摘要：你是不是也有过这样的经历？线上服务突然报警，数据库 QPS 飙升到平时的 3 倍，排查半天发现是缓存方案出了问题 —— 明明用了大家都推荐的延迟双删，却还是躲不过数据不一致和缓存击穿的坑。今天就跟大家分享一个真实电商平台的技术踩坑案例，看看他们是怎么从 “踩坑
你是不是也有过这样的经历？线上服务突然报警，数据库 QPS 飙升到平时的 3 倍，排查半天发现是缓存方案出了问题 —— 明明用了大家都推荐的延迟双删，却还是躲不过数据不一致和缓存击穿的坑。今天就跟大家分享一个真实电商平台的技术踩坑案例，看看他们是怎么从 “踩坑延迟双删” 到 “落地 Meta 租约机制”，彻底解决缓存一致性难题的，最后还有专家给出的方案选型建议，帮你避开类似的技术陷阱。
去年双十一前，某中型电商平台做了一次压力测试，结果让整个技术团队都捏了把汗。他们的商品详情页采用 “Redis 缓存 + MySQL 数据库” 的架构，数据更新时用的是经典的 “Cache-Aside 模式 + 延迟双删” 策略 —— 更新数据库后先删缓存，1 秒后再删一次，按理说能最大程度避免数据不一致。
但压力测试中，当模拟 10 万用户同时访问某款热销商品时，诡异的事情发生了：先是缓存命中率骤降到 30%，接着数据库主库 QPS 直接冲破 2000（平时峰值才 600），甚至出现了 3 条商品价格 “错乱” 的记录 —— 部分用户看到的价格是 199 元，部分用户看到的却是 299 元的原价。更要命的是，这种数据不一致持续了将近 5 分钟，直到缓存自动过期才恢复正常。
技术团队紧急排查后发现，问题的根源恰恰出在 “延迟双删” 上。原来在高并发场景下，第一次删缓存后，大量请求同时穿透到数据库查数据，其中一个请求刚拿到旧数据（199 元），还没来得及写回缓存，第二次删缓存就执行了；等这个请求把旧数据写入缓存后，后续的请求都拿到了错误的价格，而此时数据库里的价格已经是 299 元了。更雪上加霜的是，大量请求穿透导致数据库压力剧增，查询耗时从 10ms 变成了 500ms，进一步加剧了数据写入的延迟，形成了 “越卡越错” 的恶性循环。
这个案例并非个例，后来团队在技术交流中发现，不少中小公司都遇到过类似问题 —— 延迟双删在低流量场景下好用，但一旦流量上来，缺陷就会被无限放大。那为什么 Meta、Uber 这些大厂却能轻松应对缓存一致性问题？他们用的是什么方案？
结合上面的电商案例，再拆解你提供的掘金文章里的技术细节，我们能清晰地看到延迟双删在高并发场景下的 3 个致命缺陷，这也是大厂不用它的核心原因。
第一个缺陷是 “缓存击穿放大效应”。延迟双删的核心逻辑是 “两次删除缓存”，但这两次删除之间会有时间差（通常 1-2 秒）。在这个时间差里，如果有大量请求查询同一 key，就会全部穿透到数据库 —— 就像案例中那样，10 万请求同时命中一个商品 key，直接把数据库压垮。更关键的是，第二次删除缓存后，若前一次穿透的请求还在 “路上”（比如因为数据库慢导致查询耗时变长），这些请求拿到旧数据后依然会写回缓存，相当于 “白删了”，数据不一致的问题还是没解决。
第二个缺陷是 “无法应对分布式时序问题”。在分布式系统中，请求的执行顺序是不确定的。比如 Server1 执行 “更新数据库（299 元）→删缓存”，Server2 同时执行 “查缓存（空）→查数据库（旧数据 199 元）→写缓存”。如果 Server2 的 “写缓存” 操作比 Server1 的 “删缓存” 操作晚，那缓存里就会存下旧数据。延迟双删虽然试图用 “第二次删除” 弥补，但如果 Server2 的写操作延迟超过 2 秒，第二次删除也救不了 —— 这就是电商案例中数据不一致持续 5 分钟的原因，因为当时数据库卡慢导致写缓存延迟远超预期。
第三个缺陷是 “增加系统复杂度却不解决根本问题”。为了让延迟双删 “能用”，很多团队会额外做一堆优化：比如给缓存加随机过期时间、给数据库加读写分离、甚至用分布式锁控制查询请求。但这些优化本质上是 “治标不治本”—— 分布式锁会增加性能开销，读写分离又会引入新的一致性问题（比如从库同步延迟）。就像掘金文章里说的：“对于流量巨大的应用，延迟双删的副作用（如数据库负载、一致性风险）会完全盖过它的优势”。
看到这里，你可能会问：既然延迟双删不好用，那大厂是怎么解决缓存一致性问题的？别急，接下来我们就拆解 Meta 和 Uber 的两种经典方案，还会附上可落地的 Java 代码，你看完就能直接用到项目里。
针对缓存一致性问题，我专门咨询了某大厂的资深架构师（曾参与过亿级流量缓存系统设计），他结合 Meta 和 Uber 的公开技术文档，给出了两种高并发场景下的优选方案，还帮我梳理了可落地的代码实现。这两种方案各有侧重，你可以根据自己的业务场景选择。
Meta 在 2013 年的论文《Scaling Memcache at Facebook》里提出的 “租约机制”，核心思路是给缓存加一把 “临时锁”，让同一时间只有一个请求能查数据库写缓存，从根源上避免缓存击穿和数据不一致。具体逻辑如下：
当多个请求查同一个缓存 key 时，如果缓存为空，Redis 会返回一个 64 位的 “租约 token”，并且只允许拿到这个 token 的请求去查数据库；其他请求需要等这个租约过期（通常设 1-3 秒）后，才能申请新的 token。等拿到 token 的请求查完数据库，写缓存时必须带上这个 token，Redis 验证通过才会允许写入 —— 这样就能确保写回缓存的数据是最新的，不会出现 “旧数据覆盖新数据” 的情况。
