Redis缓存中的延迟双删技术体现 改善方案（redis缓存延迟双删）

Redis缓存中的延迟双删：技术体现 改善方案

Redis作为一种高性能的内存数据库，被广泛应用于各种大型网站和应用中。在这些应用中，Redis的缓存机制被用来缓存热数据，以加快访问速度。然而，Redis也存在一些缺陷，比如在高并发场景下容易出现缓存穿透、缓存雪崩等问题。其中，延迟双删除就是一种常见的问题。本文将介绍Redis缓存中的延迟双删问题，并提出相应的实现方案。

延迟双删问题

在Redis中使用缓存的过程中，我们通常会进行“读写分离”的操作，即先从缓存中读数据，如果没有命中缓存再从数据库中读取。在这种情况下，如果缓存中的数据被修改、删除，但是由于某种原因并未同步更新数据库，那么就会出现“脏数据”的情况。为了解决这个问题，我们通常会在修改、删除操作的同时，把对应的缓存也进行删除，以保证数据的一致性。这种操作通常被称为“双删”。

然而，由于网络等原因，在某些情况下，双删操作可能会出现“延迟”的情况，即删除操作被推迟了一段时间。这种情况下，如果在缓存中的数据已经被其他请求读到，就可能出现问题。比如，对于一个在线支付场景，如果某个用户已经生成了支付订单，但是由于删除操作“延时”了，该订单在缓存中仍然存在，其他用户就可能会读到这个“脏数据”，从而引发一系列的问题，比如多次扣款等。

延迟双删除的方案

为了解决Redis中的延迟双删问题，我们提出了以下两个方案。

方案一： 通过“标记”解决

我们可以在缓存中增加一个标记位，来表示数据是否被删除。在删除数据时，只需要把该数据的标记位设置为“已删除”，而不是直接删除数据。在读取数据时，判断数据的标记位是否为“已删除”，如果是，则从数据库中读取数据。这样，即使删除操作出现延迟，其他请求也不会读到“脏数据”。

以下是相关代码：

# 设置标记位
redis.set('key:deleted', True)

# 读取数据
if redis.get('key:deleted') == True:
    value = db.get('key')
else:
    value = redis.get('key')

# 删除数据
redis.set('key:deleted', True)
redis.delete('key')
db.delete('key')    # 这里要保证删除操作成功

方案二： 通过“悲观锁”解决

我们可以在进行读写操作时，添加“悲观锁”，这样可以确保在写操作未完成之前，读操作不会进行。这种方案能够避免脏数据的产生，但是会降低Redis的访问效率，因此不适合高并发的场景。

以下是相关代码：

# 加锁
redis.watch('key')
redis.set('key:deleted', True)
redis.delete('key')
db.delete('key')
redis.unwatch()

结论

在使用Redis的过程中，延迟双删除是一种常见的问题。为了避免这个问题，我们可以通过增加标记位或者添加悲观锁等方式来解决。虽然这样会增加代码的复杂性和Redis服务器的负担，但是对于关键数据的一致性来说，这是一种值得采用的方案。