《程序猿之Redis缓存实战 · Redis 与数据库一致性》

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Redis 与数据库一致性

【问题背景】

使用Redis做一个缓存操作，让请求先访问到redis，而不是直接访问MySQL等数据库。

读取缓存步骤一般没有什么问题，但是一旦涉及到数据更新（数据库和缓存更新），就容易出现缓存(Redis)和数据库（MySQL）间的数据一致性问题。

不管是先写MySQL数据库，再删除Redis缓存；还是先删除缓存，再写库，都有可能出现数据不一致的情况。

【方案一：延时双删】

先删除Redis缓存数据，再更新Mysql，延迟几百毫秒再删除Redis缓存数据，这样就算在更新Mysql时，有其他线程读了Mysql，把老数据读到了Redis中，那么也会被删除掉，从而把数据保持一致。

延时双删 是一种常见的解决 Redis 和数据库一致性问题的方案，它可以有效地降低数据不一致的概率。

原理：

• 写入 Redis： 当用户修改数据时，先写入 Redis 缓存。
• 异步更新数据库： 同时异步地将修改操作发送到数据库进行更新。
• 延时删除 Redis： 为了防止数据库更新失败导致数据不一致，在数据库更新成功后，延时一段时间再删除 Redis 缓存。

优点：

• 提高性能： 由于大部分请求都命中缓存，可以有效地提高系统性能。
• 降低数据不一致的概率： 延时删除可以确保数据库更新成功后，Redis 缓存才会被删除，从而降低数据不一致的概率。

缺点：

• 存在短暂的数据不一致： 在延时删除期间，Redis 缓存和数据库数据可能存在短暂的不一致。
• 需要额外的逻辑： 需要实现延时删除机制，增加代码复杂度。

适用场景：

• 对于对数据一致性要求不高的场景，延时双删是一个不错的选择。
• 对于需要高性能的场景，延时双删可以有效地提高系统性能。

@Component
public class CacheUtil {@Autowiredprivate RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;// 删除数据的方法public void deleteWithDelay(String key, String dbKey) {// 第一次删除 Redis 中的数据redisTemplate.delete(key);// 等待一段时间（例如 500 毫秒）try {TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(500);} catch (InterruptedException e) {Thread.currentThread().interrupt();}// 从数据库中删除数据（假设有一个数据库操作的方法）deleteFromDatabase(dbKey);// 再次删除 Redis 中的数据redisTemplate.delete(key);}// 模拟从数据库中删除数据的方法private void deleteFromDatabase(String dbKey) {// 实际的数据库删除逻辑System.out.println("Deleting from database: " + dbKey);// 例如：repository.deleteById(dbKey);}
}

【其他方案】

1、队列 + 重试机制

2、异步更新缓存(基于订阅binlog的同步机制)