Redis延迟双删是一种用于解决缓存与数据库数据一致性问题的策略，通常在高并发场景下使用。以下是其核心内容：
1. 问题背景
当更新数据库时，如果未及时删除或更新缓存，可能导致后续读请求仍从缓存中读取旧数据，造成数据不一致。
2. 延迟双删的核心逻辑
在更新数据库前后各执行一次缓存删除操作，并在第二次删除时增加延迟：
- 第一次删除缓存：在更新数据库前，先删除缓存中的旧数据。
- 更新数据库：执行数据库写操作。
- 延迟后第二次删除缓存：等待一段时间（如500ms），确保数据库写操作已完成，再次删除缓存。
示例代码（伪代码）：
def update_data(key, new_value):
# 第一次删除缓存
redis.delete(key)
# 更新数据库
db.update(key, new_value)
# 延迟后第二次删除缓存（防止数据库更新过程中有新写入缓存）
time.sleep(0.5) # 延迟时间根据数据库性能调整
redis.delete(key)
3. 为什么需要延迟？
- 数据库写入耗时：数据库写操作可能比缓存删除慢，延迟可确保数据库更新完成后再删除缓存。
- 避免脏读：若在更新数据库后立即删除缓存，可能因网络延迟等问题，导致缓存未及时删除，后续请求仍读取旧数据。
4. 适用场景
- 读多写少：频繁读取热点数据时，确保缓存与数据库一致。
- 强一致性要求：对数据一致性敏感的业务（如订单状态、库存）。
5. 优缺点
- 优点：
- 简单直接，减少缓存与数据库不一致的概率。
- 适用于大多数高并发场景。
- 缺点：
- 两次删除操作增加系统开销。
- 延迟时间需根据数据库性能合理设置，过短可能无效，过长影响性能。
6. 优化建议
- 设置缓存过期时间：作为双删的补充，即使双删失败，缓存也会在过期后自动更新。
- 异步处理延迟删除：通过消息队列（如Kafka）异步执行第二次删除，降低同步延迟对性能的影响。
- 监控与重试：记录双删失败的键，通过定时任务重试删除。
7. 替代方案
- 先更新数据库，再更新缓存：需处理缓存更新失败的重试逻辑。
- 异步删除缓存：通过订阅数据库binlog，异步触发缓存删除（如Canal工具）。
- 使用本地缓存+定时刷新：适用于允许短暂不一致的场景。
总结
延迟双删是一种折中方案，在保证数据一致性和系统性能之间取得平衡。实际应用中需结合业务需求选择策略，并通过监控和测试验证效果。
