- 缓存热数据
- 缓存读写顺序：读，先缓存，后数据库；写，先数据库，后缓存
- 所有缓存数据都应该设置过期时间
- 缓存的过期时间应该避免集中过期，造成缓存击穿
- 缓存key具备可读性，应避免不同业务出现同名的key，简单缩写可节省内存空间
- 避免缓存穿透，数据库中查不到的数据，可在Redis中设置空值，以避免缓存无数据而每次达到数据库
- 缓存预热，上线之前可预先将数据写入缓存中
- 数据一致性问题，根据业务需求选择合适的缓存更新策略：
- 主动更新：在数据源发生变化时同步更新缓存。一致性高，维护成本较高
- 被动删除：设置过期时间。一致性较低，维护成本低
- 缓存雪崩问题，缓存由于某些原因不能提供服务，
- 保证缓存服务高可用
- 服务限流并降级
- 提前演练缓存挂掉后出现的问题
- 热点数据问题，当一个热点数据并发量非常大，缓存失效瞬间，大量线程重建缓存，造成数据源压力加大
- 互斥锁：只允许一个线程重建缓存，其他线程等待执行完再从缓存获取。如果出现问题，可能会导致死锁
- 永不过期，定期构建缓存；在特殊情况下数据源发生变化，会导致数据不一致