第一次用Redis缓存，结果设置失败了，后来才发现这些坑和问题

第一次用Redis缓存，结果设置失败了，后来才发现这些坑和问题，这事儿得从我刚接手一个用户查询功能优化说起，当时为了赶进度，想着Redis不是号称性能神器嘛，简单看了下基本命令，就兴冲冲地用上了，结果上线没多久，就发现缓存时灵时不灵，有时候能命中，有时候又直接去查数据库了，搞得数据库压力没减反增，被领导一顿说，后来静下心来仔细研究，又请教了组里的大佬，才发现自己踩了那么多“坑”。

第一个大坑就是，我根本没弄明白缓存数据到底该什么时候过期，我一开始图省事，给所有用户数据都设置了一个固定的过期时间，比如10分钟，心想10分钟更新一次，数据也够新了，结果问题来了，有些用户信息其实很少变动，比如用户名、注册时间这些，根本没必要10分钟就清掉缓存再重来一次，白白浪费了内存，而有些热门商品的价格或者库存，可能运营同学后台一秒内就修改了好几次，我这缓存10分钟才更新，导致前端用户看到的价格居然是旧的，差点引发客诉，我才明白，过期时间不能“一刀切”，得根据数据的变化频率和重要性来灵活设置，比如不变的基础数据，可以设置很长的时间甚至永不过期；而变化频繁的关键数据，过期时间要设得很短，或者采用其他策略保证及时更新。（来源：实际项目踩坑经验总结）

第二个让我栽跟头的问题是，我忽略了缓存穿透的可能性，什么叫缓存穿透？就是我当时写的代码逻辑是：先查Redis，如果Redis里有，就直接返回；如果Redis里没有（缓存未命中），就去数据库查，查到结果后再塞回Redis，这听起来没问题对吧？但有一天，突然有一批恶意请求过来，查询的根本不存在的用户ID，我的程序每次都会先查Redis（当然没有），然后去查数据库（也肯定没有），既然数据库返回空，我就没把空结果存到Redis里，这下坏了，这批恶意请求每次都绕过缓存，直接压到数据库上，数据库差点被打挂，后来才知道，对于这种查询不到的数据，也应该在Redis里缓存一个空值（比如null），并设置一个较短的过期时间，这样下次再有同样的无效请求，就能在缓存层被挡住，避免对数据库的持续攻击。（来源：团队技术分享中提到的常见缓存问题）

第三个问题是关于数据序列化的，我用的Java语言，一开始顺手就把从数据库查出来的User对象直接序列化成Java原生格式存进了Redis，本地测试的时候一切正常，但有一天需要重启应用服务，重启之后问题来了：程序从Redis里反序列化之前缓存的数据时，居然报错了！排查了半天才发现，是因为我修改了User类的源码，增加了一个字段，而Redis里存的是老版本类的序列化数据，新版的类自然不认识，导致反序列化失败，这下所有缓存瞬间失效，全部请求又都涌向了数据库，吃一堑长一智，后来我改用了JSON这种通用的序列化格式来存储数据，这样即使实体类有增减字段，只要核心字段不变，基本都能兼容，避免了因为应用发布导致的缓存雪崩问题。（来源：个人故障排查记录）

还有一个细节问题，是关于Redis连接管理的，我一开始在代码里，每次要操作Redis时，都新建一个连接，用完就关，自以为这样很规范，避免了连接泄露，结果在压测时，性能简直惨不忍睹，远远达不到Redis应有的水准，请教同事后才恍然大悟，频繁地创建和关闭TCP连接是非常耗时的操作，正确的做法是使用连接池，预先建立好一批连接，需要的时候从池子里取，用完了还回去，这样就避免了重复建立连接的开销，仅仅做了这个改动，接口的响应时间就下降了一大截。（来源：性能优化实践中的发现）

经过这次惨痛的教训，我算是明白了，用Redis这种看似简单的组件，背后也有很多需要深思熟虑的地方，它不是简单的一个set和get就完事了，从缓存的粒度、键的设计、过期策略，到如何防止穿透、雪崩，再到序列化方式、连接管理，每一个点都可能成为线上的隐患，光知道基本命令是远远不够的，必须理解其背后的原理和最佳实践，才能让它真正成为提升系统性能的利器,而不是埋下故障的雷。