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# 缓存策略

## 概述
提供多级缓存架构的设计原则和常见陷阱的防护策略，覆盖浏览器缓存、CDN、应用缓存、数据库缓存全链路。

## 使用场景
- API 响应慢，需要引入缓存加速
- 高并发场景下保护数据库不被压垮
- 热点数据频繁读取导致数据库负载过高
- 设计缓存键命名规范和过期策略

## 核心原则
1. **缓存是优化而非功能**：系统在缓存失效时应降级到正常查询，而非报错或崩溃。
2. **就近缓存**：数据离用户越近越好 —— 浏览器 → CDN → 应用内存 → 分布式缓存 → 数据库。
3. **设置合理的 TTL**：根据数据变更频率设定过期时间。变化越频繁的数据 TTL 越短。
4. **显式失效优先于被动过期**：数据变更时主动清除缓存，而非仅依赖 TTL 等待过期。
5. **防止缓存穿透**：对不存在的数据缓存空值（短 TTL），或使用布隆过滤器拦截非法查询。

## 常见模式
- **Cache-Aside**：读——先查缓存，miss 则查库并回填；写——更新库后删缓存
- **Read-Through / Write-Through**：缓存层封装库访问，对调用方透明
- **Write-Behind**：异步写库，适合写密集型且能容忍短期数据丢失的场景
- **多级缓存**：本地缓存（Caffeine）→ 分布式缓存（Redis）→ 数据库

## 检查清单
- [ ] 缓存失效后系统是否能正常降级工作？
- [ ] 是否对不存在的数据做了缓存穿透防护？
- [ ] 缓存过期时间是否设置了随机偏移防止雪崩？
- [ ] 热点 Key 是否有单机本地缓存兜底防止击穿？
- [ ] 缓存键是否有明确的命名规范和版本管理策略？

From Sweetteabittersugar/agency, MIT.

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