redis 延迟双删

Redis延迟双删是一种用于解决缓存与数据库数据一致性问题的策略，通常在高并发场景下使用。以下是其核心内容：
1. 问题背景

当更新数据库时，假如未及时删除或更新缓存，可能导致后续读请求仍从缓存中读取旧数据，造成数据不一致。

2. 延迟双删的核心逻辑

在更新数据库前后各实验一次缓存删除操作，并在第二次删除时增加延迟：

• 第一次删除缓存：在更新数据库前，先删除缓存中的旧数据。
  
• 更新数据库：实验数据库写操作。
  
• 延迟后第二次删除缓存：等待一段时间（如500ms），确保数据库写操作已完成，再次删除缓存。
  

示例代码（伪代码）：

1. def update_data(key, new_value):
2.     # 第一次删除缓存
3.     redis.delete(key)
4.    
5.     # 更新数据库
6.     db.update(key, new_value)
7.    
8.     # 延迟后第二次删除缓存（防止数据库更新过程中有新写入缓存）
9.     time.sleep(0.5)  # 延迟时间根据数据库性能调整
10.     redis.delete(key)

复制代码

3. 为什么必要延迟？

• 数据库写入耗时：数据库写操作可能比缓存删除慢，延迟可确保数据库更新完成后再删除缓存。
  
• 制止脏读：若在更新数据库后立即删除缓存，可能因网络延迟等问题，导致缓存未及时删除，后续请求仍读取旧数据。
  

4. 适用场景

• 读多写少：频繁读取热门数据时，确保缓存与数据库一致。
  
• 强一致性要求：对数据一致性敏感的业务（如订单状态、库存）。
  

5. 优缺点

• 优点：
  
  
  
  • 简朴直接，减少缓存与数据库不一致的概率。
    
  • 适用于大多数高并发场景。
    
  
  
• 缺点：
  
  
  
  • 两次删除操作增加系统开销。
    
  • 延迟时间需根据数据库性能合理设置，过短可能无效，过长影响性能。
    
  
  

6. 优化发起

• 设置缓存过期时间：作为双删的补充，纵然双删失败，缓存也会在过期后自动更新。
  
• 异步处置惩罚延迟删除：通过消息队列（如Kafka）异步实验第二次删除，低落同步延迟对性能的影响。
  
• 监控与重试：记录双删失败的键，通过定时任务重试删除。
  

7. 替换方案

• 先更新数据库，再更新缓存：需处置惩罚缓存更新失败的重试逻辑。
  
• 异步删除缓存：通过订阅数据库binlog，异步触发缓存删除（如Canal工具）。
  
• 使用本地缓存+定时刷新：适用于允许短暂不一致的场景。
  

总结

延迟双删是一种折中方案，在保证数据一致性和系统性能之间取得平衡。实际应用中需结合业务需求选择策略，并通过监控和测试验证效果。

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