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redis延遲雙刪策略示例講解

更新時(shí)間：2023年04月14日 11:24:14 作者：每一天，為明天，go

延遲是指當(dāng)前請(qǐng)求邏輯處理延時(shí),而不是當(dāng)前線程或進(jìn)程睡眠延遲,下面這篇文章主要給大家介紹了關(guān)于redis延遲雙刪策略的相關(guān)資料,文中通過實(shí)例代碼介紹的非常詳細(xì),需要的朋友可以參考下

在當(dāng)前環(huán)境下，通常我們會(huì)首選redis緩存來減輕我們數(shù)據(jù)庫訪問壓力。但是也會(huì)遇到以下這種情況：大量用戶來訪問我們系統(tǒng)，首先會(huì)去查詢緩存，如果緩存中沒有數(shù)據(jù)，則去查詢數(shù)據(jù)庫，然后更新數(shù)據(jù)到緩存中，并且如果數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)發(fā)生了改變則需要同步到redis中，同步過程中需要保證 MySQL與redis數(shù)據(jù)一致性問題，在這個(gè)同步過程中出現(xiàn)短暫的數(shù)據(jù)延遲也是正?，F(xiàn)象，但是最終需要保證mysql與緩存中的一致性。

//我們通常使用redis的邏輯
    //通常我們是先查詢r(jià)eids
    String value = RedisUtils.get(key);
    if (!StringUtils.isEmpty(value)){
        return value;
    }
//從數(shù)據(jù)庫中獲取數(shù)據(jù)
    value = getValueForDb(key);
    if (!StringUtils.isEmpty(value)){
           RedisUtils.set(key,value);
        return value;
     }

1、什么是延遲雙刪？

延遲雙刪策略是分布式系統(tǒng)中數(shù)據(jù)庫存儲(chǔ)和緩存數(shù)據(jù)保持一致性的常用策略，但它不是強(qiáng)一致。其實(shí)不管哪種方案，都避免不了Redis存在臟數(shù)據(jù)的問題，只能減輕這個(gè)問題，要想徹底解決，得要用到同步鎖和對(duì)應(yīng)的業(yè)務(wù)邏輯層面解決。

2、為什么要進(jìn)行延遲雙刪？

一般我們?cè)诟聰?shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)時(shí)，需要同步redis中緩存的數(shù)據(jù) 所以我們一般會(huì)給出兩種方案：

第一種方案：先執(zhí)行update操作，再執(zhí)行緩存清除。
第二種方案：先執(zhí)行緩存清除，再執(zhí)行update操作。

但是這兩種方案在并發(fā)請(qǐng)求中容易出現(xiàn)以下問題

第一種方案弊端：當(dāng)請(qǐng)求1去執(zhí)行數(shù)據(jù)庫更新操作之后，還沒執(zhí)行緩存清除時(shí)，請(qǐng)求2就進(jìn)來了查詢了緩存，此時(shí)緩存中數(shù)據(jù)還是舊數(shù)據(jù)，還沒來得機(jī)刪除導(dǎo)致數(shù)據(jù)出現(xiàn)問題，但是當(dāng)t1執(zhí)行緩存刪除操作之后，后面的請(qǐng)求查詢不到緩存，再到數(shù)據(jù)中查詢，然后更新到緩存中，這種影響是比較小的

t1線程先更新db；
t2線程查詢命中緩存返回舊的數(shù)據(jù)；
假設(shè)t1線程更新完db，預(yù)計(jì)5毫秒刪除完緩存key 在5毫秒內(nèi) 其他線程查詢緩存結(jié)果還是為舊的數(shù)據(jù)，但是 5毫秒后查詢緩存結(jié)果是為空，在從新將db最新的結(jié)果同步到Redis中。
一個(gè)項(xiàng)目中出現(xiàn)延遲是非常正常的，所以該情況發(fā)生的延遲對(duì)業(yè)務(wù)的影響其實(shí)很小。但是如果發(fā)生了，刪除緩存失敗呢？

1.不斷重試----如果是在http協(xié)議接口中會(huì)導(dǎo)致接口響應(yīng)變慢調(diào)用該接口會(huì)發(fā)生響應(yīng)超時(shí) 2.或者通過mq異步的形式同步

第二種方案弊端：當(dāng)請(qǐng)求1執(zhí)行清除緩存后，還未執(zhí)行數(shù)據(jù)更新操作的時(shí)，請(qǐng)求2進(jìn)來查詢到數(shù)據(jù)庫的舊數(shù)據(jù)，并寫入了redis，這就導(dǎo)致了數(shù)據(jù)庫與redis數(shù)據(jù)不一致問題。

t1線程先刪除緩存；
t2線程讀取緩存為null，同步db數(shù)據(jù)到緩存中；
t1線程更新db中的數(shù)據(jù)；
t3線程查詢緩存中數(shù)據(jù)是舊數(shù)據(jù)；

3、對(duì)于方案處理都有弊端，那么我們需要使用延遲雙刪策略

先進(jìn)行緩存清除，再執(zhí)行update，最后（延遲N秒）再執(zhí)行緩存清除。進(jìn)行兩次刪除，且中間需要延遲一段時(shí)間

    RedisUtils.del(key);// 先刪除緩存    updateDB(user);// 更新db中的數(shù)據(jù)    Thread.sleep(N);// 延遲一段時(shí)間，在刪除該緩存key    RedisUtils.del(key);// 先刪除緩存

4、需要注意的點(diǎn)

上述中（延遲N秒）的時(shí)間要大于一次寫操作的時(shí)間。原因：如果延遲時(shí)間小于寫入redis的時(shí)間，會(huì)導(dǎo)致請(qǐng)求1清除了緩存，但是請(qǐng)求2緩存還未寫入的尷尬。。。

5、延遲的時(shí)間如何確定？

在業(yè)務(wù)程序運(yùn)行時(shí)，統(tǒng)計(jì)業(yè)務(wù)邏輯執(zhí)行讀數(shù)據(jù)和寫緩存的操作時(shí)間，以此為基礎(chǔ)來進(jìn)行估算。因?yàn)檫@個(gè)方案會(huì)在第一次刪除緩存值后，延遲一段時(shí)間再次進(jìn)行刪除，所以稱為“延遲雙刪”。