JAVA Redis 延迟删除导致短暂脏读？异步清理机制分析

大家好，今天我们来聊聊一个在实际开发中经常会遇到的问题：JAVA中使用Redis进行延迟删除时，可能导致的短暂脏读现象，以及如何通过合理的异步清理机制来规避它。

一、延迟删除的必要性与场景

首先，我们来明确一下为什么要使用延迟删除。在很多业务场景下，我们并不需要数据立即从数据库或缓存中消失，而是希望在一段时间之后再进行删除。这通常有以下几个原因：

数据恢复： 允许在一定时间内撤销删除操作。例如，用户误删了订单，可以在一定时间内恢复。
异步处理： 将删除操作放入后台异步处理，避免阻塞主线程，提升系统响应速度。
数据审计： 删除前需要进行一些审计操作，例如记录删除日志，确保删除操作的可追溯性。
最终一致性： 在分布式系统中，需要保证多个数据源的数据一致性。延迟删除可以作为最终一致性方案的一部分。

举个例子，假设我们有一个电商系统，用户下单后，我们需要在Redis中缓存订单信息。如果用户取消订单，我们并不立即删除Redis中的订单数据，而是设置一个延迟时间，比如1小时。这样做的原因可能是为了：

防止并发问题： 用户支付成功后立即取消，如果立即删除Redis，后续的支付回调可能无法找到订单信息。
允许用户撤销： 用户在一定时间内可以撤销取消订单的操作。
数据分析： 我们可以统计用户取消订单的比例，用于优化商品推荐策略。

二、Redis延迟删除的常见方案

在Redis中实现延迟删除，常见的方案有两种：

设置过期时间（EXPIRE）： 这是最简单直接的方式。我们可以使用EXPIRE key seconds命令为键设置过期时间，让Redis自动删除过期的键。

import redis.clients.jedis.Jedis;

public class ExpireExample {
    public static void main(String[] args) {
        Jedis jedis = new Jedis("localhost", 6379);
        String key = "order:123";
        String value = "order data";

        jedis.set(key, value);
        jedis.expire(key, 3600); // 设置过期时间为1小时 (3600秒)

        System.out.println("Key '" + key + "' set with expiry of 3600 seconds.");

        jedis.close();
    }
}

使用Sorted Set： 我们可以使用Sorted Set来存储需要延迟删除的键，并使用时间戳作为score。然后，定期扫描Sorted Set，删除score小于当前时间戳的键。

import redis.clients.jedis.Jedis;

import java.util.Set;

public class SortedSetDelayQueue {

    private static final String DELAY_QUEUE_KEY = "delay_queue";
    private final Jedis jedis;

    public SortedSetDelayQueue(Jedis jedis) {
        this.jedis = jedis;
    }

    public void push(String key, long delay) {
        long expireTime = System.currentTimeMillis() + delay;
        jedis.zadd(DELAY_QUEUE_KEY, expireTime, key);
    }

    public Set<String> poll() {
        long now = System.currentTimeMillis();
        Set<String> expiredKeys = jedis.zrangeByScore(DELAY_QUEUE_KEY, 0, now);
        if (expiredKeys != null && !expiredKeys.isEmpty()) {
            jedis.zremrangeByScore(DELAY_QUEUE_KEY, 0, now); // 从Sorted Set中移除
            return expiredKeys;
        }
        return null;
    }

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        Jedis jedis = new Jedis("localhost", 6379);
        SortedSetDelayQueue delayQueue = new SortedSetDelayQueue(jedis);

        delayQueue.push("order:123", 5000); // 5秒后过期
        delayQueue.push("order:456", 10000); // 10秒后过期

        while (true) {
            Set<String> expiredKeys = delayQueue.poll();
            if (expiredKeys != null && !expiredKeys.isEmpty()) {
                for (String key : expiredKeys) {
                    System.out.println("Deleting key: " + key);
                    jedis.del(key); // 删除Redis中的key
                }
            }
            Thread.sleep(1000); // 每秒检查一次
        }
    }
}

