《程序猿之Redis缓存实战 · Redis 与数据库一致性》

news2024/9/30 7:32:11

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- Redis 与数据库一致性

Redis 与数据库一致性

【问题背景】

使用Redis做一个缓存操作，让请求先访问到redis，而不是直接访问MySQL等数据库。

读取缓存步骤一般没有什么问题，但是一旦涉及到数据更新（数据库和缓存更新），就容易出现缓存(Redis)和数据库（MySQL）间的数据一致性问题。

不管是先写MySQL数据库，再删除Redis缓存；还是先删除缓存，再写库，都有可能出现数据不一致的情况。

【方案一：延时双删】

先删除Redis缓存数据，再更新Mysql，延迟几百毫秒再删除Redis缓存数据，这样就算在更新Mysql时，有其他线程读了Mysql，把老数据读到了Redis中，那么也会被删除掉，从而把数据保持一致。

延时双删是一种常见的解决 Redis 和数据库一致性问题的方案，它可以有效地降低数据不一致的概率。

原理：

写入 Redis：当用户修改数据时，先写入 Redis 缓存。
异步更新数据库：同时异步地将修改操作发送到数据库进行更新。
延时删除 Redis：为了防止数据库更新失败导致数据不一致，在数据库更新成功后，延时一段时间再删除 Redis 缓存。

优点：

提高性能：由于大部分请求都命中缓存，可以有效地提高系统性能。
降低数据不一致的概率：延时删除可以确保数据库更新成功后，Redis 缓存才会被删除，从而降低数据不一致的概率。

缺点：

存在短暂的数据不一致：在延时删除期间，Redis 缓存和数据库数据可能存在短暂的不一致。
需要额外的逻辑：需要实现延时删除机制，增加代码复杂度。

适用场景：

对于对数据一致性要求不高的场景，延时双删是一个不错的选择。
对于需要高性能的场景，延时双删可以有效地提高系统性能。

@Component
public class CacheUtil {

    @Autowired
    private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;

    // 删除数据的方法
    public void deleteWithDelay(String key, String dbKey) {
        // 第一次删除 Redis 中的数据
        redisTemplate.delete(key);

        // 等待一段时间（例如 500 毫秒）
        try {
            TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(500);
        } catch (InterruptedException e) {
            Thread.currentThread().interrupt();
        }

        // 从数据库中删除数据（假设有一个数据库操作的方法）
        deleteFromDatabase(dbKey);

        // 再次删除 Redis 中的数据
        redisTemplate.delete(key);
    }

    // 模拟从数据库中删除数据的方法
    private void deleteFromDatabase(String dbKey) {
        // 实际的数据库删除逻辑
        System.out.println("Deleting from database: " + dbKey);
        // 例如：repository.deleteById(dbKey);
    }
}