- 緩存熱數據
- 緩存讀寫順序：讀，先緩存，後數據庫；寫，先數據庫，後緩存
- 所有緩存數據都應該設置過期時間
- 緩存的過期時間應該避免集中過期，造成緩存擊穿
- 緩存key具備可讀性，應避免不同業務出現同名的key，簡單縮寫可節省內存空間
- 避免緩存穿透，數據庫中查不到的數據，可在Redis中設置空值，以避免緩存無數據而每次達到數據庫
- 緩存預熱，上線之前可預先將數據寫入緩存中
- 數據一致性問題，根據業務需求選擇合適的緩存更新策略：
- 主動更新：在數據源發生變化時同步更新緩存。一致性高，維護成本較高
- 被動刪除：設置過期時間。一致性較低，維護成本低
- 緩存雪崩問題，緩存由於某些原因不能提供服務，
- 保證緩存服務高可用
- 服務限流並降級
- 提前演練緩存掛掉後出現的問題
- 熱點數據問題，當一個熱點數據併發量非常大，緩存失效瞬間，大量線程重建緩存，造成數據源壓力加大
- 互斥鎖：只允許一個線程重建緩存，其他線程等待執行完再從緩存獲取。如果出現問題，可能會導致死鎖
- 永不過期，定期構建緩存；在特殊情況下數據源發生變化，會導致數據不一致