三、脏读问题分析

无论使用哪种延迟删除方案，都存在一个潜在的脏读问题。所谓脏读，指的是在数据已经被标记为删除（或者已经过期），但尚未真正从Redis中删除之前，仍然可以读取到该数据。

让我们以EXPIRE方案为例，假设我们设置了一个键的过期时间为1小时。在这1小时内，如果客户端尝试读取该键，仍然可以读取到数据。即使我们知道这个键已经过期，但Redis仍然会返回旧的数据，直到Redis真正删除该键。

同样的，对于Sorted Set方案，即使我们已经从Sorted Set中取出了需要删除的键，并准备执行删除操作，但在删除操作完成之前，客户端仍然可以读取到该键的值。

为什么会出现脏读？

这是因为Redis的过期删除策略并非实时的。Redis主要采用两种过期删除策略：

惰性删除： 当客户端尝试访问一个已经过期的键时，Redis才会检查该键是否过期，如果过期则删除。
定期删除： Redis会定期（默认10次/秒）随机抽取一部分键，检查它们是否过期，如果过期则删除。

这意味着，即使我们设置了过期时间，Redis也不会立即删除过期的键。只有在客户端尝试访问该键，或者Redis进行定期删除时，才会真正删除该键。

四、脏读带来的影响

脏读可能导致多种问题，具体取决于业务场景。例如：

数据不一致： 在分布式系统中，脏读可能导致不同节点之间的数据不一致。
业务逻辑错误： 应用程序可能基于过时的数据做出错误的决策。
安全问题： 某些敏感数据即使已经过期，仍然可能被未经授权的用户访问。

回到电商的例子，如果用户取消订单后，我们设置了1小时的过期时间。在这1小时内，如果用户的支付回调请求到达，仍然可能读取到Redis中的订单信息，导致支付成功，但实际上订单已经被取消。

五、规避脏读的异步清理机制

为了规避脏读问题，我们需要设计合理的异步清理机制，确保过期的数据能够尽快从Redis中删除。

以下是一些常见的异步清理机制：

独立线程扫描删除： 创建一个独立的线程，定期扫描Redis中的数据，删除已经过期的数据。这种方案的优点是简单易懂，但缺点是可能会占用较多的CPU资源，影响Redis的性能。

import redis.clients.jedis.Jedis;

import java.util.Set;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.ScheduledExecutorService;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

public class BackgroundCleaner {

    private final Jedis jedis;
    private final ScheduledExecutorService scheduler = Executors.newScheduledThreadPool(1);

    public BackgroundCleaner(Jedis jedis) {
        this.jedis = jedis;
    }

    public void startCleaning(String keyPattern, long interval, TimeUnit timeUnit) {
        scheduler.scheduleAtFixedRate(() -> {
            try {
                Set<String> keys = jedis.keys(keyPattern);
                if (keys != null && !keys.isEmpty()) {
                    for (String key : keys) {
                        // 检查是否过期 (可以使用TTL命令，但TTL返回-1表示key不存在，-2表示key已过期)
                        Long ttl = jedis.ttl(key);
                        if (ttl != null && ttl <= 0) {
                            jedis.del(key);
                            System.out.println("Deleted expired key: " + key);
                        }
                    }
                }
            } catch (Exception e) {
                System.err.println("Error during background cleaning: " + e.getMessage());
            }
        }, 0, interval, timeUnit);
    }

    public void stopCleaning() {
        scheduler.shutdown();
    }

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        Jedis jedis = new Jedis("localhost", 6379);
        BackgroundCleaner cleaner = new BackgroundCleaner(jedis);

        // 设置一些带过期时间的key
        jedis.setex("order:1", 10, "Order 1 data"); // 10秒后过期
        jedis.setex("order:2", 15, "Order 2 data"); // 15秒后过期

        cleaner.startCleaning("order:*", 5, TimeUnit.SECONDS); // 每5秒扫描一次

        Thread.sleep(30000); // 运行30秒
        cleaner.stopCleaning();
        jedis.close();
    }
}

