redis缓存延时双删的原因分析

讲解“redis缓存延时双删的原因分析”的完整攻略如下。

一、背景介绍

在日常的开发中，我们经常会使用redis来进行缓存。在某些场景下，当数据被更新时，我们希望能够尽快地更新redis中的缓存。但是，如果在更新数据后立即删除redis缓存，可能会造成“缓存穿透”的问题，导致大量的请求直接打到数据库上，从而导致数据库压力过大。因此，为了解决这个问题，我们常常会采用“双删策略”来避免数据不一致。

二、双删策略的原理

双删策略的原理很简单：在更新数据后，我们先将redis缓存中对应的缓存标记为“待删除”，然后再过一段时间后再删除这个缓存。这个过期时间可以根据实际场景而定，一般情况下可以设置在1-5秒之间。

这样做的好处在于，当有请求来到时，如果缓存已经被标记为“待删除”，就不会再去访问数据库，而是直接返回“缓存已被删除”的提示信息。这样一来，就能避免缓存穿透的问题。

三、延时双删的原因分析

尽管双删策略能够避免缓存穿透的问题，但是在实际使用中，我们会发现有时会出现“延时双删”的问题。即，当我们更新数据后，缓存中的数据并没有马上被删除，而是过了很长一段时间才被删除。这个问题的原因是什么呢？

1. 大量请求同时访问同一缓存

当有大量请求同时访问同一缓存时，会出现“竞争”的情况。此时，虽然我们采用了双删策略，但是仅仅标记为“待删除”的缓存被多个请求访问，又或者部分请求被丢失了，导致只有部分请求实际上更新了缓存。这样，就会造成部分缓存没有被删除的情况。

为了解决这个问题，我们可以采用“分布式锁”的机制，保证同一时间只有一个请求能够访问同一个缓存。

2. redis缓存集群更新不一致

在使用redis缓存集群的时候，由于数据在不同的节点上保存，当我们更新数据时，需要保证所有节点上的缓存都被正确更新。如果某个节点的缓存没有被正确更新或删除，就会出现延时双删的情况。

为了解决这个问题，我们需要保证所有节点上的缓存都能够及时更新。具体实现方式可以参考“redis数据同步”。

四、总结

通过本文的讲解，我们了解了“双删策略”的原理以及延时双删的原因。在实际使用中，我们需要根据具体场景来选择合适的过期时间，并且采用分布式锁等机制来避免“竞争”的情况。同时，在使用redis缓存集群时，也需要注意保证所有节点的缓存更新一致。

示例场景1：假设我们的网站中有一个热点商品的页面，我们将其缓存在redis中，并采用延时双删策略。如果这个页面的访问量非常大，可能会出现延时双删的问题。为了解决这个问题，我们可以将这个页面的访问请求通过消息队列进行异步处理，避免大量请求同时访问同一缓存。

示例场景2：假设我们使用redis集群来进行缓存管理，其中一个节点的缓存出现了问题，没有及时更新。此时，我们的应用程序可能会从出问题的节点中获取到旧的数据，导致数据不一致。为了解决这个问题，我们可以采用redis sentinel来进行集群管理，保证所有节点上的数据都能够及时同步。