主要观点：分布式航班定价系统依赖分层缓存来平衡低延迟和新鲜数据，实践中缓存常使用短 TTL 并结合事件驱动的失效机制，但并发缓存写入会引发微妙的竞态条件，导致价格陈旧、不一致等问题，需用端到端的可观察性和模式来诊断和预防，包括嵌入关联 ID 等。
关键信息：

• 缓存相关问题及表现：如并发缓存写入导致价格不一致、缓存条目重复、“脑裂”等，通过端到端可观察性可定位问题，如查询特定请求的所有日志等。
• 可观察性工具及作用：如 Datadog 的metrics/trace/log栈，可注入trace/span IDs等让日志和跟踪自动关联，便于定位问题。
• 票价缓存竞态条件的症状：如重复缓存写入、不一致票价、版本不匹配等，通过案例说明实际情况。
• 需监控的关键指标：如缓存命中率、TTL/驱逐漂移、陈旧票价频率、缓存驱逐率等，以检测异常。
• 缓存回退模式及风险：如read-through和stale-if-error模式，需谨慎使用，要验证缓存数据，监控源负载等。
• 应避免的反模式：如未监控的异步刷新、重叠规则部署等，需有纪律性和工具支持。
• 调试策略和最佳实践：利用关联 ID 和分布式跟踪重建事件序列，用指标警报早期发现问题，进行压力测试等。
  重要细节：
• 举例说明各种竞态条件症状和相关实践，如 Grab 平台的版本标记避免竞态更新等。
• 具体的监控指标计算方式和示例，如缓存命中率=（命中数/（命中数+未命中数））。
• 缓存回退模式的使用注意事项和异步缓存刷新的监控方法等。
• 调试时的具体操作，如在 Datadog APM 中查找问题轨迹、主动记录缓存相关信息等。