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一、只先删缓存

问题：先删缓存，在改库前，其他事务又把旧数据放到缓存里去了。

二、只后删缓存

问题1：改了库，清理缓存前，有部分事务还是会拿到旧缓存

问题2：为了避免缓存清除失败带来的风险，起到在每次操作数据库之前，都还原到没有产生缓存之前的效果。（当然如果能够做好回滚与配置好数据库隔离级别，这条可以忽略）

三、普通双删

问题：第一次清空缓存后、更新数据库前：其他事务查询了数据库hang住
第二次清空缓存后：其他事务更新缓存，此时又会把旧数据更新到缓存

四、为什么需要延时双删？

在三中，第二次清空缓存之前，多延时一会儿，等B更新缓存结束了，再删除缓存，这样就缓存就不存在了，其他事务查询到的为新缓存。

延时是确保 修改数据库 -> 清空缓存前，其他事务的更改缓存操作已经执行完。

五、以上策略还能不能完善

四中说到，采用延时删最后一次缓存，但这其中难免还是会大量的查询到旧缓存数据的。

这时候可以通过加锁来解决，一次性不让太多的线程都来请求，另外从图上看，我们可以尽量缩短第一次删除缓存和更新数据库的时间差，这样可以使得其他事务第一时间获取到更新数据库后的数据。另外，该方式（第5种，相对第2种，只后删缓存的，可以大大的减少获取到旧缓存的数量）

可以参考：缓存处理流程

参考redis缓存为什么要延时双删

更细粒度的（Key级别）互斥锁

分段锁使用注意事项

分段锁

/*** * @Explain: key锁（要保证key的hashCode不变,否则无法释放锁。即加锁之后不要手动更改lockMap）*/
@Component
public class LoadKeyLock<T> {//默认分段数量private Integer segments = 16;private final HashMap<Integer, ReentrantLock> lockMap = new HashMap<>();public LoadKeyLock() {init(null, false);}public LoadKeyLock(Integer counts, boolean fair) {init(counts, fair);}private void init(Integer counts, boolean fair) {if (counts != null) {segments = counts;}for (int i = 0; i < segments; i++) {lockMap.put(i, new ReentrantLock(fair));}}public void lock(T key) {ReentrantLock lock = lockMap.get(key.hashCode() % segments);lock.lock();}public void unlock(T key) {ReentrantLock lock = lockMap.get(key.hashCode() % segments);lock.unlock();}
}

哈希锁

分段锁的基础上发展起来的第二种锁策略，目的是实现真正意义上的细粒度锁。每个哈希值不同的对象都能获得自己独立的锁。

public class HashLock<T> {private boolean isFair = false;private final SegmentLock<T> segmentLock = new SegmentLock<>();//分段锁private final ConcurrentHashMap<T, LockInfo> lockMap = new ConcurrentHashMap<>();public HashLock() {}public HashLock(boolean fair) {isFair = fair;}public void lock(T key) {LockInfo lockInfo;segmentLock.lock(key);try {lockInfo = lockMap.get(key);if (lockInfo == null) {lockInfo = new LockInfo(isFair);lockMap.put(key, lockInfo);} else {lockInfo.count.incrementAndGet();}} finally {segmentLock.unlock(key);}lockInfo.lock.lock();}public void unlock(T key) {LockInfo lockInfo = lockMap.get(key);if (lockInfo.count.get() == 1) {segmentLock.lock(key);try {if (lockInfo.count.get() == 1) {lockMap.remove(key);}} finally {segmentLock.unlock(key);}}lockInfo.count.decrementAndGet();lockInfo.unlock();}private static class LockInfo {public ReentrantLock lock;public AtomicInteger count = new AtomicInteger(1);private LockInfo(boolean fair) {this.lock = new ReentrantLock(fair);}public void lock() {this.lock.lock();}public void unlock() {this.lock.unlock();}}
}

弱引用锁

哈希锁因为引入的分段锁来保证锁创建和销毁的同步，这个锁的思想是借助java的弱引用来创建锁，把锁的销毁交给jvm的垃圾回收，来避免额外的消耗。

/*** 弱引用锁，为每个独立的哈希值提供独立的锁功能*/
public class WeakHashLock<T> {private ConcurrentHashMap<T, WeakLockRef<T, ReentrantLock>> lockMap = new ConcurrentHashMap<>();private ReferenceQueue<ReentrantLock> queue = new ReferenceQueue<>();public ReentrantLock get(T key) {if (lockMap.size() > 1000) {clearEmptyRef();}WeakReference<ReentrantLock> lockRef = lockMap.get(key);ReentrantLock lock = (lockRef == null ? null : lockRef.get());while (lock == null) {lockMap.putIfAbsent(key, new WeakLockRef<>(new ReentrantLock(), queue, key));lockRef = lockMap.get(key);lock = (lockRef == null ? null : lockRef.get());if (lock != null) {return lock;}clearEmptyRef();}return lock;}@SuppressWarnings("unchecked")private void clearEmptyRef() {Reference<? extends ReentrantLock> ref;while ((ref = queue.poll()) != null) {WeakLockRef<T, ? extends ReentrantLock> weakLockRef = (WeakLockRef<T, ? extends ReentrantLock>) ref;lockMap.remove(weakLockRef.key);}}private static final class WeakLockRef<T, K> extends WeakReference<K> {final T key;private WeakLockRef(K referent, ReferenceQueue<? super K> q, T key) {super(referent, q);this.key = key;}}
}

适合耗时长场景的互斥key锁

一个细粒度的锁，在某些场景能比synchronized，ReentrantLock等获得更高的并行度更好的性能

public class KeyLock<K> {// 保存所有锁定的KEY及其信号量private final ConcurrentMap<K, Semaphore> map = new ConcurrentHashMap<K, Semaphore>();// 保存每个线程锁定的KEY及其锁定计数private final ThreadLocal<Map<K, LockInfo>> local = new ThreadLocal<Map<K, LockInfo>>() {@Overrideprotected Map<K, LockInfo> initialValue() {return new HashMap<K, LockInfo>();}};/*** 锁定key，其他等待此key的线程将进入等待，直到调用{@link #unlock(K)}* 使用hashcode和equals来判断key是否相同，因此key必须实现{@link #hashCode()}和* {@link #equals(Object)}方法* * @param key*/public void lock(K key) {if (key == null)return;LockInfo info = local.get().get(key);if (info == null) {Semaphore current = new Semaphore(1);current.acquireUninterruptibly();Semaphore previous = map.put(key, current);if (previous != null)previous.acquireUninterruptibly();local.get().put(key, new LockInfo(current));} else {info.lockCount++;}}/*** 释放key，唤醒其他等待此key的线程* @param key*/public void unlock(K key) {if (key == null)return;LockInfo info = local.get().get(key);if (info != null && --info.lockCount == 0) {info.current.release();map.remove(key, info.current);local.get().remove(key);}}/*** 锁定多个key* 建议在调用此方法前先对keys进行排序，使用相同的锁定顺序，防止死锁发生* @param keys*/public void lock(K[] keys) {if (keys == null)return;for (K key : keys) {lock(key);}}/*** 释放多个key* @param keys*/public void unlock(K[] keys) {if (keys == null)return;for (K key : keys) {unlock(key);}}private static class LockInfo {private final Semaphore current;private int lockCount;private LockInfo(Semaphore current) {this.current = current;this.lockCount = 1;}}

这里再推荐一篇：缓存处理流程