不能只用 Redis 或 sync.Map：前者放大网络延迟，后者无法跨实例共享且无自动失效机制；多级缓存通过本地热数据加速、Redis兜底、DB最终一致实现高性能与可用性平衡。
为什么不能只用 redis 或只用 sync.Map
单靠 redis 会放大网络延迟，高并发下 RT 明显上扬；只用本地内存（比如 sync.Map）又没法跨实例共享、无法主动失效，一更新就全集群不一致。多级缓存不是叠 Buff，是让热数据走最快路径、冷数据兜底查持久层。
典型场景：用户资料接口每秒几千 QPS，其中 80% 请求集中在 Top 100 用户，这些 ID 就该优先落在本地内存里，而不是每次都打到 Redis。
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sync.Map适合读多写少、key 稳定的热数据，但没 TTL，得自己配定时清理或基于访问频次淘汰 -
redis是共享层，必须带 TTL，且 key 命名要带业务前缀（比如user:profile:<var>id</var>），避免冲突 - 两级之间没有强一致性要求，但要有“失效传播”机制——本地缓存过期时间应 ≤ Redis 的 TTL，否则会出现 Redis 已更新但本地还返回旧值
github.com/patrickmn/go-cache 比 sync.Map 更适合做一级缓存
sync.Map 是底层原语，没过期、没回调、没统计，硬套容易漏掉清理逻辑。而 go-cache 虽然是内存型，但支持自动过期、可注册 onEvicted 回调（比如记录淘汰日志），还能限制容量防止 OOM。
注意它不是线程安全的全局单例——每个 cache 实例独立管理生命周期，建议按业务域拆分（如 userCache、orderCache），别全塞进一个实例里。
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- 初始化时设
defaultExpiration = 5 * time.Second，cleanupInterval = 10 * time.Second，避免过期扫描太勤影响吞吐 - 写入用
Set(key, value, cache.DefaultExpiration)，别传cache.NoExpiration，否则等于放弃一级缓存的时效性控制 - 读取顺序固定：先
Get本地 cache → 命中直接返回；未命中再查 Redis → Redis 有则写回本地并返回；都无则查 DB，再双写（DB + Redis + 本地）
Redis 查询失败时怎么避免缓存击穿和雪崩
当 Redis 宕机或超时，如果所有请求都穿透到 DB，瞬间就把库打挂。必须有降级策略，而且得区分「空结果」和「查询异常」。
- 对空结果（比如
redis.Nil），仍要往本地 cache 写一个空对象（如nilUser结构体），并设较短 TTL（比如 60 秒），防止重复穿透 - 对 Redis 连接错误（
redis: nil pointer evaluating interface {}.Do或timeout），跳过写本地 cache，直接查 DB 并只写本地（不写 Redis），等 Redis 恢复后再逐步回填 - 加一层简单熔断：连续 5 次 Redis 调用失败，接下来 30 秒内所有 Redis 操作直接跳过，只走本地 + DB
双写不一致时，用「删除 + 延迟重建」比「更新缓存」更可靠
更新 DB 后立刻 Set 本地缓存和 SET Redis，看着快，但任意一环失败（比如 Redis 写成功但本地写失败），状态就错位了。实际线上更稳的做法是删缓存，等下次读来触发重建。
但直接 Delete 有风险：刚删完，多个并发读同时发现本地 & Redis 都没值，全去查 DB，造成瞬时压力。所以要在删除后加个短暂延迟（比如 100ms）再允许重建，或者用 singleflight 包做请求合并。
- 更新 DB 成功后，调用
userCache.Delete(key)和redisClient.Del(ctx, "user:profile:"+id) - 不要在更新逻辑里写新值到任何缓存；把「重建」完全交给读路径的懒加载逻辑
- 如果业务对一致性极其敏感（如余额），可在删除后发个消息到队列，由消费者异步补全两级缓存，但这个链路要单独监控失败率
最麻烦的其实是时间窗口：本地缓存 TTL、Redis TTL、DB 更新时机、删除动作执行顺序——这四个变量只要两个没对齐，就会出现肉眼可见的脏读。上线前一定用真实流量压测过期/删除组合场景。
