Redis连接必须用连接池而非每次新建实例，避免耗尽文件描述符；缓存键需带业务前缀和环境标识，禁止用keys *，注意空值处理与缓存一致性。
Redis连接必须用连接池，别直接redis.Redis()
每次请求都新建redis.Redis()实例，会快速耗尽系统文件描述符，出现ConnectionRefusedError或大量TimeoutError。Flask应用是多线程/多协程的，共享一个连接池才是正确姿势。
- 在应用初始化时创建
redis.ConnectionPool，传给redis.Redis(connection_pool=...) - 避免在路由函数里重复初始化
Redis对象；把它挂到app.config或用全局单例（如g不适用，推荐current_app扩展方式） - 连接池参数建议：
max_connections=20（够中小型项目），socket_timeout=1，retry_on_timeout=True
缓存键设计要带业务前缀和可读分隔符
直接用f"user:{user_id}"看着简单，但线上出问题时根本分不清是哪个服务、哪个环境写的键。更糟的是，不同模块用相同键名会互相覆盖。
- 统一格式：
f"{APP_NAME}:{ENV}:user:{user_id}"，比如"myflask:prod:user:123" - 避免在键里拼接JSON或复杂结构——Redis键只支持字符串，序列化后不可读、难调试
- 不要依赖
keys *查键（O(n)阻塞操作），改用scan配合前缀，或用redis-cli --scan --pattern "myflask:prod:user:*"
cache.get()返回None不等于“没命中”，可能是缓存了None或空字节串
很多同学写if not cache.get(key): do_db_query()，结果发现数据库被反复打爆——因为redis-py把None、""、b""都当有效值存进去了，而get()查不到时才真返回None。但你没法区分“缓存里存了个空值”和“压根没这个键”。
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- 写缓存时显式过滤掉
None和空值：if result is not None and result != "": cache.set(key, result, ex=300) - 读缓存时用
cache.exists(key)辅助判断（注意：它和get()不是原子的，仅作排查用） - 更稳妥的做法：约定“缓存空值”也存为特殊标记，比如
"__NULL__"，读到就当没命中
Flask中缓存更新要兼顾一致性，别只删不设
用户资料更新后，只执行cache.delete("user:123")，下次查询还是打到DB。如果并发高，可能多个请求同时查库、同时写缓存，造成雪崩或脏数据。
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- 更新DB后立即
cache.set()新值（主动刷新），比被动删除更可控 - 删除+重算逻辑必须加锁（如
cache.set("lock:user:123", "1", nx=True, ex=5)），否则并发下仍可能重复查库 - 对高频更新字段（如计数器），优先用Redis原生命令
incr/decr，别绕路Python运算再set
redis-cli monitor看几秒真实命令流。 
