Redis缓存老是刷不出来，咋整才能真刷新成功呢？

综合参考自知乎技术社区讨论“Redis缓存更新策略踩坑记”、CSDN博客“高并发下的缓存一致性难题”以及掘金专栏“为什么你的缓存就是刷不动？”中的常见问题场景和解决方案）

Redis缓存刷不出来，说白了就是你往数据库里改了新数据，但Redis里存的还是那个老掉牙的旧数据，导致用户看到的页面不是最新的，这事儿挺让人头疼的，尤其是在数据需要及时更新的场景下，别急，咱们一步步拆开看，问题出在哪儿，又该怎么“整”才能真刷新成功。

最关键的：你的“刷新”操作到底是怎么做的？

很多人以为更新缓存，就是在写数据库的那段代码里，顺手加一行删除Redis缓存的代码（DEL key）就完事儿了，想法没错,但坑就藏在细节里。

检查你的“删除缓存”和“更新数据库”的顺序，顺序不对，全盘皆输。

这可能是最常见的问题之一，假设你有两个操作：A（更新数据库）和B（删除缓存），你觉得是先A后B好,还是先B后A好？

• 坑点：先删除缓存，再更新数据库。 这个顺序风险很大,想象一下这个场景：

  

  • 线程1（写请求）来了,它先把缓存里的数据删了。
  • 还没等线程1去更新数据库，线程2（读请求）来了，线程2发现缓存是空的（刚才被线程1删了）,于是它就去数据库读数据。
  • 线程2读到的自然是旧的数据（因为线程1还没更新完）,然后线程2顺手把这个旧数据又塞回缓存里了。
  • 线程1才慢悠悠地把新数据写入数据库。
  • 结果就是：数据库里是新数据，但缓存里却鬼使神差地变成了旧数据！这个脏数据会一直在缓存里待着，直到下次过期或者被再次删除，你这“刷新”操作就等于白干了。

• 推荐做法：先更新数据库，再删除缓存。 这个顺序也不是100%完美无瑕,但出问题的概率要小得多。

  • 线程1（写请求）先更新数据库。
  • 线程1再去删除缓存，即使这时删除失败了，顶多是缓存里还是旧数据，但数据库已经是新的了，下次有读请求时，因为缓存 miss（未命中），会从数据库读到新数据并重新填充缓存，问题能自我修复，这也就是常说的“Cache-Aside Pattern”（缓存旁路模式）的核心思想。

第一件要“整”的事，就是回去检查你的代码，确保是先怼数据库，再删缓存。

检查你的“删除缓存”操作本身，真的成功了吗？

你以为你执行了删除命令，但Redis真的收到了吗？真的删掉了吗？

• 网络问题： 你的应用服务器和Redis服务器之间的网络有没有抽风？偶尔丢个包，可能就导致删除命令没送达，虽然不常见，但在复杂的网络环境下也得考虑，可以考虑给删除操作加上重试机制,比如失败后隔几秒再试一次。
• Redis自身问题： Redis内存满了？或者发生了主从切换？这些都可能导致命令执行失败，你需要有Redis的监控,看看有没有异常告警。
• 代码异常： 执行删除操作的那行代码，被try-catch包住了，然后异常被静默处理了（吞掉了）？导致删除根本没执行，检查日志,看看有没有错误记录。

在高并发环境下，光靠“删”可能还不够，得考虑更复杂的策略。

即使你用了“先更新数据库，再删除缓存”的顺序，在超高并发的场景下，依然可能遇到极端情况下的数据不一致，这时候就需要下点“猛药”。

• 设置较短的过期时间（TTL）。 这是最简单粗暴的保底策略，给你觉得重要的缓存数据设置一个比如30秒、1分钟的过期时间，这样，即使出现了上述的数据不一致，脏数据也最多在缓存里存活一分钟，之后就会被自动清除，然后被新数据替代，用一定的缓存穿透风险（短暂增加数据库压力）来换取数据的最终一致性。
• 延迟双删。 这是在“先更新数据库，再删除缓存”基础上做的加强，在更新完数据库后，先删一次缓存，然后等待一小段时间（比如几百毫秒到1秒），再删一次缓存，这个等待的时间，是为了确保在第一次删除后、可能发生的“读请求把旧数据读回缓存”这个操作已经完成，第二次删除就是为了清理这些可能漏网的“旧数据”,这个方法需要根据业务逻辑估算一个合理的延迟时间。
• 用消息队列保证删除成功。 对于非常重要的数据，可以把“删除缓存”这个操作封装成一个消息，发送到消息队列（如RabbitMQ、Kafka），然后由一个专门的服务来消费这个消息，负责执行删除，如果删除失败，消息会重新投递，直到成功为止，这样确保了删除操作最终一定会被执行,可靠性非常高。

别忘了，有时候问题不出在“刷”，而出在“读”和“写”的协作上。

这就是所谓的“缓存穿透”、“缓存击穿”和“缓存雪崩”也会让你感觉“缓存刷不出来”,但其实本质是缓存根本没起到作用。

• 缓存穿透： 读一个根本不存在的数据，每次都会绕过缓存去查数据库，如果有人恶意攻击，用大量不存在的key来请求，数据库可能扛不住，解决方案是对不存在的数据也缓存一个空值（比如缓存几分钟）,或者用布隆过滤器先拦截一下。
• 缓存击穿： 某个热点key突然过期了，此时大量请求同时涌来，全部直接打到数据库上，解决方案是使用互斥锁（分布式锁），只让一个请求去数据库加载数据,其他请求等待。
• 缓存雪崩： 大量key在同一时间点过期，导致所有请求都砸向数据库，解决方案是给缓存过期时间加上一个随机值,避免集体失效。

咋整才能真刷新成功？

1. 基础检查： 确认你的操作顺序是 “先更新数据库，再删除缓存”。
2. 确保执行： 检查删除命令是否真的成功执行了，关注网络、Redis状态和代码异常。
3. 进阶策略： 对于高并发或重要数据，考虑使用 “短过期时间”、“延迟双删” 或引入 “消息队列” 来保证最终一致性。
4. 排除干扰： 确认你的问题不是由“缓存穿透/击穿/雪崩”引起的。

说白了，解决Redis缓存刷新问题，就是一个不断排查、验证、优化策略的过程，先从最简单的顺序和基础排查开始，如果还不行，再逐步祭出更高级的招数，希望这些实实在在的“整”法能帮到你。