使用Redis如何保证数据库和缓存之间的同步 通常我们有以下几种策略： 先修改数据库再更新缓存（不建议）：该策略的问题是如果数据库更新成功了Redis 修改失败了，也会导致不同步的问题 先修改缓存再更新数据库（不建议）：该策略的问题是，如果Redis 修改成功了，数据库没有修改成功，导致数据不一致。 先删除缓存再更新数据库：为了解决上述问题，使用该方式一定程度上解决了上述的问题，执行的步

什么是延迟双删？ 做法：先删除redis，再更新数据库，延迟N秒后再删除一次redis。  延迟双删策略是分布式系统中数据库存储和缓存数据保持最终一致性的常用策略，但它不是强一致。其实不管哪种方案，都避免不了Redis存在脏数据的问题，只能减轻这个问题，要想彻底解决，得要用到同步锁和对应的业务逻辑层面解决。 在更新数据库数据时，需要同步redis中缓存的数据，存在两种方法： 第一种方

目录 一、业务场景 1、此时存在的问题 2、解决方案 3、为何要延时500毫秒？ 4、为何要两次删除缓存？ 二、代码实践 1、引入Redis和SpringBoot AOP依赖 2、编写自定义aop注解和切面 3、application.yml 4、user.sql脚本 5、UserController 6、UserService 三、测试验证 1、ID=10，新增一

Redis和数据库的数据一致性在某些场景下非常重要，如何最大程度保证Reids和数据库之间的数据一致呢？ 想必大家第一时间会想到延时双删策略： 在修改数据库之前删除缓存，然后数据库中的数据修改完成后，再过一段时间再删一次缓存。 这篇文章就如何实现延时双删提供了案例代码，代码可能不是最优的，但是确实能够达到双删的效果。 具体代码实现： RedisUtils.java RedisUti

一、缓存延时双删 关于缓存和数据库中的数据保持一致有很多种方案，但不管是单独在修改数据库之前，还是之后去删除缓存都会有一定的风险导致数据不一致。而延迟双删是一种相对简单并且收益比较高的实现最终一致性的方式，即在删除缓存之后，间隔一个短暂的时间后再删除缓存一次。这样可以避免并发更新时，假如缓存在第一次被删除后，被其他线程读到旧的数据更新到了缓存，第二次删除还可以补救，从而时间最终一致性。 实现延

一、业务场景 在多线程并发情况下，假设有两个数据库修改请求，为保证数据库与redis的数据一致性，修改请求的实现中需要修改数据库后，级联修改Redis中的数据。 请求一：A修改数据库数据 B修改Redis数据 请求二：C修改数据库数据 D修改Redis数据 并发情况下就会存在A —> C —> D —> B的情况 一定要理解线程并发执行多组原子操作执行顺序是可能存在交叉现象的

双写一致性 场景导入 如果现在有个数据要更新，是先删除缓存，还是先操作数据库呢？当多个线程同时进行访问数据的操作，又是什么情况呢？ 以先删除缓存，再操作数据库为例 多个线程运行的正常的流程应该如下： 线程1先访问数据，它首先删除缓存，然后更新数据库。之后线程2来查询缓存，未命中后查询数据库，随后写入缓存。 也就是说，线程1负责删除缓存并更新数据库，线程2负责查询数据库并写入缓存。 但如

一、业务场景 在多线程并发情况下，假设有两个数据库修改请求，为保证数据库与redis的数据一致性，修改请求的实现中需要修改数据库后，级联修改Redis中的数据。 请求一：A修改数据库数据 B修改Redis数据 请求二：C修改数据库数据 D修改Redis数据 并发情况下就会存在A —> C —> D —> B的情况 ❝ 一定要理解线程并发执行多组原子操作执行顺序是可能存在交叉现象的