一、延时双删是什么？
延迟双删（Delay Double Delete）是一种在数据更新或删除时为了保证数据一致性而采取的策略。这种策略通常用于解决数据在缓存和数据库中不一致的问题。
数据一致性：缓存和数据库一致性问题是指在应用系统中，缓存层（通常是内存中的缓存，如Redis、Memcached等）和数据库层（持久化存储，如MySQL、PostgreSQL等）之间的数据状态不一致的情况。这种情况通常发生在数据更新操作后，缓存中的数据没有及时更新或删除，导致用户读取到的数据不是最新的，从而影响系统的准确性和用户体验。
二、解决办法
那么我们该如何解决数据一致性问题呢？
首先我们需要明确数据一致性问题的主要原因是什么，从主要原因入手才是解决问题的关键！
数据一致性的根本原因是 缓存和数据库中的数据不同步，那么我们该如何让 缓存 和 数据库 中的数据尽可能的即时同步？这就需要选择一个比较好的缓存更新策略了
常见的缓存更新策略：
内存淘汰（全自动）。利用Redis的内存淘汰机制实现缓存更新，Redis的内存淘汰机制是当Redis发现内存不足时，会根据一定的策略自动淘汰部分数据
超时剔除（半自动）。手动给缓存数据添加TTL，到期后Redis自动删除缓存
主动更新（手动）。手动编码实现缓存更新，在修改数据库的同时更新缓存
双写方案（Cache Aside Pattern）：人工编码方式，缓存调用者在更新完数据库后再去更新缓存。使用困难，灵活度高。
1）读取（Read）：当需要读取数据时，首先检查缓存是否存在该数据。如果缓存中存在，直接返回缓存中的数据。如果缓存中不存在，则从底层数据存储（如数据库）中获取数据，并将数据存储到缓存中，以便以后的读取操作可以更快地访问该数据。
2）写入（Write）：当进行数据写入操作时，首先更新底层数据存储中的数据。然后，根据具体情况，可以选择直接更新缓存中的数据（使缓存与底层数据存储保持同步），或者是简单地将缓存中与修改数据相关的条目标记为无效状态（缓存失效），以便下一次读取时重新加载最新数据
使用双写方案需要考虑以下几个问题： 是使用更新缓存模式还是使用删除缓存模式？
更新缓存模式：每次更新数据库都更新缓存，无效写操作较多（不推荐使用） 假如我们执行上百次更新数据库操作，那么就要执行上百次写入缓存的操作，而在这期间并没有查询请求，那么这上百次写入缓存的操作就显得没有什么意义
删除缓存模式：更新数据时更新数据库并删除缓存，查询时更新缓存，无效写操作较少（推荐使用） 选择使用删除缓存模式，那么是先操作缓存还是先操作数据库？
先操作缓存：先删缓存，再更新数据库。当线程1删除缓存到更新数据库之间的时间段，会有其它线程进来查询数据，由于没有加锁，且前面的线程将缓存删除了，这就导致请求会直接打到数据库上，给数据库带来巨大压力。这个事件发生的概率很大，因为缓存的读写速度块，而数据库的读写较慢。 这种方式的不足之处：存在缓存击穿问题，且概率较大
先操作数据库：先更新数据库，再删缓存。 当线程1在查询缓存且未命中，此时线程1查询数据，查询完准备写入缓存时，由于没有加锁线程2乘虚而入，线程2在这期间对数据库进行了更新，此时线程1将旧数据返回了，出现了脏读，这个事件发生的概率很低，因为先是需要满足缓存未命中，且在写入缓存的那段事件内有一个线程进行更新操作，缓存的查询很快，这段空隙时间很小，所以出现脏读现象的概率也很低。
值得注意的是，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。
延时双删实现 在前面介绍到，先更新数据库后删Redis缓存是一致性相对最高的。这是就有人举手了：我就想要先删缓存怎么办？这时延时双删就出现了，针对「先删除缓存，再更新数据库」方案在「读 + 写」并发请求而造成缓存不一致的解决办法是「延迟双删」。
三、延时双删的实现
/**
* 冻结用户
* @author Java小牛马
* @param userId
* @return
*/
@Transactional(rollbackFor = Exception.class)
public UserOperatorResponse freeze(Long userId) {
UserOperatorResponse userOperatorResponse = new UserOperatorResponse();