下面是基于 Redis 的 Java 简易实现，核心是 3 个 Lua 脚本（保证操作原子性）和一个租约封装类：
local key = KEYS[1]local token = ARGV[1]local value = redis.call('get', key)if not value then redis.replicate_commands local lease_key = 'lease:'..key local current_token = redis.call('get', lease_key) -- 没有租约或当前请求持有租约，才允许设置租约 if not current_token or token == current_token then redis.call('set', lease_key, token, 'EX', 3) -- 租约过期时间3秒 return {token, false} -- 返回token，标记无缓存数据 else return {current_token, false} -- 返回已有租约，让请求等待 endelse return {value, true} -- 有缓存数据，直接返回endlocal key = KEYS[1]local token = ARGV[1]local value = ARGV[2]local lease_key = 'lease:'..keylocal lease_value = redis.call('get', lease_key)-- 只有持有有效租约的请求，才能写缓存if lease_value == token then redis.replicate_commands redis.call('set', key, value, 'EX', 3600) -- 缓存过期1小时 redis.call('del', lease_key) -- 写完缓存删除租约 return {value, true}else return {false, false} -- 租约无效，不允许写入endpublic class LeaseWrapper extends Jedis implements CacheCommands { private final Jedis jedis; private final ThreadLocaltokenHolder; // 用ThreadLocal存当前请求的token public LeaseWrapper(Jedis jedis) { this.jedis = jedis; this.tokenHolder = new ThreadLocal; } @Override public String get(String key) { // 生成随机token String token = UUID.randomUUID.toString; tokenHolder.set(token); // 执行Lua脚本 List result = jedis.eval( Files.readString(Paths.get("leaseGet.lua")), List.of(key), List.of(token) ); EvalResult er = new EvalResult(result); if (er.isEffect) { return er.getValue; // 有缓存，直接返回 } else { String currentToken = er.getValue; // 如果当前token和返回的token不一致，说明有其他请求持有租约，等待1秒后重试 if (!token.equals(currentToken)) { try { Thread.sleep(1000); return get(key); // 重试获取缓存 } catch (InterruptedException e) { throw new RuntimeException(e); } } return null; // 自己持有租约，去查数据库 } } @Override public String set(String key, String value) { String token = tokenHolder.get; if (token == null) { throw new RuntimeException("未获取到租约，无法写缓存"); } // 执行Lua脚本验证租约并写缓存 List result = jedis.eval( Files.readString(Paths.get("leaseSet.lua")), List.of(key), List.of(token, value) ); EvalResult er = new EvalResult(result); tokenHolder.remove; return er.isEffect ? er.getValue : null; } // 封装Lua脚本返回结果 static class EvalResult { private final String value; private final boolean effect; public EvalResult(List args) { this.value = (String) args.get(0); this.effect = (boolean) args.get(1); } public String getValue { return value; } public boolean isEffect { return effect; } }}架构师建议：租约机制适合 “读多写少” 的场景（比如商品详情页、用户信息），租约过期时间建议设为 “数据库查询耗时的 2-3 倍”—— 比如数据库查一次要 1 秒，租约就设 3 秒，避免请求频繁重试。
