这篇我想按“排查记录”来写，主题是 缓存一致性不能只靠删除缓存。这种写法比纯概念文更适合我自己回看。

现象先别急着解释

缓存一致性要结合读写路径、失败重试和容忍时间。

先把现象钉住，比急着下结论有用。很多时候真正的关键不是“答案是什么”，而是“我是怎么一步步排到这里的”。

我会先看哪几件事

  • 先更新数据库再删缓存是常见选择
  • 删除失败要补偿
  • 强一致场景不要轻易加缓存

带入一个排查场景

设计商品价格更新后的缓存删除和消息补偿。

如果这是线上问题，我通常会先保留日志和上下文，再去缩小范围：是入参问题、状态问题、并发问题、数据库问题，还是调用链上的某一环超时了。

排查时能落地的片段

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String key = "order:" + orderId;
Order cached = redisTemplate.opsForValue().get(key);
if (cached != null) {
    return cached;
}

我比较在意的是这段代码能不能帮我继续观察，而不是它看起来是否“完整”。

写给自己的复盘

  • 下次再遇到类似问题，先证据、后判断。
  • 能打印的关键日志别省。
  • 结论一定要能回到文档、代码或命令结果上。

参考资料