Redis + MySQL 的缓存一致性

来一个最常见的 Redis + MySQL 的缓存一致性例子，用 旁路缓存（Cache Aside）+ 延时双删策略。这样你能直观看到“缓存一致性怎么玩”。

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场景

• 用户表 user(id, name, age)。

• 我们在 Redis 里缓存用户信息，key 规则是：user:{id}。

• 目标：保证 更新用户信息时，缓存不会读到旧值。

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代码示例（Spring + RedisTemplate + MyBatis）

@Service
public class UserService {@Autowiredprivate UserMapper userMapper; // MyBatis接口，操作MySQL@Autowiredprivate RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;private final ExecutorService executor = Executors.newSingleThreadExecutor();private String buildCacheKey(Long userId) {return "user:" + userId;}// 读操作：先读缓存，没命中再查DB并回填public User getUser(Long userId) {String key = buildCacheKey(userId);User user = (User) redisTemplate.opsForValue().get(key);if (user != null) {return user;}// 缓存没命中 -> 查DBuser = userMapper.findById(userId);if (user != null) {redisTemplate.opsForValue().set(key, user, 10, TimeUnit.MINUTES);}return user;}// 写操作：更新DB + 删除缓存（延时双删）@Transactionalpublic void updateUser(User user) {// 1. 先更新数据库userMapper.update(user);String key = buildCacheKey(user.getId());// 2. 立即删除缓存redisTemplate.delete(key);// 3. 延时双删，避免并发脏读executor.submit(() -> {try {Thread.sleep(500); // 延迟0.5秒redisTemplate.delete(key);} catch (InterruptedException ignored) {}});}
}

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为什么这么做？

1. 更新 DB → 删除缓存：避免 DB 新值写好，但缓存还是旧的。

2. 延时双删：如果有并发请求在“DB更新 → 缓存删除”之间读了一次数据并写回缓存，就可能产生脏数据。再删一次缓存，保证最终一致。

3. 读缓存回填：只在缓存未命中时去查 DB，减少压力。

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执行流程示例

假设 用户1 改名：

1. 请求调用 updateUser(1, "Tom")。

2. DB 更新成功。

3. 立即删掉 Redis 的 user:1。

4. 假如这时另一个线程来 getUser(1)：

   • 读缓存 miss → 去 DB 拿到最新的 Tom → 回填缓存。

5. 0.5 秒后，延迟任务再次删除缓存，确保不会残留旧值。