高并发场景下缓存更新性能优化

高并发场景下缓存更新性能优化踩坑记录

最近在处理一个高并发订单系统时，遇到了缓存更新性能瓶颈。项目中使用Redis作为缓存层，但频繁的缓存更新导致了严重的性能问题。

问题复现步骤

1. 模拟高并发场景：使用JMeter并发请求1000个订单查询接口
2. 观察到Redis命中率下降，响应时间飙升至500ms+
3. 通过监控发现缓存更新频率过高，导致大量数据库压力

核心问题分析

最初采用的是"先更新数据库，再删除缓存"的策略。但在高并发场景下，多个请求同时处理时，出现了以下问题：

• 缓存穿透：大量请求同时查询不存在的数据
• 缓存雪崩：大量缓存同时失效导致数据库瞬时压力过大
• 双写不一致：更新过程中读取到脏数据

解决方案

最终采用了"延迟双删"策略，代码如下：

public void updateOrder(Order order) {
    // 1. 更新数据库
    orderMapper.update(order);
    
    // 2. 删除缓存（第一次）
    redisTemplate.delete("order:" + order.getId());
    
    // 3. 延迟一段时间后再次删除缓存（第二次）
    CompletableFuture.delayedExecutor(100, TimeUnit.MILLISECONDS)
        .execute(() -> redisTemplate.delete("order:" + order.getId()));
}

效果对比

优化前：平均响应时间350ms，QPS 280 优化后：平均响应时间85ms，QPS 1200+

这个方案虽然增加了代码复杂度，但在高并发场景下确实提升了系统稳定性。