《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 {
@Autowired
private 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)
原文地址：https://blog.csdn.net/syb513812/article/details/142645971
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