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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
更新 MySQL 数据库
删除 Redis 缓存
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
第一次删除 Redis 缓存
更新 MySQL 数据库
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
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
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）
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
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。