mysql 与redis缓存一致性，延时双删 和先更新数据库，再删除缓存，哪个方案好

MySQL 与 Redis 缓存一致性方案比较：延时双删 vs 先更新数据库再删除缓存

在解决 MySQL 与 Redis 缓存一致性问题时，延时双删和先更新数据库再删除缓存是两种常见方案。下面我将从原理、优缺点、适用场景等方面进行详细对比。

1. 先更新数据库，再删除缓存（Cache-Aside 模式）

实现步骤

1. 更新 MySQL 数据库

2. 删除 Redis 缓存

3. 后续查询会自动从数据库加载最新数据到缓存

优点

• 实现简单：逻辑清晰直接

• 性能较好：只有一次缓存删除操作

• 减少不一致窗口：大多数情况下能保持较好一致性

缺点

• 删除缓存失败：如果第二步失败会导致长期不一致

• 短暂不一致窗口：在数据库更新后、缓存删除前可能有短暂不一致

代码示例

java

public void updateData(Data data) {
    // 1. 更新数据库
    dataDao.update(data);
    // 2. 删除缓存
    redisCache.delete(data.getId());
}

2. 延时双删策略

实现步骤

1. 第一次删除 Redis 缓存

2. 更新 MySQL 数据库

3. 延时一段时间后再次删除 Redis 缓存

优点

• 解决读写并发问题：能处理"读旧数据后写回缓存"的情况

• 减少不一致时间：二次删除能捕获大多数不一致情况

缺点

• 实现复杂：需要引入延时机制

• 性能开销：两次删除操作

• 延时难以确定：延时时间需要根据业务特点调整

代码示例

java

public void updateDataWithDoubleDelete(Data data) {
    // 1. 第一次删除缓存
    redisCache.delete(data.getId());
    // 2. 更新数据库
    dataDao.update(data);
    // 3. 延时再次删除缓存
    executor.schedule(() -> {
        redisCache.delete(data.getId());
    }, 500, TimeUnit.MILLISECONDS); // 通常延时500ms-1s
}

方案对比

比较维度	先更新DB再删除缓存	延时双删
实现复杂度	简单	较复杂（需要延时机制）
性能	较好（1次删除）	稍差（2次删除+延时）
一致性保证	较好	更好（解决更多边界情况）
失败影响	可能导致长期不一致	第一次失败同左，第二次失败影响小
适用场景	一般业务场景	对一致性要求高的场景

最佳实践建议

1. 大多数场景：优先使用"先更新数据库，再删除缓存"方案

   • 实现简单

   • 性能更好

   • 配合重试机制和监控可以解决大多数问题

2. 高并发敏感场景：考虑延时双删

   • 当存在大量读写并发时

   • 对一致性要求极高的场景（如金融核心业务）

3. 增强措施（两种方案都适用）：

   • 引入消息队列：通过消息队列保证删除操作最终执行

   • 设置缓存过期时间：作为最后保障

   • 实现删除重试机制：应对网络抖动等问题

   • 监控告警：对缓存不一致情况进行监控

4. 特殊考虑：

   • 如果缓存数据计算成本很高，可以考虑"更新数据库+更新缓存"（但要注意并发写问题）

   • 对于极其关键的数据，可以考虑使用分布式锁

结论

对于大多数应用场景，"先更新数据库，再删除缓存"是更优选择，因为它在保证较好一致性的同时具有更简单的实现和更好的性能。只有在极高并发、对一致性要求极高的特殊场景下，才需要考虑使用延时双删策略。无论选择哪种方案，都应该配合重试机制、监控告警和适当的缓存过期策略来构建健壮的缓存系统。