使用消息队列： 当数据需要删除时，将删除消息发送到消息队列，由消费者异步删除Redis中的数据。这种方案的优点是可以解耦业务逻辑和删除操作，提高系统的可扩展性。

// 以RabbitMQ为例
import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.rabbitmq.client.Connection;
import com.rabbitmq.client.ConnectionFactory;
import redis.clients.jedis.Jedis;

import java.io.IOException;
import java.nio.charset.StandardCharsets;
import java.util.concurrent.TimeoutException;

// 生产者 (发送删除消息)
public class DeleteMessageProducer {
    private static final String QUEUE_NAME = "delete_queue";

    public static void sendMessage(String key) throws IOException, TimeoutException {
        ConnectionFactory factory = new ConnectionFactory();
        factory.setHost("localhost"); // RabbitMQ服务器地址

        try (Connection connection = factory.newConnection();
             Channel channel = connection.createChannel()) {
            channel.queueDeclare(QUEUE_NAME, false, false, false, null);
            channel.basicPublish("", QUEUE_NAME, null, key.getBytes(StandardCharsets.UTF_8));
            System.out.println("Sent delete message for key: " + key);
        }
    }

    public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {
        // 模拟发送删除消息
        sendMessage("order:123");
        sendMessage("product:456");
    }
}

// 消费者 (接收删除消息并删除Redis中的key)
public class DeleteMessageConsumer {
    private static final String QUEUE_NAME = "delete_queue";

    public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {
        ConnectionFactory factory = new ConnectionFactory();
        factory.setHost("localhost");

        Connection connection = factory.newConnection();
        Channel channel = connection.createChannel();

        channel.queueDeclare(QUEUE_NAME, false, false, false, null);
        System.out.println(" [*] Waiting for messages. To exit press CTRL+C");

        com.rabbitmq.client.DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag, delivery) -> {
            String key = new String(delivery.getBody(), StandardCharsets.UTF_8);
            try {
                Jedis jedis = new Jedis("localhost", 6379);
                jedis.del(key);
                System.out.println("Deleted key: " + key);
                jedis.close();
            } catch (Exception e) {
                System.err.println("Error deleting key: " + key + ", error: " + e.getMessage());
            }
        };

        channel.basicConsume(QUEUE_NAME, true, deliverCallback, consumerTag -> { });
    }
}

Redisson的Delayed Queue： Redisson是一个Java Redis客户端，提供了许多高级功能，包括Delayed Queue。Delayed Queue的底层实现也是基于Redis的Sorted Set，但Redisson封装了更多的细节，使用起来更加方便。

import org.redisson.Redisson;
import org.redisson.api.RDelayedQueue;
import org.redisson.api.RedissonClient;
import org.redisson.config.Config;

import java.util.concurrent.TimeUnit;

public class RedissonDelayedQueueExample {
    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        Config config = new Config();
        config.useSingleServer().setAddress("redis://127.0.0.1:6379");

        RedissonClient redisson = Redisson.create(config);

        RDelayedQueue<String> delayedQueue = redisson.getDelayedQueue("myDelayedQueue");

        // 添加需要延迟删除的key
        delayedQueue.offer("order:123", 5, TimeUnit.SECONDS); // 5秒后删除
        delayedQueue.offer("product:456", 10, TimeUnit.SECONDS); // 10秒后删除

        System.out.println("Added keys to delayed queue.");

        // 监听队列 (需要在独立的线程中运行，这里简化处理)
        Thread.sleep(15000); // 等待一段时间，让key过期
        redisson.shutdown();
    }
}

// 消费者 (模拟从队列中获取并删除key) -  实际使用时，需要一个独立的线程监听队列
// 可以使用 redisson.getQueue("myDelayedQueue").poll() 从队列中获取元素，然后删除Redis中的key

六、选择合适的异步清理机制

选择哪种异步清理机制，取决于具体的业务需求和系统架构。

如果系统比较简单，对性能要求不高，可以使用独立线程扫描删除。
如果系统比较复杂，需要解耦业务逻辑和删除操作，可以使用消息队列。
如果已经使用了Redisson客户端，可以直接使用Redisson的Delayed Queue。

