面试题：缓存设计之缓存双删策略应对高并发场景

Question

在高并发读写场景下，缓存双删策略可能会遇到哪些问题？比如可能出现短暂的数据不一致，你如何优化缓存双删策略来尽量减少这种不一致的时间窗口？

Answer 1

缓存双删策略可能遇到的问题

1. 短暂的数据不一致：在写操作删除旧缓存、更新数据库后，新数据写入缓存前，读操作可能从旧缓存中读取到旧数据。
2. 高并发下缓存击穿：在缓存删除和重新写入的间隙，如果大量请求同时访问该数据，可能会直接穿透到数据库，给数据库带来巨大压力。

优化缓存双删策略减少不一致时间窗口的方法

1. 延时双删：在更新数据库后，延迟一定时间再次删除缓存。延迟时间可以根据业务情况估算，例如预估从数据库读取并写入缓存的最大时间。伪代码如下：

public void update(String key, Object data) {
    // 删除缓存
    redis.del(key);
    // 更新数据库
    db.update(data);
    // 延迟一定时间再次删除缓存
    Thread.sleep(100); // 假设延迟100毫秒
    redis.del(key);
}

2. 使用读写锁：在更新数据时，先获取写锁，确保在写操作过程中没有读操作。写操作完成后，释放写锁。读操作获取读锁，允许多个读操作并发进行，但在写锁被占用时，读操作等待。不过这种方式在高并发场景下可能会影响系统的并发性能。
3. 异步更新缓存：在更新数据库后，通过消息队列等方式异步更新缓存，确保在更新数据库成功后，可靠地更新缓存。这样可以减少同步操作带来的延迟，同时降低不一致的时间窗口。例如使用 Kafka 或 RabbitMQ 等消息队列：
   • 更新数据库成功后，发送一条包含更新数据的消息到消息队列。
   • 消息队列的消费者负责从队列中读取消息，并更新缓存。