JAVA Redis 缓存更新延迟？详解双写一致性与延迟删除机制

JAVA Redis 缓存更新延迟？详解双写一致性与延迟删除机制

各位同学，今天我们来聊聊在高并发场景下，使用 Redis 作为缓存时，如何处理缓存更新延迟以及保证数据一致性的问题。这是一个非常重要的话题，尤其是在分布式系统中，数据的一致性是至关重要的。

我们将会深入探讨两种常见的缓存更新策略：双写一致性和延迟删除机制，并分析它们的优缺点，以及如何在实际项目中选择合适的策略。

一、缓存更新延迟的产生

首先，我们需要理解缓存更新延迟是如何产生的。在高并发环境下，当数据发生变更时，我们需要同时更新数据库和缓存。但是，由于网络延迟、数据库操作的耗时以及 Redis 操作的耗时等因素，数据库更新和缓存更新之间必然存在时间差，这就是缓存更新延迟。

举个例子，假设用户 A 发起一个更新操作，流程如下：

1. 用户 A 发起更新请求。
2. 服务端接收到请求，先更新数据库。
3. 服务端更新 Redis 缓存。

如果更新数据库成功后，更新 Redis 失败（例如网络抖动），那么此时数据库中的数据是最新的，而 Redis 中缓存的数据是旧的，这就造成了数据不一致，后续的请求可能会读取到过期的缓存数据。

更复杂的情况是，在更新数据库和缓存之间，另一个用户 B 发起了读取请求：

1. 用户 A 更新数据库 (更新完成)。
2. 用户 A 准备更新 Redis 缓存（未完成）。
3. 用户 B 发起读取请求，发现 Redis 中没有数据（或者数据过期）。
4. 用户 B 从数据库中读取数据，并写入 Redis 缓存 (写入了旧数据)。
5. 用户 A 更新 Redis 缓存 (更新了新数据)。

最终，Redis 缓存中的数据是用户 A 更新的最新数据，但是用户 B 缓存的也是新数据，虽然最终一致，但是用户B读取到的是旧数据，造成了短暂的不一致。

二、双写一致性策略

双写一致性策略是指在更新数据库的同时，也更新缓存。具体来说，可以分为以下两种方式：

• 先更新数据库，再更新缓存
• 先更新缓存，再更新数据库

2.1 先更新数据库，再更新缓存

这种方式的流程如下：

1. 更新数据库。
2. 更新 Redis 缓存。

代码示例：

public class DataService {

    @Autowired
    private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;

    @Autowired
    private DataRepository dataRepository;

    private static final String CACHE_KEY_PREFIX = "data:";

    public void updateData(Long id, String newValue) {
        // 1. 更新数据库
        DataEntity dataEntity = dataRepository.findById(id).orElseThrow(() -> new RuntimeException("Data not found"));
        dataEntity.setValue(newValue);
        dataRepository.save(dataEntity);

        // 2. 更新 Redis 缓存
        String cacheKey = CACHE_KEY_PREFIX + id;
        redisTemplate.opsForValue().set(cacheKey, dataEntity);
    }

    public DataEntity getData(Long id) {
        String cacheKey = CACHE_KEY_PREFIX + id;
        DataEntity dataEntity = (DataEntity) redisTemplate.opsForValue().get(cacheKey);
        if (dataEntity != null) {
            return dataEntity;
        }

        dataEntity = dataRepository.findById(id).orElse(null);
        if (dataEntity != null) {
            redisTemplate.opsForValue().set(cacheKey, dataEntity);
        }
        return dataEntity;
    }
}

@Entity
@Table(name = "data_table")
class DataEntity {
    @Id
    @GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY)
    private Long id;

    private String value;

    // Getters and setters
    public Long getId() {
        return id;
    }

    public void setId(Long id) {
        this.id = id;
    }

    public String getValue() {
        return value;
    }

    public void setValue(String value) {
        this.value = value;
    }
}

interface DataRepository extends JpaRepository<DataEntity, Long> {
}

优点：

• 逻辑简单，易于实现。

缺点：

• 如果更新 Redis 失败，会导致数据不一致。
• 在高并发场景下，可能出现脏数据。例如，线程 A 更新数据库后，线程 B 读取数据库，并写入 Redis 缓存，然后线程 A 才更新 Redis 缓存，此时 Redis 中的数据是旧的。

2.2 先更新缓存，再更新数据库

这种方式的流程如下：

1. 更新 Redis 缓存。
2. 更新数据库。

代码示例：

public class DataService {

    @Autowired
    private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;

