在分布式架构场景下，数据库查询结果缓存方案直接影响系统性能。本文深度解析本地缓存、分布式缓存、混合缓存的实现路径，结合电商、金融行业实战案例，详解Redis、Memcached、Caffeine等技术选型策略，并给出缓存穿透、雪崩等高频问题的工程解决方案。
微服务架构下如何选择缓存方案
问题场景：某电商平台订单查询接口在流量高峰期出现300ms延迟，核心数据库CPU占用率达90%以上。技术团队需要快速构建查询缓存层，但面临分布式节点数据一致性难题。
解决方案：采用二级缓存架构，本地缓存（Caffeine）处理高频热点数据，配合Redis集群保障跨服务数据一致性。通过布隆过滤器预处理请求，避免缓存穿透风险。
实战案例：京东物流系统采用Guava+Redis方案，订单查询响应时间从420ms降至28ms，数据库QPS下降76%。关键配置包括设置本地缓存最大条目2000，过期时间梯度设置为30s-5min。
高并发场景如何设计缓存淘汰策略
问题场景：某票务系统在秒杀活动期间出现缓存击穿，导致MySQL连接数瞬时暴增。监控显示热点Key过期后未及时更新是主因。
解决方案：实施多级过期策略：基础数据使用TTL+滑动窗口，热点数据采用异步更新机制。引入Redis的LFU算法替代传统LRU，准确识别高频访问数据。
实战案例：大麦网在演唱会门票预售场景中，采用Redis6.0的LFU淘汰策略，配合本地缓存预热机制，成功支撑单日800万次查询请求，缓存命中率提升至92%。
云原生环境中的缓存架构优化
问题场景：某银行核心系统迁移至Kubernetes集群后，Redis主从切换导致部分交易数据丢失。传统缓存方案难以适应动态扩缩容需求。
解决方案：部署RedisCluster分片集群，配合ServiceMesh实现流量控制。使用Operator进行自动化运维，设置滚动更新时延阈值，保障缓存数据强一致性。
实战案例：平安银行采用RedisCluster+Istio方案，在双十一期间实现缓存层秒级扩容，交易处理能力提升3倍，故障切换时间从15秒缩短至200毫秒。
FAQ：高频问题速查指南
- 缓存穿透如何解决？推荐组合方案：布隆过滤器+空值缓存+异步校验
- 多级缓存数据如何同步？采用推拉结合策略，结合canal实现MySQL-binlog监听
- 缓存容量如何评估？基准公式：缓存大小=QPS×平均数据大小×存活时间×1.5
