分布式缓存一致性难题：5种方案对比与选型实践》

引言

2024年某电商大促期间，我们遭遇了经典的缓存-数据库不一致问题：订单状态延迟更新导致超卖。本文将通过真实案例，剖析分布式环境下缓存一致性解决方案的优劣。

一、问题本质

当数据同时存在于DB与Redis时，CAP理论中的"CP"与"AP"选择成为关键。我们实测发现（表1）：

表1：某商品详情页不同访问方式性能对比（集群配置：4C8G×3）

二、主流方案横评

方案3 “双删+本地标记” 是我们最终采用的折衷方案：

def update_product_price(item_id, new_price):
    set_local_mark(item_id, 'UPDATING')  # 本地线程变量标记
    redis.delete(f'product_{item_id}')    # 第一删
    db.execute("UPDATE products SET price=? WHERE id=?", new_price, item_id)
    time.sleep(0.05)  # 取决于主从同步延迟
    redis.delete(f'product_{item_id}')    # 第二删
    clear_local_mark(item_id)

各方案关键指标对比（表2）：

表2：方案对比（★越多表示越复杂）

三、实战中的"骚操作"

1. 延迟双删的sleep陷阱
   我们通过压测发现：当MySQL从库延迟超过200ms时，固定sleep值会失效。最终采用动态计算：
   sleep_time = max(50ms, 最近10次主从延迟平均值 × 1.3)

2. 热点key的"二段式"过期
   对爆款商品采用阶梯TTL：

   SET product_123 "{...}" EX 300  # 基础缓存
   EXPIRE product_123 3600         # 实际业务层读取后重置
   

结语

没有银弹方案，我们根据业务特征采用混合策略（见图1）。下期将探讨「如何用一致性哈希减少缓存抖动」，欢迎评论区留下你的实际案例。