背景

在當(dāng)前環(huán)境下，通常我們會(huì)首選redis緩存來(lái)減輕我們數(shù)據(jù)庫(kù)訪問(wèn)壓力。但是也會(huì)遇到以下這種情況：大量用戶來(lái)訪問(wèn)我們系統(tǒng)，首先會(huì)去查詢(xún)緩存， 如果緩存中沒(méi)有數(shù)據(jù)，則去查詢(xún)數(shù)據(jù)庫(kù)，然后更新數(shù)據(jù)到緩存中，并且如果數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)發(fā)生了改變則需要同步到redis中，同步過(guò)程中需要保證 MySQL與redis數(shù)據(jù)一致性問(wèn)題，在這個(gè)同步過(guò)程中出現(xiàn)短暫的數(shù)據(jù)延遲也是正常現(xiàn)象，但是最終需要保證mysql與緩存中的一致性。

//我們通常使用redis的邏輯
    //通常我們是先查詢(xún)r(jià)eids
    String value = RedisUtils.get(key);
    if (!StringUtils.isEmpty(value)){
        return value;
    }
//從數(shù)據(jù)庫(kù)中獲取數(shù)據(jù)
    value = getValueForDb(key);
    if (!StringUtils.isEmpty(value)){
           RedisUtils.set(key,value);
        return value;
     }

1、什么是延遲雙刪？

延遲雙刪策略是分布式系統(tǒng)中數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)和緩存數(shù)據(jù)保持一致性的常用策略，但它不是強(qiáng)一致。其實(shí)不管哪種方案，都避免不了Redis存在臟數(shù)據(jù)的問(wèn)題，只能減輕這個(gè)問(wèn)題，要想徹底解決，得要用到同步鎖和對(duì)應(yīng)的業(yè)務(wù)邏輯層面解決。

2、為什么要進(jìn)行延遲雙刪？

一般我們?cè)诟聰?shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)時(shí)，需要同步redis中緩存的數(shù)據(jù) 所以我們一般會(huì)給出兩種方案：

• 第一種方案：先執(zhí)行update操作，再執(zhí)行緩存清除。
• 第二種方案：先執(zhí)行緩存清除，再執(zhí)行update操作。

但是這兩種方案在并發(fā)請(qǐng)求中容易出現(xiàn)以下問(wèn)題

• 第一種方案弊端：當(dāng)請(qǐng)求1去執(zhí)行數(shù)據(jù)庫(kù)更新操作之后，還沒(méi)執(zhí)行緩存清除時(shí)，請(qǐng)求2就進(jìn)來(lái)了查詢(xún)了緩存，此時(shí)緩存中數(shù)據(jù)還是舊數(shù)據(jù)，還沒(méi)來(lái)得機(jī)刪除導(dǎo)致數(shù)據(jù)出現(xiàn)問(wèn)題，但是當(dāng)t1執(zhí)行緩存刪除操作之后，后面的請(qǐng)求查詢(xún)不到緩存，再到數(shù)據(jù)中查詢(xún)，然后更新到緩存中，這種影響是比較小的
  1. t1線程 先更新db；
  2. t2線程查詢(xún)命中緩存 返回舊的數(shù)據(jù)；
  3. 假設(shè)t1線程更新完db，預(yù)計(jì)5毫秒刪除完緩存key 在5毫秒內(nèi) 其他線程查詢(xún)緩存結(jié)果還是為舊的數(shù)據(jù)，但是 5毫秒后查詢(xún)緩存結(jié)果是為空，在從新將db最新的結(jié)果同步到Redis中。
  4. 一個(gè)項(xiàng)目中出現(xiàn)延遲是非常正常的，所以該情況發(fā)生的延遲對(duì)業(yè)務(wù)的影響其實(shí)很小。但是如果發(fā)生了，刪除緩存失敗呢？

1.不斷重試----如果是在http協(xié)議接口中 會(huì)導(dǎo)致接口響應(yīng)變慢 調(diào)用該接口 會(huì)發(fā)生響應(yīng)超時(shí) 2.或者通過(guò)mq異步的形式同步

• 第二種方案弊端：當(dāng)請(qǐng)求1執(zhí)行清除緩存后，還未執(zhí)行數(shù)據(jù)更新操作的時(shí)，請(qǐng)求2進(jìn)來(lái)查詢(xún)到數(shù)據(jù)庫(kù)的舊數(shù)據(jù)，并寫(xiě)入了redis，這就導(dǎo)致了數(shù)據(jù)庫(kù)與redis數(shù)據(jù)不一致問(wèn)題。
  1. t1線程先刪除緩存；
  2. t2線程讀取緩存為null，同步db數(shù)據(jù)到緩存中；
  3. t1線程更新db中的數(shù)據(jù)；
  4. t3線程查詢(xún)緩存中數(shù)據(jù)是舊數(shù)據(jù)；

3、對(duì)于方案處理都有弊端，那么我們需要使用延遲雙刪策略

先進(jìn)行緩存清除，再執(zhí)行update，最后（延遲N秒）再執(zhí)行緩存清除。進(jìn)行兩次刪除，且中間需要延遲一段時(shí)間

RedisUtils.del(key);// 先刪除緩存
    updateDB(user);// 更新db中的數(shù)據(jù)
    Thread.sleep(N);// 延遲一段時(shí)間，在刪除該緩存key
    RedisUtils.del(key);// 先刪除緩存

4、需要注意的點(diǎn)

上述中（延遲N秒）的時(shí)間要大于一次寫(xiě)操作的時(shí)間。原因：如果延遲時(shí)間小于寫(xiě)入redis的時(shí)間，會(huì)導(dǎo)致請(qǐng)求1清除了緩存，但是請(qǐng)求2緩存還未寫(xiě)入的尷尬。。。

5、延遲的時(shí)間如何確定？

在業(yè)務(wù)程序運(yùn)行時(shí)，統(tǒng)計(jì)業(yè)務(wù)邏輯執(zhí)行讀數(shù)據(jù)和寫(xiě)緩存的操作時(shí)間，以此為基礎(chǔ)來(lái)進(jìn)行估算。因?yàn)檫@個(gè)方案會(huì)在第一次刪除緩存值后，延遲一段時(shí)間再次進(jìn)行刪除，所以稱(chēng)為“延遲雙刪”。

小結(jié)

延遲雙刪策略只是一種同步數(shù)據(jù)庫(kù)與緩存的手段，在系統(tǒng)并發(fā)量不高的情況下可以使用這種方式解決。