    @Autowired
    private DataRepository dataRepository;

    private static final String CACHE_KEY_PREFIX = "data:";

    public void updateData(Long id, String newValue) {
        // 1. 更新 Redis 缓存
        String cacheKey = CACHE_KEY_PREFIX + id;
        DataEntity dataEntity = new DataEntity();
        dataEntity.setId(id);
        dataEntity.setValue(newValue);
        redisTemplate.opsForValue().set(cacheKey, dataEntity);

        // 2. 更新数据库
        DataEntity existingData = dataRepository.findById(id).orElseThrow(() -> new RuntimeException("Data not found"));
        existingData.setValue(newValue);
        dataRepository.save(existingData);
    }

    public DataEntity getData(Long id) {
        String cacheKey = CACHE_KEY_PREFIX + id;
        DataEntity dataEntity = (DataEntity) redisTemplate.opsForValue().get(cacheKey);
        if (dataEntity != null) {
            return dataEntity;
        }

        dataEntity = dataRepository.findById(id).orElse(null);
        if (dataEntity != null) {
            redisTemplate.opsForValue().set(cacheKey, dataEntity);
        }
        return dataEntity;
    }
}

优点：

• 如果更新 Redis 成功，即使更新数据库失败，也可以通过定时任务或者其他补偿机制，保证最终一致性。

缺点：

• 如果更新 Redis 缓存失败，会导致数据不一致。
• 在高并发场景下，可能出现脏数据。例如，线程 A 更新 Redis 缓存后，线程 B 读取 Redis 缓存，并写入数据库，然后线程 A 才更新数据库，此时数据库中的数据是旧的。
• 需要额外的补偿机制来保证最终一致性，实现复杂度较高。

2.3 双写一致性策略的总结

策略	优点	缺点	适用场景
先更新数据库，再更新缓存	逻辑简单，易于实现。	如果更新 Redis 失败，会导致数据不一致。在高并发场景下，可能出现脏数据。	对数据一致性要求不高，且并发量不高的场景。
先更新缓存，再更新数据库	如果更新 Redis 成功，即使更新数据库失败，也可以通过补偿机制保证最终一致性。	如果更新 Redis 缓存失败，会导致数据不一致。在高并发场景下，可能出现脏数据。需要额外的补偿机制来保证最终一致性，实现复杂度较高。	对数据一致性要求较高，且允许短暂不一致的场景。需要配合补偿机制使用。

重要提示： 双写一致性策略都无法完全避免缓存不一致的问题，只能尽量降低不一致的概率。在高并发场景下，数据不一致是难以避免的。

三、延迟删除机制

延迟删除机制是指在更新数据库后，延迟一段时间再删除缓存。这种方式可以避免在高并发场景下，由于缓存穿透导致的大量请求直接访问数据库的问题。

流程如下：

1. 更新数据库。
2. 延迟一段时间后，删除 Redis 缓存。

代码示例：

public class DataService {

    @Autowired
    private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;

    @Autowired
    private DataRepository dataRepository;

    private static final String CACHE_KEY_PREFIX = "data:";
    private static final long DELAY_TIME = 1000; // 延迟 1 秒

    public void updateData(Long id, String newValue) {
        // 1. 更新数据库
        DataEntity dataEntity = dataRepository.findById(id).orElseThrow(() -> new RuntimeException("Data not found"));
        dataEntity.setValue(newValue);
        dataRepository.save(dataEntity);

        // 2. 延迟删除 Redis 缓存
        String cacheKey = CACHE_KEY_PREFIX + id;
        CompletableFuture.runAsync(() -> {
            try {
                Thread.sleep(DELAY_TIME);
                redisTemplate.delete(cacheKey);
            } catch (InterruptedException e) {
                Thread.currentThread().interrupt();
            }
        });
    }

    public DataEntity getData(Long id) {
        String cacheKey = CACHE_KEY_PREFIX + id;
        DataEntity dataEntity = (DataEntity) redisTemplate.opsForValue().get(cacheKey);
        if (dataEntity != null) {
            return dataEntity;
        }

        dataEntity = dataRepository.findById(id).orElse(null);
        if (dataEntity != null) {
            redisTemplate.opsForValue().set(cacheKey, dataEntity);
        }
        return dataEntity;
    }
}

优点：

• 可以有效避免缓存穿透问题。
• 实现简单，易于理解。

缺点：

• 在延迟删除期间，可能会出现数据不一致。例如，线程 A 更新数据库后，线程 B 读取数据库，并写入 Redis 缓存，然后线程 A 才删除 Redis 缓存，此时 Redis 中的数据是旧的。
• 延迟时间的选择需要谨慎，如果延迟时间太短，可能无法有效避免缓存穿透问题；如果延迟时间太长，会导致数据不一致的时间较长。
• 如果延迟删除操作失败，会导致缓存中一直存在旧数据。

