双缓存防止缓存雪崩

双缓存防止缓存雪崩,原理不难。 并发量非常大的WEB应用可以用上。
http://www.oschina.net/question/12_26514

存在:key1: time,key2: time+n分
原理:get时,如果key1失效,则取key2返回,同时启动线程去刷新key1、key2。
有多个线程来刷新,则需要并发控制,只让一个线程访问数据库。

分布式系统怎么来并发控制? 可用memcached的add方法,如下:

			/**防同ID重复提交*/
String preventKey = "unique_id_" + id;
boolean isSuccess = xClient.add(preventKey, 3*60, "Y");
if (!isSuccess){
throw new PayException("请勿重复提交该订单");
}



如果key1、key2都是失效了,则需要启动一个线程去刷新缓存,
然后取缓存逻辑的方法,则需要sleep(time)一下,然后重取, 重试3-5次应该足够了。

伪代码如下:
//重试3次
for(int i=0;i<3;i++) {

value = get(key1)
if (value!=null) {
return value;
}

if(获取lock) {
启动刷新key1、key2的线程;
}

value = get(key2)
if (value != null) {
return value;
}

sleep(200);
}
<think>好的,我现在需要帮助用户理解缓存双删的实现机制和解决方案。用户之前询问了关于REST架构和RESTful API设计的问题,现在转向缓存双删,这可能是在设计高并发系统时遇到的缓存一致性问题。 首先,我需要回顾用户提供的引用内容。引用[1]和[2]提到了缓存双删策略,尤其是延迟双删,用于解决先删缓存再更新数据库导致的不一致问题。用户想了解具体的实现机制和解决方案,可能需要详细的步骤和原因。 用户可能是在开发过程中遇到了缓存与数据库不一致的情况,特别是在高并发场景下。比如,当多个线程同时操作缓存和数据库时,可能会出现脏数据。缓存双删是一种常见的解决方案,但用户可能对如何正确实现它,以及背后的原理不太清楚。 接下来,我需要解释缓存双删的基本概念,包括为什么需要延迟,以及具体的步骤。根据引用内容,延迟双删是在先删除缓存,再更新数据库之后,再次删除缓存。这样做是为了处理在更新数据库期间,其他请求可能将旧数据重新加载到缓存中的情况。 然后,需要详细说明实现机制,比如延迟时间的设置,如何确定合适的延迟时间,可能基于业务系统的读写耗时。同时,用户可能需要代码示例来理解如何在项目中应用,比如使用Spring Boot的@Scheduled注解或者消息队列来触发第二次删除。 此外,需要注意双删策略的优缺点。比如,延迟时间难以精确确定,可能无法完全解决一致性问题,或者在高并发下仍然存在风险。同时,引用[3]提到的缓存穿透问题,如果在双删过程中缓存被频繁删除,可能需要结合空值设置或布隆过滤器来避免。 用户可能还想知道其他解决方案作为备选,比如先更新数据库再删缓存,或者结合监听binlog的方法。需要比较这些方法的优缺点,帮助用户根据实际情况选择。 最后,总结应用场景,比如适合写多读少的情况,或者对一致性要求较高的场景,帮助用户判断是否适合他们的系统。 需要确保回答结构清晰,分步骤解释,结合代码示例,并引用提供的资料。同时,避免使用Markdown,保持自然的口语化表达,但思考过程要详细。</think>### 缓存双删机制深度解析与实现方案 #### 一、缓存双删的核心逻辑 缓存双删(Double Delete)是解决**先删缓存再更新数据库**场景下数据不一致问题的关键技术手段。其核心原理是通过两次缓存删除操作,消除并发操作导致的脏数据残留。 **典型问题场景复现**: 当线程A先删除缓存后更新数据库,此时线程B读取数据发现缓存不存在,会将旧值从数据库加载到缓存,导致缓存与数据库不一致(见图1)。 $$ \text{缓存双删时序图} \quad T_1 \xrightarrow{del} T_2 \xrightarrow{update DB} T_3 \xrightarrow{del} $$ #### 二、标准延迟双删实现步骤 1. **第一次删除** 在更新数据库前主动清除缓存防止旧数据被后续读取 ```java redis.del("user:1001"); // 先删缓存 ``` 2. **数据库更新** 执行数据库写入操作(需保证事务完整性) ```sql UPDATE users SET name='NewName' WHERE id=1001; ``` 3. **延迟二次删除** 在数据库事务提交后,延时(通常500ms-1s)再次删除缓存 ```java new Thread(() -> { Thread.sleep(600); // 延迟时间需根据业务调整 redis.del("user:1001"); }).start(); ``` #### 