缓存与数据库的双删、延时双删策略的实践

好的，各位观众，各位编程界的英雄豪杰，欢迎来到老码农的“缓存与数据库的双删延时双删策略”专场脱口秀！今天咱不聊八卦，只聊聊这缓存和数据库这对“欢喜冤家”之间的爱恨情仇，以及如何用双删和延时双删这两把“尚方宝剑”来维护它们的和谐关系。

第一幕：缓存与数据库的“前世今生”

话说很久很久以前（其实也没多久，就是互联网爆发那阵），数据库大哥仗着自己数据存储的权威地位，独揽大权，所有请求都得经过他老人家的手。但随着用户越来越多，请求越来越频繁，数据库大哥终于不堪重负，开始掉头发、长皱纹，反应也越来越慢。

这时候，缓存小弟横空出世！他身手敏捷，访问速度快如闪电，可以把数据库大哥经常访问的数据先存一份在自己这里。这样，大部分请求就不用再劳烦数据库大哥，直接找缓存小弟就行了。数据库大哥终于可以松口气，喝喝枸杞，延年益寿了。

但是！问题来了！缓存小弟毕竟是小弟，他的数据只是数据库大哥数据的副本，一旦数据库大哥的数据发生了变化，缓存小弟的数据如果没有及时更新，就会出现数据不一致的问题。这就好比你手机里存的老婆照片还是五年前的，而你老婆已经换了发型、买了新衣服，甚至…咳咳，跑题了。

第二幕：数据不一致的“惨案”

数据不一致的后果有多严重？轻则用户看到过时信息，重则导致交易错误、订单丢失，甚至引发信任危机。想象一下，用户明明已经付款成功，结果页面显示支付失败；或者你明明已经抢到了限量版手办，结果系统告诉你库存不足。这酸爽，简直让人想砸电脑！

为了避免这种“惨案”发生，我们必须保证缓存和数据库的数据尽可能地保持一致。但是，理想很丰满，现实很骨感。由于缓存和数据库是两个独立的系统，它们之间的同步存在延迟，而且任何操作都有可能失败。因此，要实现绝对的数据一致性几乎是不可能的。

所以，我们只能退而求其次，追求最终一致性。也就是说，允许在一段时间内出现数据不一致，但最终数据必须保持一致。

第三幕：双删策略——“快刀斩乱麻”

为了实现最终一致性，程序员们绞尽脑汁，发明了各种各样的策略。其中，最简单粗暴，也最常用的就是双删策略。

双删策略的核心思想是：在更新数据库之后，立即删除缓存。但是，为了防止删除失败导致的数据不一致，我们需要进行两次删除操作。

具体步骤如下：

先删除缓存：首先，删除缓存中的数据。
更新数据库：然后，更新数据库中的数据。
再次删除缓存：最后，再次删除缓存中的数据。

这个策略就像一把快刀，迅速地将缓存中的旧数据斩断，确保用户下次访问时，能够从数据库中读取最新的数据。

双删策略的优点：

简单易懂，容易实现。
能够有效地解决数据不一致的问题。

双删策略的缺点：

增加了两次删除操作，可能会影响性能。
如果第二次删除失败，仍然可能导致数据不一致。

举个栗子：

假设我们有一个商品信息，缓存在 Redis 中，数据库是 MySQL。

// 更新商品信息
public void updateProduct(Product product) {
    // 1. 先删除缓存
    redisTemplate.delete("product:" + product.getId());

    // 2. 更新数据库
    productMapper.updateById(product);

    // 3. 再次删除缓存
    redisTemplate.delete("product:" + product.getId());
}

表格总结：

步骤	操作	目的	可能的风险
1	删除缓存	确保下次读取时，缓存中没有旧数据	如果删除失败，可能导致脏数据被读取
2	更新数据库	更新数据库中的数据	如果更新失败，可能导致数据不一致
3	再次删除缓存	进一步确保缓存中的数据与数据库中的数据一致，避免并发场景下的数据不一致问题	如果第二次删除失败，在特定并发场景下仍然可能导致数据不一致，但概率较低。

第四幕：延时双删策略——“亡羊补牢，犹未晚矣”

双删策略虽然简单有效，但仍然存在一些问题。例如，如果第二次删除操作失败，或者在两次删除操作之间，有其他线程读取了缓存，仍然可能导致数据不一致。

为了解决这个问题，我们可以使用延时双删策略。延时双删策略的核心思想是：在更新数据库之后，先删除缓存，然后延迟一段时间，再次删除缓存。

具体步骤如下：

先删除缓存：首先，删除缓存中的数据。
更新数据库：然后，更新数据库中的数据。
延迟一段时间：设置一个延迟时间，例如 5 秒。
再次删除缓存：延迟时间到达后，再次删除缓存中的数据。