3.1 延迟删除机制的优化

为了解决延迟删除机制的一些缺点，可以考虑以下优化方案：

• 使用消息队列： 将删除缓存操作放入消息队列，可以保证删除操作的可靠性，即使删除操作失败，也可以通过重试机制进行重试。
• 设置缓存过期时间： 除了延迟删除外，还可以设置缓存的过期时间，即使延迟删除操作失败，缓存也会在过期后自动失效。
• 双重检查： 在删除缓存之前，先检查数据库中的数据是否是最新的，如果不是最新的，则不删除缓存。

3.2 延迟删除机制的总结

策略	优点	缺点	适用场景
延迟删除	可以有效避免缓存穿透问题。实现简单，易于理解。	在延迟删除期间，可能会出现数据不一致。延迟时间的选择需要谨慎。如果延迟删除操作失败，会导致缓存中一直存在旧数据。	读多写少，对数据一致性要求不高，且需要避免缓存穿透的场景。
优化方案	使用消息队列保证删除操作的可靠性。设置缓存过期时间，即使删除操作失败，缓存也会在过期后自动失效。双重检查，在删除缓存之前，先检查数据库中的数据是否是最新的。	增加了实现复杂度。消息队列需要额外的维护成本。双重检查会增加数据库的访问压力。	可以根据具体场景选择合适的优化方案，以提高数据一致性和系统性能。

四、如何选择合适的缓存更新策略

选择合适的缓存更新策略需要综合考虑以下因素：

• 数据一致性要求： 如果对数据一致性要求非常高，需要选择能够保证强一致性的策略，例如使用分布式事务。但是，强一致性的策略通常性能较低，不适合高并发场景。
• 并发量： 如果并发量很高，需要选择能够支持高并发的策略，例如使用延迟删除机制。
• 业务场景： 不同的业务场景对缓存更新策略的要求不同，需要根据具体场景选择合适的策略。例如，对于读多写少的场景，可以使用延迟删除机制；对于写多读少的场景，可以考虑不使用缓存。
• 系统复杂度： 不同的缓存更新策略实现复杂度不同，需要根据团队的技术能力选择合适的策略。

一般来说，在高并发场景下，很难保证强一致性，通常只能保证最终一致性。因此，在实际项目中，可以采用以下策略：

1. 尽量避免缓存不一致： 通过合理的缓存设计和更新策略，尽量避免缓存不一致的发生。
2. 容忍短暂的不一致： 对于一些对数据一致性要求不高的场景，可以容忍短暂的不一致。
3. 提供数据校对机制： 对于一些对数据一致性要求较高的场景，可以提供数据校对机制，定期检查数据库和缓存中的数据是否一致，如果不一致，则进行修复。

五、总结

今天我们讨论了 Java Redis 缓存更新延迟以及两种常见的缓存更新策略：双写一致性和延迟删除机制。

双写一致性试图在每次数据变更时同步更新数据库和缓存，但难以避免并发场景下的数据不一致。延迟删除则是在更新数据库后延迟删除缓存，以避免缓存穿透，但同样存在短暂的不一致问题。

选择哪种策略取决于具体的业务场景、数据一致性要求和系统复杂度。在高并发场景下，完全避免缓存不一致几乎是不可能的，因此需要采取合适的策略来尽量降低不一致的概率，并容忍短暂的不一致，或者提供数据校对机制。

希望今天的讲解能够帮助大家更好地理解和应用 Redis 缓存，解决实际项目中的问题。

补充说明：CAP 理论与最终一致性

在分布式系统中，CAP 理论是一个非常重要的概念。CAP 理论指出，一个分布式系统最多只能同时满足以下三个条件中的两个：

• Consistency（一致性）： 所有节点在同一时间看到相同的数据。
• Availability（可用性）： 每个请求都能收到成功或失败的响应。
• Partition tolerance（分区容错性）： 系统在出现网络分区的情况下仍然能够正常运行。

在实际应用中，由于网络分区是不可避免的，因此通常需要在一致性和可用性之间做出权衡。对于一些对数据一致性要求不高的场景，可以选择保证可用性，牺牲一致性，即采用最终一致性模型。

最终一致性是指系统不需要保证所有节点在同一时间看到相同的数据，只需要保证经过一段时间后，所有节点的数据最终达到一致。双写一致性和延迟删除机制都是最终一致性模型的体现。