延迟双删策略主要用于在高并发环境下解决缓存与数据库之间可能出现的数据不一致问题，其核心思想是在数据库更新后，不仅立即删除缓存，还通过延时任务在一定时间后再次删除缓存，以清除在并发写入窗口期间可能被错误写入的旧数据。
实现思路
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第一步：立即删除缓存
- 在执行数据库更新操作之前或之后，立即删除缓存中对应的数据，以防止读取到旧数据。
- 注意：删除缓存的时机可以是“先删缓存再更新数据库”或“先更新数据库再删缓存”，具体取决于业务需求与系统特点。
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第二步：更新数据库
- 在数据库中执行更新操作，最好在事务内进行，确保数据一致性。
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第三步：延时再次删除缓存
- 在数据库更新操作成功提交后，通过延时任务（如定时任务或异步调度）等待一段时间后，再次删除缓存。这样可以防止在更新操作和缓存删除之间，其他并发请求将旧数据重新写入缓存。
- 延迟窗口时间需要覆盖数据库操作完成后的“脏写”窗口，即在数据库更新后，其他请求可能基于旧数据更新缓存的时间段。
延迟窗口时间的推荐设置
延迟窗口时间的设置需要考虑以下因素：
- 数据库更新延时：数据库操作完成到事务提交释放锁的时间。
- 系统并发环境：在高并发场景下，可能存在更多的竞争，建议延长窗口时间以覆盖这种竞争窗口。
- 缓存系统响应时间：缓存删除和写入的响应时间也应考虑在内。
通常的经验推荐：
- 延迟时间范围：100 毫秒到 500 毫秒。
- 低并发、数据库响应快：可以选择较短的延迟，如 100-200 毫秒。
- 高并发或数据库更新操作较慢：建议延迟 300-500 毫秒，以确保覆盖并发写入窗口。
具体延迟时间需要通过监控系统实际的数据库和缓存响应情况进行调优，常见的初始值可以设置为 200-300 毫秒，并根据实际业务和性能测试结果进行调整。
示例伪代码
下面是一个伪代码示例，展示了延迟双删策略的基本实现思路和延迟窗口设置：
public void updateData(Data data) {
// 1. 第一阶段：立即删除缓存
cache.delete("data:" + data.getId());
// 2. 更新数据库（在事务中执行）
try {
database.update(data); // 假设在事务中执行
} catch (Exception e) {
// 数据库更新失败时，可能需要进行重试或回滚
throw e;
}
// 3. 第三阶段：延时再次删除缓存
// 延迟时间建议初始设置为 200-300 毫秒，根据实际情况调整
long delayTimeMillis = 300;
scheduler.schedule(() -> {
cache.delete("data:" + data.getId());
}, delayTimeMillis, TimeUnit.MILLISECONDS);
}
在这个例子中：
- 第一步：立即删除缓存，防止直接读取旧数据。
- 第二步：更新数据库，在事务中操作以确保数据一致性。
- 第三步：通过调度器延迟 300 毫秒后再次删除缓存，以覆盖可能的并发写入窗口。
总结
延迟双删策略通过在数据库更新后延时第二次删除缓存，来降低并发环境中缓存不一致的风险。推荐的延迟窗口通常在 100 毫秒到 500 毫秒之间，初始设置可以为 200-300 毫秒，具体值需根据实际数据库更新延时、系统并发情况和缓存响应时间进行调优。通过这种策略，可以尽可能保证缓存与数据库数据的一致性，减少“脏数据”问题。具体设置窗口时间可以根据实际情况判定。