如何保证 Redis 缓存与数据库双写一致性？

前言

在做系统优化时，想到了将数据进行分级存储的思路。因为在系统中会存在一些数据，有些数据的实时性要求不高，比如一些配置信息。

基本上配置了很久才会变一次。而有一些数据实时性要求非常高，比如订单和流水的数据。所以这里根据数据要求实时性不同将数据分为三级。

• 第 1 级：订单数据和支付流水数据；这两块数据对实时性和精确性要求很高，所以不添加任何缓存，读写操作将直接操作数据库。
• 第 2 级：用户相关数据；这些数据和用户相关，具有读多写少的特征，所以我们使用redis进行缓存。
• 第 3 级：支付配置信息；这些数据和用户无关，具有数据量小，频繁读，几乎不修改的特征，所以我们使用本地内存进行缓存。

但是只要使用到缓存，无论是本地内存做缓存还是使用 redis 做缓存，那么就会存在数据同步的问题，因为配置信息缓存在内存中，而内存时无法感知到数据在数据库的修改。这样就会造成数据库中的数据与缓存中数据不一致的问题。

redis的延迟双删策略总结

1、什么是延迟双删？

延迟双删策略是分布式系统中数据库存储和缓存数据保持一致性的常用策略，但它不是强一致。其实不管哪种方案，都避免不了Redis存在脏数据的问题，只能减轻这个问题，要想彻底解决，得要用到同步锁和对应的业务逻辑层面解决。

2、为什么要进行延迟双删？

一般我们在更新数据库数据时，需要同步redis中缓存的数据，所以存在两种方法：

第一种方案：先执行update操作，再执行缓存清除。
第二种方案：先执行缓存清除，再执行update操作。

这两种方案的弊端是当存在并发请求时，很容易出现以下问题：

第一种方案：当请求1执行update操作后，还未来得及进行缓存清除，此时请求2查询到并使用了redis中的旧数据。
第二种方案：当请求1执行清除缓存后，还未进行update操作，此时请求2进行查询到了旧数据并写入了redis。

3、如何实现延迟双删？

所以此时我们需要使用第三种方案：先进行缓存清除，再执行update，最后（延迟N秒）再执行缓存清除。

4、需要注意的点

上述中（延迟N秒）的时间要大于一次写操作的时间，一般为3-5秒。

原因：如果延迟时间小于写入redis的时间，会导致请求1清除了缓存，但是请求2缓存还未写入的尴尬……

PS: 一般写入的时间会远小于5秒

5、小结

延迟双删用比较简洁的方式实现 mysql 和 redis 数据最终一致性，但它不是强一致。

延迟，是因为 mysql 和 redis 主从节点数据同步不是实时的，所以需要等待一段时间，去增强它们的数据一致性。

延迟是指当前请求逻辑处理延时，而不是当前线程或进程睡眠延迟。
mysql 和 redis 数据一致性是一个复杂的课题，通常是多种策略同时使用，例如：延迟双删、redis 过期淘汰、通过路由策略串行处理同类型数据、分布式锁等等。

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