网站越做越大，数据库压力随之攀升。一篇热门文章可能瞬间带来上千次查询，每次都走数据库，再强的服务器也扛不住。缓存的本质是用内存换时间——把热点数据放到访问更快的介质里，避免重复计算与查询。但缓存用不好也会带来数据不一致、缓存雪崩等问题。本篇梳理尧图项目里沉淀的缓存实战经验。

一、多级缓存架构

缓存不是单一组件，而是一个分层体系。尧图常用的四层缓存从近到远依次是：浏览器缓存、CDN 缓存、本地缓存、分布式缓存。请求每往上一层，延迟更低但容量更小；每往下一层，容量更大但延迟更高。合理利用每一层，才能在性能与成本间取得平衡。

• 浏览器缓存：通过 Cache-Control、ETag 让静态资源直接走本地，零网络消耗。
• CDN 缓存：把静态资源推到边缘节点，用户就近获取，降低源站压力。
• 本地缓存：应用进程内的内存（如 Map），纳秒级访问，适合极热点数据。
• 分布式缓存：Redis 等独立缓存服务，跨进程共享，容量大、可持久化。

本地缓存与分布式缓存的取舍在于：本地缓存最快但无法跨实例共享，多实例部署时数据会重复；分布式缓存可共享但多一跳网络开销。尧图的做法是"本地缓存做一级、Redis 做二级"，本地只缓存几十条最热数据并设短过期，其余走 Redis，兼顾速度与一致性。

二、缓存读写策略

缓存不是"加了就完事"，怎么读、怎么写、怎么更新都有讲究。最常用的是 Cache Aside 模式：读时先查缓存，命中则返回；未命中查数据库，回填缓存再返回。写时先更新数据库，再删除缓存（而非更新缓存，避免并发写导致脏数据）。

// Cache Aside 读流程
function getData(key) {
  let value = cache.get(key);
  if (value !== null) {
    return value;  // 命中缓存
  }
  value = db.query(key);  // 回源数据库
  if (value) {
    cache.set(key, value, 3600);  // 缓存1小时
  }
  return value;
}

// Cache Aside 写流程
function updateData(key, newValue) {
  db.update(key, newValue);  // 先更新数据库
  cache.delete(key);         // 再删除缓存（下次读会回填）
}

为什么写操作是"删缓存"而不是"更新缓存"？因为在并发场景下，两个写请求交叉执行时，更新缓存可能把旧值覆盖新值，造成数据库与缓存不一致。而删除缓存是幂等操作，下次读时自然会从数据库加载最新值，更安全。此外缓存要设过期时间作为兜底，即使删除失败，过期后也会自动失效。

三、穿透、击穿、雪崩防护

缓存三大经典问题必须提前防御。穿透是指查询根本不存在的数据，每次都绕过缓存打数据库；击穿是指单个热点 key 过期瞬间，大量请求同时回源；雪崩是指大量 key 同时过期，数据库瞬间过载。

// 穿透防护：缓存空值 + 布隆过滤器
function getData(key) {
  let value = cache.get(key);
  if (value !== null) return value === 'NULL' ? null : value;
  if (!bloomFilter.mightContain(key)) return null;  // 不存在直接拦截
  value = db.query(key);
  if (value) {
    cache.set(key, value, 3600);
  } else {
    cache.set(key, 'NULL', 60);  // 空值短缓存，防穿透
  }
  return value;
}

// 击穿防护：互斥锁，只放一个请求回源
function getHotData(key) {
  let value = cache.get(key);
  if (value !== null) return value;
  if (lock.tryLock(key, 3)) {  // 抢锁成功
    try {
      value = db.query(key);
      cache.set(key, value, 3600);
    } finally {
      lock.unlock(key);
    }
    return value;
  }
  sleep(50);  // 抢锁失败稍等重试
  return getHotData(key);
}

雪崩的防护则更简单：给过期时间加随机偏移量（如 3600 + random(0, 300)），避免大量 key 在同一时刻集体失效。同时做熔断降级，数据库压力过大时直接返回默认值或友好提示，保护系统不被拖垮。这些防护策略在尧图多个高流量站点稳定运行，足以应对企业官网常见的流量波动。