User user = userMapper.findById(userId);
Assert.notNull(user, () -> new UserException(USER_NOT_EXIST));
Assert.isTrue(user.getState() == UserStateEnum.ACTIVE, () -> new UserException(USER_STATUS_IS_NOT_ACTIVE));
//第一次删除缓存
idUserCache.remove(user.getId().toString());
if (user.getState() == UserStateEnum.FROZEN) {
userOperatorResponse.setSuccess(true);
return userOperatorResponse;
}
user.setState(UserStateEnum.FROZEN);
// 更新数据库
boolean updateResult = updateById(user);
Assert.isTrue(updateResult, () -> new BizException(RepoErrorCode.UPDATE_FAILED));
//加入流水
long result = userOperateStreamService.insertStream(user, UserOperateTypeEnum.FREEZE);
Assert.notNull(result, () -> new BizException(RepoErrorCode.UPDATE_FAILED));
//第二次删除缓存
userCacheDelayDeleteService.delayedCacheDelete(idUserCache, user);
userOperatorResponse.setSuccess(true);
return userOperatorResponse;
}
这里做一个详细介绍： 首先，代码先删除了 Redis 中的缓存数据，以确保接下来的读取操作会从数据库中读取最新的数据。 接着，代码更新了数据库中的数据，将数据更新为最新的值。 在此之后，代码让当前线程休眠一段时间N，这个时间段是为了给数据库操作足够的时间来完成，确保数据已经持久化到数据库中。 最后，代码再次删除 Redis 中的缓存数据。这里是延迟双删的关键步骤。由于之前已经删除了缓存数据，再次删除的目的是为了防止在 Thread.sleep(N) 的时间内有其他线程读取到旧的缓存数据。因为在这段时间内，缓存数据已经被清空，所以其他线程在读取数据时会发现缓存中不存在，然后从数据库中读取最新的数据并写入缓存，从而保证了数据的一致性。 需要注意的是，这种延迟双删策略并不能完全保证数据的一致性。 如果在 Thread.sleep(N) 的时间内发生了其他线程的写入操作，并且将新数据写入了缓存中，那么在第二次删除缓存时，会将这个新数据从缓存中删除，可能导致缓存和数据库中的数据不一致。 因此，延迟双删策略只能在一定程度上提高数据一致性的概率，但不能完全解决数据一致性的问题。更加严格的数据一致性保证需要使用更复杂的机制，比如使用消息队列等。
四、为什么要使用延时双删
在延时双删策略中，当需要更新数据库中的数据时，首先会先删除缓存，然后再进行数据库的更新操作。这样做的目的是为了避免在数据库更新的过程中，有其他请求读取了已经失效的缓存数据。 通过延时双删策略，可以保证在数据库更新期间，其他读取请求在缓存不命中的情况下，会直接读取数据库的最新数据，而不会读取到已经失效的缓存数据。这样就保证了数据的一致性和缓存的即时更新。 延时双删策略虽然会增加一次缓存删除的开销，但是可以有效地提高数据的一致性，并且在高并发读取的场景下，减轻数据库的读取压力，提高读取性能和响应速度。
五、方案选择
延时双删适用于对数据一致性要求较高的场景。它能够保证在数据库更新期间，读取请求不会读取到已经失效的缓存数据，从而保证数据的一致性。但是它需要进行两次缓存删除操作，可能会增加一定的资源开销;
先更新数据库后删除缓存适用于对一致性要求较低，对性能要求较高的场景。它能够减少一次缓存删除的开销，但是在数据库更新期间，读取请求可能会读取到已经失效的缓存数据，从而导致数据不一致。