如果你的业务是 “写多读少”（比如订单状态更新、库存变更），那 Uber 的 “版本号比对” 方案会更合适。这种方案的核心是给每条数据加一个 “版本号”（通常用数据库的更新时间戳），写缓存时必须验证版本号 —— 只有新数据的版本号比缓存里的高，才允许写入，避免旧数据覆盖新数据。
比如订单状态从 “待支付”（版本号 1699999999）更新为 “已支付”（版本号 1700000000），写缓存时会先查缓存里的版本号，如果缓存里是 1699999999，就允许写入 1700000000 的新数据；如果缓存里已经是 1700000001（比如另一个更新请求先到了），就拒绝写入旧数据。
下面是基于 Redis 的 Java 实现，核心是一个带版本号的写缓存脚本：
local key = KEYS[1]local value = ARGV[1]local current_version = ARGV[2]local version_key = 'version:'..keylocal cache_version = redis.call('get', version_key)-- 缓存里没有版本号，或当前版本号更高，才允许写入if not cache_version or tonumber(current_version) > tonumber(cache_version) then redis.call('mset', key, value, 'EX', 3600, -- 缓存数据过期1小时 version_key, current_version, 'EX', 3600 -- 版本号和数据同步过期 ) return {value, true}else return {false, false} -- 版本号过低，拒绝写入endpublic class VersionWrapper extends Jedis implements CacheCommands { private final Jedis jedis; public VersionWrapper(Jedis jedis) { this.jedis = jedis; } /** * 带版本号的写缓存方法 * @param key 缓存key * @param value 缓存值 * @param version 版本号（建议用数据库的timestamp，精确到毫秒） * @return 写入成功返回value，失败返回null */ public String setWithVersion(String key, String value, String version) { List result = jedis.eval( Files.readString(Paths.get("versionSet.lua")), List.of(key), List.of(value, version) ); EvalResult er = new EvalResult(result); return er.isEffect ? er.getValue : null; } // 普通读缓存方法（略，和常规Redis读操作一致） @Override public String get(String key) { return jedis.get(key); } // 封装返回结果（和LeaseWrapper里的EvalResult一致，略） static class EvalResult { /* 代码同上 */ }}架构师特别提醒：用版本号方案时，一定要确保 “版本号是全局递增的”—— 比如用 MySQL 的ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP，或者分布式 ID 生成器（如 Snowflake）。另外，Uber 实际落地时还结合了 “异步缓存刷新”（用 Flux 组件），如果你的业务对实时性要求不高，可以加个定时任务异步刷新缓存，进一步降低数据库压力。
看完上面的案例和方案，相信你对缓存一致性问题有了更清晰的认识。其实技术方案没有 “最优”，只有 “最适合”—— 比如小流量的后台管理系统，用延迟双删完全够用；但如果是电商大促、直播带货这种高并发场景，租约或版本号方案才是更稳妥的选择。
在这里想跟大家互动一下：你在项目中用过哪些缓存一致性方案？踩过哪些印象深刻的坑？比如有没有遇到过缓存雪崩、数据不一致的情况？最后是怎么解决的？欢迎在评论区分享你的经历，也可以提出你的技术疑问，我们一起交流学习，避开技术陷阱！
如果觉得这篇文章有用，别忘了点赞 + 收藏，后续我还会分享更多大厂技术方案的落地细节，帮你把复杂的技术问题拆解得明明白白～
来源：从程序员到架构师
