Redis脏读问题怎么破，实用技巧和思路分享给你看看

Redis脏读问题,说白了就是你读到的数据可能是个“过期”的或者不准确的“假数据”，这在高并发、多服务同时操作Redis的场景下特别容易出现，想象一下，你刚在商城下单减了库存，另一个用户查询时却看到了减库存前的数量，这就是典型的脏读，要解决这个问题，得从几个方面入手，下面分享一些实用的思路和技巧。

得搞清楚脏读是怎么来的。 脏读通常发生在读写分离的架构里，很多公司为了提升Redis的读取性能，会搭建主从架构，主节点（Master）负责写操作，从节点（Slave）负责读操作，但主节点把数据同步到从节点是需要时间的，虽然这个时间很短，可能就几毫秒，但在超高并发的瞬间，如果一个写操作刚在主节点完成，你立刻去从节点读，很可能读到的是同步之前的老数据，这就是最常见的“主从延迟”导致的脏读，还有一种情况是，服务A刚修改了Redis里的某个值，服务B立马去读，但服务A可能还没完成整个事务（比如后续还有数据库更新），服务B读到的就是一个中间状态的数据，这也是脏读。

知道了原因，我们就可以见招拆招了，下面是一些实用的解决思路：

第一招，最简单粗暴但也最有效的：强制读主库。 既然脏读是因为读了可能滞后的从库，那我们就让所有对数据一致性要求极高的读请求，都直接去主库读，用户下单扣减库存后，立刻查询库存余额以确认是否成功，这个查询请求就应该发往主库，很多Redis客户端框架都支持在代码中指定某个读操作走主节点，这种方法立竿见影，但代价是增加了主库的压力，失去了读写分离带来的读性能扩展优势，所以这只适用于核心、关键业务路径，不能所有读都这么干。

第二招，针对“逻辑时序”问题：用延迟双删策略。 这个技巧在缓存和数据库双写的场景下特别有用，你先更新了数据库，然后要删除Redis缓存，但如果在删除缓存后、数据库主从同步完成前，有请求过来，它可能会把数据库从库里的旧数据再次塞回缓存，导致后续请求一直读到脏数据，延迟双删的步骤是：

1. 先删除Redis中的缓存。
2. 再更新数据库。
3. 等待一小段时间（比如几百毫秒到1秒，这个时间需要根据你数据库的主从同步时间估算）。
4. 再次删除Redis缓存。 这个第二次的“延迟删”，就是为了清除可能在第一步和第二步之间，以及数据库主从同步期间，被其他请求写入缓存的旧数据，这个方法能很大程度缓解脏数据在缓存中驻留的问题。

第三招，利用Redis自身的特性：给缓存数据设置一个较短的过期时间。 这是一个兜底的策略，即便因为某些原因脏数据没有被及时清理，但只要给缓存Key设置一个较短的TTL（生存时间），比如5秒、10秒，那么脏数据最多也只会存在几秒钟，之后就会自动过期，当再次有请求时，就会从数据库重新加载最新数据到缓存，这不能杜绝脏读，但能控制脏读的影响时间窗口，是一种用“最终一致性”来妥协的方案，对业务影响相对较小。

第四招，更复杂的思路：通过消息队列异步清理。 当业务逻辑非常复杂，涉及多个数据源更新时，可以在完成所有数据更新（比如数据库事务提交后），发送一个消息到消息队列（如RocketMQ、Kafka），然后有一个专门的消费者来接收这个消息，负责去删除或更新对应的Redis缓存，这样做的好处是，将缓存清理操作与主业务逻辑解耦，确保只有在所有数据都确定更新成功后，才去清理缓存，避免了中间状态的脏数据被读取，但这套方案技术复杂度比较高，适合大型、复杂的系统。

还有一个思路是放弃缓存，直接读库。 听起来是倒退，但在某些极端场景下却是最可靠的选择，如果某个数据的正确性至关重要，比如金融账户的余额，任何一点脏读都可能造成资损，对于这个特定的查询，宁可牺牲一些性能，也要直接查询数据库，换取绝对的准确性，这需要根据业务场景做权衡。

解决Redis脏读没有银弹，核心是根据你的业务对一致性的要求级别来选择合适的策略，对于要求强一致性的核心业务，可以“强制读主”或“直接读库”；对于可以接受短暂不一致的非核心业务，可以用“延迟双删”和“设置短过期时间”来平衡性能与一致性；对于复杂系统，可以考虑“消息队列”这类更彻底的解耦方案，理解每种方法的优缺点和适用场景，才能在实际项目中做出最合适的选择。 来源：综合自常见的Redis高并发架构下的数据一致性解决方案，如主从延迟处理、缓存更新策略等业界实践。