1. 课程导论：gRPC 与缓存一致性的关系

1.1 为什么分布式系统需要关注缓存一致性

在微服务架构中，gRPC 作为高性能 RPC 框架被广泛用于服务间通信。然而，当引入缓存层来降低延迟、减少后端压力时，一个经典问题随之浮现：缓存与数据源之间的数据一致性。如果缓存中的数据与数据库或上游服务中的实际数据不一致，轻则返回过期信息，重则导致业务逻辑错误、订单状态错乱甚至资金损失。

gRPC 的强类型契约（Protocol Buffers）定义了服务接口与消息结构，但契约本身并未解决缓存一致性问题。开发者需要自行设计缓存策略，并在 gRPC 的请求/响应生命周期中嵌入一致性保障机制。这正是本课程的核心关注点。

1.2 为什么需要“契约缓存”

传统缓存方案（如 Redis 旁路缓存、本地缓存）通常与业务代码耦合，缺乏对 gRPC 契约的感知。这导致以下痛点：

• 缓存键与契约脱节： 缓存键的生成规则散落在业务代码中，难以统一管理和验证。
• 失效逻辑不透明： 数据更新后，哪些缓存条目需要失效？缺乏基于契约的自动推导。
• 版本兼容性风险： 当 gRPC 服务升级、字段变更时，旧缓存数据可能无法反序列化或语义错误。
• 缺乏一致性协议： 没有标准化的缓存更新/失效通知机制，容易产生脏读。

契约缓存 的核心思想是：将缓存策略与 gRPC 的 Protobuf 定义绑定，利用契约的元数据（消息类型、字段标签、服务方法）来驱动缓存的生成、更新、失效和版本管理。它让缓存不再是“黑盒”，而是可审计、可测试、可演化的基础设施。

1.3 课程目标

完成本课程后，你将能够：

1. 理解 gRPC 缓存一致性的核心挑战与常见模式。
2. 设计 基于 Protobuf 契约的缓存键生成、失效策略与版本管理方案。
3. 实现 在 Go 语言中使用 gRPC 拦截器（Interceptor）透明地注入缓存逻辑。
4. 集成 一致性协议（如 Write-Through、Cache-Aside with Invalidation、Lease 机制）到 gRPC 服务中。
5. 测试 缓存一致性场景，包括并发写入、网络分区、契约升级等边界情况。
6. 落地 一套可复用的 gRPC 契约缓存一致性框架，并应用到实际项目中。

1.4 前置知识

为了获得最佳学习体验，建议你具备以下基础：

• Go 语言基础： 熟悉 goroutine、channel、interface、错误处理等核心特性。
• gRPC 基础： 了解 Protobuf 定义、服务注册、客户端/服务端流式 RPC。
• 缓存基础： 了解 Redis 或 Memcached 的基本操作，理解缓存穿透、击穿、雪崩等概念。
• 分布式系统基础： 了解 CAP 理论、最终一致性、读写分离等基本概念。

1.5 课程知识体系概览

下图展示了本课程的核心知识模块及其关系：

1.6 课程章节路线

本课程共 30 章，按以下路线递进：