Redis缓存失效策略之一致性后删的原理与实现
Redis是一种高性能的内存数据库，常用作缓存层，提高系统的响应速度和并发能力。但是，使用Redis缓存也会带来一个问题，就是缓存与数据库的数据一致性问题。如果缓存中的数据和数据库中的数据不同步，就会导致用户看到的数据不准确，甚至出现脏读、重复提交等问题。因此，如何保证缓存与数据库的数据一致性是一个重要的问题。
一种常见的解决方案是使用缓存失效策略，即在更新数据库数据时，同时删除或更新缓存中对应的数据，使得缓存中的数据始终和数据库中的数据保持一致。但是，这种方案也有一个问题，就是在高并发场景下，可能会出现缓存穿透、缓存雪崩等问题。例如，如果在删除或更新缓存之前，有大量的请求查询该数据，就会导致所有的请求都直接访问数据库，造成数据库压力过大，甚至崩溃。或者，如果在删除或更新缓存之后，有大量的请求查询该数据，就会导致所有的请求都重新生成缓存，造成缓存层压力过大，甚至崩溃。
为了解决这些问题，一种更好的方案是使用一致性后删策略，即在更新数据库数据时，并不立即删除或更新缓存中对应的数据，而是先将该数据标记为过期或无效，并设置一个较短的过期时间。然后，在查询缓存时，先检查该数据是否过期或无效，如果是，则直接访问数据库，并将新的数据写入缓存。这样，可以避免在删除或更新缓存时产生的高并发问题，并且可以保证缓存中的数据最终和数据库中的数据保持一致。
具体来说，一致性后删策略可以分为以下几个步骤：
1. 更新数据库：当需要更新数据库中某条数据时，先执行更新操作。
2. 标记过期：然后，在缓存中找到对应的数据，并将其标记为过期或无效，并设置一个较短的过期时间（例如10秒）。这样，在过期时间内，该数据仍然存在于缓存中，但是不会被查询到。
3. 查询缓存：当有请求查询该数据时，先在缓存中查找。如果找到了，并且没有过期或无效，则直接返回该数据。如果没有找到了，或者已经过期或无效，则继续执行下一步。
4. 查询数据库：然后，在数据库中查找该数据，并将其返回给请求。
5. 写入缓存：最后，在缓存中重新写入该数据，并设置一个较长的过期时间（例如1小时）。这样，在下次查询时，就可以直接从缓存中获取该数据。
通过这种方式，可以实现以下几个优点：
1.缓存与数据库的数据一致性：由于缓存中的数据最终会和数据库中的数据保持一致，所以不会出现数据不同步的问题。
2.缓存层和数据库层的压力分摊：由于缓存中的数据不会立即删除或更新，所以在更新数据库时，不会产生大量的缓存删除或更新操作，从而避免了缓存穿透或缓存雪崩的问题。