三、延迟时间的科学计算 延迟时间 $t$ 的计算公式: $$ t > t_{write} + t_{read} $$ 其中: - $t_{write}$ = 数据库更新操作耗时 - $t_{read}$ = 其他线程可能发起读操作的最大时间窗口 **工程实践建议**: - 电商系统:建议 800ms-1200ms - 金融系统:需通过压力测试动态调整 - 可通过分布式追踪系统(如SkyWalking)获取实际耗时 #### 四、Spring Boot 实现方案 1. **注解驱动方案** ```java @Transactional public void updateUser(User user) { redisTemplate.delete("user:"+user.getId()); userDao.update(user); scheduleDelayedDelete(user.getId()); // 异步延时任务 } @Async public void scheduleDelayedDelete(Long userId) { TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(800); redisTemplate.delete("user:"+userId); } ``` 2. **消息队列方案** ```java @Transactional public void updateWithMQ(User user) { redis.delete(user.getCacheKey()); userDao.update(user); rocketMQTemplate.sendDelayMessage("cache-delay-delete", user.getCacheKey(), 800); // 800ms延迟消息 } ``` #### 五、进阶优化方案 1. **动态延迟补偿机制** 根据系统实时负载动态调整延迟时间: ```java public long calculateDelay() { double loadFactor = getSystemLoad(); // 获取系统负载率 return (long)(800 * (1 + loadFactor/100)); // 负载越高延迟越长 } ``` 2. **删除重试机制** 添加删除失败的重试策略: ```java @Retryable(maxAttempts=3, backoff=@Backoff(delay=200)) public void safeDelete(String key) { if(!redis.delete(key)) { throw new RedisDeleteException(); } } ``` 3. **版本号验证(CAS机制)** 在缓存值中存储数据版本号: ```json { "data": {"name": "Alice"}, "version": 1634023456 } ``` 更新时校验版本号一致性[^2] #### 六、与其他方案的对比分析 | 方案 | 一致性保障 | 性能影响 | 实现复杂度 | |---------------------|------------|----------|------------| | 延迟双删 | ★★★★ | ★★ | ★★★ | | 设置缓存过期时间 | ★★ | ★★★★★ | ★ | | 订阅数据库binlog | ★★★★★ | ★★★ | ★★★★★ | | 内存队列串行化 | ★★★★ | ★ | ★★★★ | #### 七、典型应用场景 1. 电商库存更新(防止超卖) 2. 社交平台点赞计数 3. 金融账户余额变更 4. 需要强一致性的配置信息更新 **注意事项**: - 必须配合数据库事务使用 - 异步删除操作需保证至少一次交付 - 监控删除失败率指标(建议设置阈值告警) - 结合熔断机制防止雪崩效应[^3] #### 八、扩展思考 1. **如何避免第二次删除失败?** - 实现删除操作的幂等性 - 结合本地消息表+定时任务补偿 - 使用Redis的Lua脚本保证原子性 2. **在微服务架构下的实现** ```mermaid sequenceDiagram participant Client participant ServiceA participant Redis participant DB participant MQ Client->>ServiceA: 更新请求 ServiceA->>Redis: 删除缓存 ServiceA->>DB: 提交事务 ServiceA->>MQ: 发送延迟消息 MQ-->>ServiceA: 800ms后回调 ServiceA->>Redis: 再次删除缓存 ``` 通过上述方案的综合运用,可有效将缓存不一致时间窗口缩短至毫秒级,满足绝大多数业务场景的需求[^1][^2]。
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