redis延时双删代码实现，redis延时双删策略

SpringCache优化、缓存一致性、多级缓存

SpringCache是写库之后更新的策略，对缓存一致性的不太友好 继承RedisCacheManager重写createRedisCache，继承RedisCache重写put 缓存一致性有两个方案，一个是先写库再删除缓存、第二个是先删除缓存再写库。

Spring在访问三级缓存时遵循逐级访问原则，首先访问第一级，对象不存在则访问第二级，二级缓存不存在则访问第三级，第三级不存在则创建。

锁缓存行有一套协议叫做 缓存一致性协议 。缓存一致性协议有MSI、MESI、MOSI、Synapse、Firefly以及DragonProtocol等等。

题主是想询问“spring@cacheable查询很慢的原因”，原因是：缓存策略不当：缓存策略的选择直接影响到缓存的效率，如果选择的策略不当，例如缓存时间过长或者缓存的数据量过大，会导致缓存效率低下，反而降低了系统性能。

那么Spring cache +redis的好处显而易见了。既可以很方便的缓存对象，同时用来缓存的内存的是使用redis的内存，不会消耗JVM的内存，提升了性能。

如何保证redis与mysql数据最终一致性

1、面对这一挑战，有四种常见的解决方案，每一种都有其优缺点，让我们一一剖析： 先写数据库后写缓存这种方法旨在确保数据的最终一致性，避免因网络异常导致的缓存数据不准确。

2、SAGA或者TCC - 这两种需要业务代码的大量配合。通过业务代码来补偿一致性。 现实当中有XA协议。比如Ehcache是支持XA协议的。但是性能表现不佳，运维也麻烦。

3、解决方法：这种情况应该是先删除缓存，然后在更新数据库，如果删除缓存失败，那就不要更新数据库，如果说删除缓存成功，而更新数据库失败，那查询的时候只是从数据库里查了旧的数据而已，这样就能保持数据库与缓存的一致性。

4、如果要“保证”数据的安全性，那么会带来开销的进一步提升，以至于使用redis带来的性能优势都会丧失。正确的做法是区分不同的业务，使得并不需要“保证”数据一致性的场合，可以使用redis优化。而敏感的场合依然使用mysql。

5、二者数据同步的关键在于mysql数据库中主键，方案是在redis启动时区mysql读取所有表键值存入redis中，往redis写数据是，对redis主键自增并进行读取，若mysql更新失败，则需要及时清除缓存及同步redis主键。

6、架构设计 通过上述结构设计图可以很清晰的知道用到的组件：MySQL、Canal、Kafka、ZooKeeper、Redis。

SpringBoot进阶之缓存中间件Redis

当有新数据的时候，我们再及时更新它，一般流程是先查询缓存，查到了直接返回缓存数据，查不到再走数据库，然后再刷回缓存。

Redis是一个nosql数据库，可以存储key-value值。因为其底层实现中，数据读写是基于内存，速度非常快，所以常用于缓存；进而因其为独立部署的中间件，常用于分布式缓存的实现方案。常用场景有：缓存、秒杀控制、分布式锁。

首先我们创建一个Spring Boot x的项目，在application.properties配置文件中添加Redis的配置，Spring和Redis的整合可以参考我其他的文章，此处不再详解。我们设置服务端口server.port为8080端口用于启动第一个服务。

在application.properties配置文件中这些属性都是以spring.redis为前缀的，值得注意的是在Spring Boot x版本中默认的Redis客户端是jedis，因此在配置文件中无需指定，如下图所示。

添加Spring session的包，而Spring session 是将HttpSession存放在Redis中，因此需要添加Redis的包。我们这里是用了Spring boot进行配置Rdies。使用@EnableRedisHttpSession注解进行配置启用使用Spring session。

关于分布式缓存，我们需要后面会专门讨论Redis的用法，这里只看本地缓存。性能从高到低，依次是Caffeine，Guava，ConcurrentMapCacheManager，其中Caffeine在读写上都快了Guava近一倍。

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