MySQL与Redis一致性:延迟双删与先改库后删缓存的对比及应用场景
时间:2025-04-10 18:19:11 229浏览 收藏
本文探讨MySQL与Redis数据一致性方案中的两种策略:延迟双删和先改库后删缓存。延迟双删在先改库后删缓存的基础上增加延迟删除步骤,避免缓存失效期间旧数据被重新写入,适用于高并发读写和数据一致性要求极高的场景,例如金融、订单系统。而先改库后删缓存则更为直接,适用于读多写少及对时效性要求高的场景。文章将详细分析两种方案的区别、适用场景及行业主流方案,帮助读者选择最合适的策略保障数据一致性。
MySQL和Redis数据一致性:延迟双删与先改库后删缓存的比较
处理MySQL和Redis数据一致性时,"延迟双删"和"先改库后删缓存"是两种常见策略,各有优劣,适用场景不同。本文将详细分析二者的区别及适用情况。
延迟双删详解
延迟双删是在"先改库后删缓存"的基础上,增加一个延迟删除步骤,以确保最终一致性。其核心在于避免缓存失效期间,旧数据被重新写入缓存。
具体而言,若缓存失效,另一个请求会读取数据库。如果数据库修改和缓存删除已完成,但新数据尚未写入缓存,则旧数据会被写入缓存,导致不一致。延迟双删通过两次删除缓存,确保新数据及时更新到缓存中。
先改库后删缓存详解
"先改库后删缓存"更为直接:先修改数据库,再立即删除缓存。其逻辑依赖于缓存读取机制:缓存缺失时,应用会从数据库读取数据并更新缓存。因此,修改数据库后立即删除缓存,可确保下次读取到新数据。
适用场景分析
延迟双删适用场景:
- 高并发读写场景: 高并发下,缓存失效和数据修改同时发生的概率增高,延迟双删能有效避免数据不一致。
- 数据一致性要求极高的场景: 金融、订单等对数据一致性要求极高的业务,延迟双删提供更可靠的保障。
先改库后删缓存适用场景:
- 读多写少场景: 缓存失效和数据修改同时发生的概率较低,直接删除缓存即可满足一致性需求。
- 对时效性要求高的场景: 此方案能更快地反映数据变化。
行业主流方案
目前,"先改库后删缓存"更为普遍。其实现简单,在大多数场景下都能满足一致性要求。但在对数据一致性要求极高的场景,"延迟双删"更适用。
好了,本文到此结束,带大家了解了《MySQL与Redis一致性:延迟双删与先改库后删缓存的对比及应用场景》,希望本文对你有所帮助!关注golang学习网公众号,给大家分享更多Golang知识!
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