redis缓存和数据库通过延迟双删除实现数据一致性

news2024/11/14 12:06:15

为了提高查询的效率,我们经常会用到redis缓存,但是使用redis缓存就不可避免缓存一致性的问题。

先删缓存,再更新数据

如果并发查询可能会再删除缓存后,还没有更新数据库的时候,第二个线程读取到旧数据,并将旧数据写入缓存,导致数据不一致。

先修改数据,再更新缓存

问题1:如果先修改数据,再更新缓存,如果此时有并发查询,则第二个线程在修改数据和更新缓存之间查询的时候,查询到的数据是旧数据,导致数据不一致。

问题2:如果先修改数据,再更新缓存,如果此时修改数据成功,但是更新缓存失败,则会导致后面查询到的数据是旧数据,导致数据不一致。

双删除

先删除缓存再更新数据再删除缓存

此时可以解决先修改数据,再更新缓存多线程读取到旧数据的问题,但还不能完全解决缓存一致性问题。

并发情况下如果第二个线程查询到旧数据后,在第一个线程第二次删除缓存后再更新缓存,则会导致后面查询到的数据是旧数据,导致数据不一致。

所以此时需要引入延迟双删除。

延迟双删除

延迟双删除要求延迟删除的时间要大于一次查询和更新缓存的时间。原因:如果延迟时间小于这的时间,会导致第一次请求清除了缓存,之后第二次请求将查询到的旧数据写入缓存,造成数据不一致。

延迟双删除的策略:

异步线程

如果是单机系统可以考虑使用异步线程,延迟几百毫秒到2秒之间(根据自己接口的耗时判断),此种策略只适用于请求量不大的情况下,如果服务器重启,则延迟删除的任务会丢失,不推荐。

延迟mq

发送删除redis的延迟mq,如果删除失败还可以重试。适合分布式架构,并发多的业务。

延迟双删除也不能避免数据不一致,所以redis的缓存时间也不要太久,便于及时更新缓存信息。

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