1. 为什么需要缓存策略？

假设你正在开发一个电商平台，每当用户查询商品详情时，如果每次都从数据库读取数据，就像每次买菜都要跑一趟菜市场——效率低下且浪费资源。这时候引入Redis缓存，相当于在厨房里放个冰箱，但如何保证冰箱里的食材新鲜（缓存有效性）就成了关键问题。

2. 环境搭建与基础配置

我们使用.NET 6+环境配合StackExchange.Redis 2.6.86版本（截至2023年主流稳定版），NuGet安装命令：

Install-Package StackExchange.Redis

初始化连接示例：

using StackExchange.Redis;

// 创建复用连接（重要！不要每次new）
ConnectionMultiplexer redis = ConnectionMultiplexer.Connect("localhost:6379");
IDatabase db = redis.GetDatabase();

3. 缓存更新策略实现

3.1 写后更新模式

public void UpdateProduct(Product product)
{
    // 先更新数据库
    using (var dbContext = new AppDbContext())
    {
        dbContext.Products.Update(product);
        dbContext.SaveChanges();
    }

    // 立即删除旧缓存
    db.KeyDelete($"product:{product.Id}");
    
    // 可选：异步预热新缓存
    ThreadPool.QueueUserWorkItem(_ => {
        var freshData = GetFromDatabase(product.Id);
        db.StringSet($"product:{product.Id}", freshData, TimeSpan.FromMinutes(30));
    });
}

3.2 旁路缓存模式

public Product GetProduct(int id)
{
    string cacheKey = $"product:{id}";
    var cachedData = db.StringGet(cacheKey);

    if (!cachedData.IsNull) 
    {
        return JsonConvert.DeserializeObject<Product>(cachedData);
    }

    // 缓存未命中时从数据库加载
    using (var dbContext = new AppDbContext())
    {
        var product = dbContext.Products.Find(id);
        if (product != null)
        {
            // 设置缓存并添加随机过期时间防止雪崩
            var expire = TimeSpan.FromMinutes(30).Add(TimeSpan.FromSeconds(new Random().Next(0, 600)));
            db.StringSet(cacheKey, JsonConvert.SerializeObject(product), expire);
        }
        return product;
    }
}

4. 缓存失效策略实现

4.1 定时过期策略

// 设置带过期时间的缓存
db.StringSet("hot:news", latestNews, TimeSpan.FromMinutes(15));

// 更新过期时间（续期）
db.KeyExpire("user:session:1234", TimeSpan.FromHours(2));

4.2 手动失效策略

// 单个键失效
db.KeyDelete("product:obsolete:999");

// 批量失效（使用Lua脚本保证原子性）
var keys = new RedisKey[] { "cache:cat1", "cache:cat2" };
var script = "for _,k in ipairs(KEYS) do redis.call('del',k) end";
db.ScriptEvaluate(script, keys);

5. 技术方案深度分析

5.1 适用场景

  • 高频读取低频变更场景（如商品信息展示）
  • 复杂计算结果的临时存储（如排行榜数据）
  • 分布式会话共享（用户登录状态）

5.2 方案优势

  1. 性能提升：相比直接查询数据库，Redis的QPS可提升10-100倍
  2. 降低负载：减少数据库的并发访问压力
  3. 灵活策略：支持多种过期机制和内存淘汰策略

5.3 潜在风险

// 典型错误示例：缓存穿透
public Product GetProduct(int id)
{
    // 缺少空值缓存导致频繁查询不存在的数据
    var product = dbContext.Products.Find(id);
    // 应该添加：
    if (product == null) {
        db.StringSet($"product:{id}", "NULL", TimeSpan.FromMinutes(5));
    }
}

5.4 必知注意事项

  1. 连接管理：务必复用ConnectionMultiplexer实例（创建成本极高）
  2. 序列化选择：推荐使用高效的二进制序列化方案（如MessagePack）
  3. 雪崩预防：采用随机过期时间+互斥锁机制
  4. 监控配置：通过redis-cli的INFO命令监控内存使用情况

6. 实战经验总结

经过多个项目的实践验证，我们总结出以下最佳实践：

  1. 写策略选择：优先考虑Cache-Aside模式，复杂场景配合Write-Behind
  2. 过期时间设置：根据数据更新频率动态调整，热点数据适当延长
  3. 内存优化：对大对象进行分块存储，避免单个Value超过1MB
  4. 版本控制：在Key中加入版本号（如:cache:v2:key）便于灰度更新

就像炒菜需要掌握火候，缓存策略的运用也需要根据业务特性灵活调整。建议在项目初期就建立完善的缓存监控体系，通过Redis的Slow Log功能定期分析热点Key，用INFO命令监控内存碎片率。当遇到缓存击穿问题时，可以采用BloomFilter进行前置过滤；面对缓存雪崩，则要通过多级缓存架构来分散风险。记住，好的缓存策略应该是透明的水管工——用户感知不到它的存在，但系统却因此流畅运转。