由 dawei 在高并发场景下，缓存是提升系统性能的关键技术之一。许多开发者在面对海量请求时，往往会选择引入缓存来减轻数据库压力。但实际应用中，如何设计和优化缓存架构，却常常成为难题。
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一位资深缓存工程师指出，缓存的核心在于“命中率”和“一致性”。提高命中率意味着更多的请求能直接从缓存中获取数据，减少对后端系统的依赖。而保证一致性，则需要合理设置过期时间、更新策略以及淘汰机制。
实战中，常见的缓存策略包括本地缓存与分布式缓存结合使用。本地缓存适合处理高频读取的热点数据，而分布式缓存则适用于跨服务共享数据的场景。两者配合可以有效降低网络延迟，同时避免单点故障。
工程师建议，在部署缓存时要充分考虑数据的冷热分离。将不常访问的数据设置较短的过期时间，而热门数据则保持较长的有效期。•使用缓存预加载和异步更新机制，也能进一步提升系统稳定性。
•他强调了监控的重要性。通过实时监控缓存的命中率、响应时间及异常情况，可以及时发现潜在问题并进行调整。良好的缓存体系，不仅能提升性能，还能为系统的可扩展性打下坚实基础。