1. 缓存策略设计原则
- 按需缓存：根据业务场景选择合适的缓存类型（如Redis/本地缓存），用🎯标注关键数据路径
- TTL设置：为缓存数据设置合理生存时间，避免 stale data（❌ 例如：过期时间过长导致数据不一致）
- 缓存穿透防护：使用布隆过滤器拦截非法请求，防止恶意攻击（🛡️）
- 热点数据优先：对高频访问数据做本地缓存，降低后端压力（⚡）
2. 缓存更新机制
- 写穿透策略：在更新数据库时同步更新缓存，保证数据一致性（🔄）
- 懒加载更新：通过观察者模式触发缓存刷新，减少资源浪费（🤖）
- 版本号控制：为缓存数据添加版本标识，避免缓存雪崩（❄️）
3. 性能优化技巧
- 分片存储：使用哈希分片技术提高缓存命中率（🧩）
- 内存监控：定期清理无用缓存，防止内存溢出（🧼）
- 压缩存储：对大数据进行序列化压缩，节省带宽（📦）
4. 常见问题解决方案
| 问题类型 | 解决方案 |
|---|---|
| 缓存击穿 | 用互斥锁控制热点数据更新（🔒） |
| 缓存雪崩 | 随机TTL值分散失效时间（⏰） |
| 数据不一致 | 采用双写机制保障同步（🤝） |