这个策略就像给缓存上了一道“保险锁”，即使第一次删除失败，或者有其他线程读取了缓存，延迟删除操作也能确保缓存中的数据最终与数据库中的数据保持一致。

延时双删策略的优点：

能够有效地解决双删策略中存在的并发问题。
提高了数据一致性的可靠性。

延时双删策略的缺点：

增加了延迟时间，可能会影响性能。
需要考虑延迟时间的设置，过短可能无法解决问题，过长会影响用户体验。

举个栗子：

// 更新商品信息
public void updateProduct(Product product) {
    // 1. 先删除缓存
    redisTemplate.delete("product:" + product.getId());

    // 2. 更新数据库
    productMapper.updateById(product);

    // 3. 延迟一段时间后，再次删除缓存
    scheduledExecutorService.schedule(() -> {
        redisTemplate.delete("product:" + product.getId());
    }, 5, TimeUnit.SECONDS);
}

在这个例子中，我们使用了 ScheduledExecutorService 来实现延迟删除操作。

关于延迟时间的设置：

延迟时间的设置是一个非常重要的问题。如果延迟时间过短，可能无法解决并发问题；如果延迟时间过长，会影响用户体验。

一般来说，延迟时间应该大于等于主从同步的延迟时间，以及其他线程读取缓存的时间。具体设置多少，需要根据实际情况进行测试和调整。

表格总结：

步骤	操作	目的	可能的风险
1	删除缓存	确保下次读取时，缓存中没有旧数据	如果删除失败，可能导致脏数据被读取
2	更新数据库	更新数据库中的数据	如果更新失败，可能导致数据不一致
3	延迟一段时间	给其他线程读取缓存的时间，以及主从同步的时间	延迟时间设置不合理，可能导致延迟删除无效，或者影响用户体验
4	再次删除缓存	进一步确保缓存中的数据与数据库中的数据一致，解决并发场景下的数据不一致问题	如果第二次删除失败，仍然可能存在数据不一致，但概率极低，可以考虑使用消息队列重试。

第五幕：更上一层楼——消息队列的“妙用”

为了进一步提高数据一致性的可靠性，我们可以引入消息队列。消息队列可以保证消息的可靠传递，即使删除操作失败，也可以通过消息队列进行重试。

具体步骤如下：

先删除缓存：首先，删除缓存中的数据。
更新数据库：然后，更新数据库中的数据。
发送消息到消息队列：发送一条消息到消息队列，内容是需要删除的缓存 key。
消费者监听消息队列：消费者监听消息队列，收到消息后，再次删除缓存。

如果删除操作失败，消费者可以进行重试，直到删除成功为止。

引入消息队列的优点：

提高了数据一致性的可靠性。
实现了异步删除操作，减少了对主线程的影响。

引入消息队列的缺点：

增加了系统的复杂度。
需要维护消息队列的稳定性和可靠性。

举个栗子：

// 更新商品信息
public void updateProduct(Product product) {
    // 1. 先删除缓存
    redisTemplate.delete("product:" + product.getId());

    // 2. 更新数据库
    productMapper.updateById(product);

    // 3. 发送消息到消息队列
    jmsTemplate.convertAndSend("cache.delete", "product:" + product.getId());
}

// 消费者监听消息队列
@JmsListener(destination = "cache.delete")
public void deleteCache(String key) {
    redisTemplate.delete(key);
}

在这个例子中，我们使用了 JMS 消息队列来实现异步删除操作。

表格总结：

步骤	操作	目的	可能的风险
1	删除缓存	确保下次读取时，缓存中没有旧数据	如果删除失败，可能导致脏数据被读取
2	更新数据库	更新数据库中的数据	如果更新失败，可能导致数据不一致
3	发送消息到消息队列	将删除缓存的操作放入消息队列，实现异步删除，提高系统吞吐量，并保证删除操作最终执行	消息队列不稳定，可能导致消息丢失，或者消息重复消费。需要保证消息队列的可靠性，并实现消息的幂等性处理。
4	消费者监听消息队列	消费者从消息队列中获取消息，并执行删除缓存的操作	消费者处理失败，可能导致缓存未被删除。需要实现重试机制，并监控消费者的状态。

第六幕：总结与展望——没有银弹，只有权衡

各位观众，说了这么多，相信大家对缓存与数据库的双删和延时双删策略已经有了一定的了解。但是，我要提醒大家的是，没有银弹！ 任何策略都有其优点和缺点，我们需要根据实际情况进行权衡和选择。

如果对数据一致性要求不高，可以选择简单的双删策略。
如果对数据一致性要求较高，可以选择延时双删策略或引入消息队列。
如果对性能要求较高，需要仔细评估各种策略的性能影响，并进行优化。

此外，还有一些其他的策略，例如：

读写锁：在读取缓存时，加读锁；在更新数据库时，加写锁。可以避免并发问题，但会降低性能。
Canal：监听 MySQL 的 binlog，实时同步数据到缓存。可以实现近实时的数据一致性，但增加了系统的复杂度。

总而言之，选择合适的策略需要考虑多个因素，包括数据一致性要求、性能要求、系统复杂度等等。我们需要根据实际情况进行综合评估，才能找到最适合自己的解决方案。

最后，希望今天的脱口秀能给大家带来一些启发和帮助。谢谢大家！👏

发表回复 取消回复

发表回复取消回复