七、额外考量

除了上述的异步清理机制，还有一些额外的因素需要考虑：

并发控制： 在多线程环境下，需要考虑并发控制问题，避免多个线程同时删除同一个键。可以使用Redis的DEL命令的原子性来保证并发安全。
重试机制： 在删除操作失败时，需要进行重试，确保数据最终能够被删除。可以使用消息队列的重试机制，或者在独立线程中实现重试逻辑。
监控和告警： 需要监控异步清理机制的运行状态，及时发现和解决问题。例如，可以监控消息队列的积压情况，或者监控独立线程的运行时间。
数据量大小： 如果Redis中存储的数据量非常大，需要考虑分片和批量删除，避免一次性删除大量数据导致Redis性能下降。

代码示例：带重试的删除操作

import redis.clients.jedis.Jedis;

public class RetryableDeleter {

    private static final int MAX_RETRIES = 3;
    private static final int RETRY_DELAY_MS = 1000;

    public static boolean deleteWithRetry(String key) {
        Jedis jedis = null;
        try {
            jedis = new Jedis("localhost", 6379);
            for (int i = 0; i < MAX_RETRIES; i++) {
                try {
                    Long result = jedis.del(key);
                    if (result > 0) {
                        System.out.println("Successfully deleted key: " + key);
                        return true;
                    } else {
                        System.out.println("Key not found: " + key);
                        return false; // Key 可能不存在，不需要重试
                    }
                } catch (Exception e) {
                    System.err.println("Error deleting key: " + key + ", attempt " + (i + 1) + ": " + e.getMessage());
                    if (i < MAX_RETRIES - 1) {
                        try {
                            Thread.sleep(RETRY_DELAY_MS);
                        } catch (InterruptedException ie) {
                            Thread.currentThread().interrupt();
                            return false; // 中断重试
                        }
                    } else {
                        System.err.println("Failed to delete key " + key + " after " + MAX_RETRIES + " retries.");
                        return false;
                    }
                }
            }
            return false; // 超过最大重试次数
        } finally {
            if (jedis != null) {
                jedis.close();
            }
        }
    }

    public static void main(String[] args) {
        // 示例用法
        deleteWithRetry("test:key");
    }
}

总结

Redis的延迟删除机制在很多场景下非常有用，但同时也存在脏读的风险。为了规避脏读问题，我们需要设计合理的异步清理机制，确保过期的数据能够尽快从Redis中删除。选择合适的异步清理机制，需要根据具体的业务需求和系统架构进行权衡。同时，还需要考虑并发控制、重试机制、监控和告警等因素，确保异步清理机制的稳定性和可靠性。

如何防止脏读，保证数据一致性？

要完全避免脏读并保证数据一致性，可以考虑以下策略：

读写锁： 在读取数据之前，先获取一个读锁，在删除数据之前，先获取一个写锁。这样可以确保在删除操作完成之前，不会有其他客户端读取到该数据。但是，使用读写锁会降低系统的并发性能。
版本号控制： 为每个数据项维护一个版本号。在读取数据时，同时读取版本号。在删除数据时，需要提供正确的版本号。如果版本号不匹配，则删除操作失败。这种方案可以防止并发修改导致的数据不一致，但实现起来比较复杂。
事务： 使用Redis的事务功能，将删除操作和更新操作放在同一个事务中。这样可以确保要么所有操作都成功，要么所有操作都失败。但是，Redis的事务不支持回滚，因此需要谨慎使用。
最终一致性模型配合： 在业务层面进行补偿。例如，在支付回调场景中，即使读取到了已经标记为取消的订单，仍然可以检查订单的状态，如果状态为取消，则拒绝支付。

异步清理机制的权衡

选择哪种异步清理机制取决于你的具体需求和限制。线程池简单直接，但可能影响Redis性能。消息队列提供了解耦和可扩展性，但增加了系统的复杂性。Redisson的延迟队列易于使用，但依赖于Redisson客户端。

考虑监控和容错

无论选择哪种方法，都需要进行适当的监控和错误处理。监控延迟队列的大小、处理时间以及任何错误，以便及时发现和解决问题。实施重试机制可以确保即使出现瞬时故障，数据最终也能被正确删除。

JAVA Redis 延迟删除导致短暂脏读？异步清理机制分析

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