掘地三尺搞定Redis与MySQL数据一致性问题(10)

先删除缓存。写数据库。休眠 500 毫秒，再删除缓存。
这样子最多只会出现 500 毫秒的脏数据读取时间。关键是这个休眠时间怎么确定呢？
延迟时间的目的就是确保读请求结束，写请求可以删除读请求造成的缓存脏数据。
所以我们需要自行评估项目的读数据业务逻辑的耗时，在读耗时的基础上加几百毫秒作为延迟时间即可。

4.2 删除缓存重试机制

缓存删除失败怎么办？比如延迟双删的第二次删除失败，那岂不是无法删除脏数据。
使用重试机制，保证删除缓存成功。
比如重试三次，三次都失败则记录日志到数据库并发送警告让人工介入。
在高并发的场景下，重试最好使用异步方式，比如发送消息到 mq 中间件，实现异步解耦。

重试机制
第（5）步如果删除失败且未达到重试最大次数则将消息重新入队，直到删除成功，否则就记录到数据库，人工介入。
该方案有个缺点，就是对业务代码中造成侵入，于是就有了下一个方案，启动一个专门订阅 数据库 binlog 的服务读取需要删除的数据进行缓存删除操作。

4.3 读取 binlog 异步删除

binlog异步删除
更新数据库；数据库会把操作信息记录在 binlog 日志中；使用 canal 订阅 binlog 日志获取目标数据和 key；缓存删除系统获取 canal 的数据，解析目标 key，尝试删除缓存。如果删除失败则将消息发送到消息队列；缓存删除系统重新从消息队列获取数据，再次执行删除操作。