Webman高性能缓存需用Redis连接池与科学策略：复用连接、Key含业务域/参数签名/版本号、请求级缓存+分布式锁防穿透、延迟双删保一致。
用 $cache 数组做本地缓存，只适合单 Worker 进程场景
Workerman 启动后默认是多进程（Worker::$processCount > 1），每个子进程都有一份独立的 PHP 内存空间。你在主进程里写的 $cache = []，在其他 Worker 进程里根本看不到——不是“没同步”，是压根就不存在。
常见错误现象：
— 缓存写进去了，但换一个请求就查不到；
— 限流计数在 A 进程涨到 100，B 进程还是从 0 开始；
— onMessage 里改了数组，onWorkerStart 里读不到。
适用场景仅限于：
— 单进程调试模式（Worker::$processCount = 1）；
— 纯临时计算中间值，不跨请求、不跨连接；
— 配合 swoole_table（但 Workerman 不原生支持，得自己封装或换 Swoole）。
Redis::setex() 是 Workerman 分布式缓存的事实标准写法
Workerman 没有内置缓存客户端，必须靠 Redis 扩展 + 显式连接。别用 new Redis() 每次都新建连接，容易耗尽 socket 或触发超时。
实操建议：
— 在 onWorkerStart 里初始化并复用 Redis 实例，避免每次请求都 connect()；
— 优先用 setex() 而非 set() + expire()，防止原子性被破坏；
— 错误信息如 Connection refused 或 read error on connection，大概率是 Redis 服务未启动或配置地址/端口错；
— 对象或数组必须 json_encode() 存，json_decode($data, true) 取，别依赖 Redis::SERIALIZER_PHP（PHP 版本升级后反序列化可能失败）。
示例关键片段：
Redis 缓存和数据结构管理技能。通过自然语言操作 Redis，支持 String、Hash、List、Set、ZSet、Stream 等数据结构操作。当用户提到 Redis、缓存、消息队列、会话存储时使用此技能。
$redis = new Redis();
$redis->connect('127.0.0.1', 6379);
// 放到 onWorkerStart 里，作为全局变量或静态属性
Worker::$redis = $redis;
// 使用时
$key = 'user:10086';
$data = Worker::$redis->get($key);
if ($data === false) {
$data = fetchFromDb(10086);
Worker::$redis->setex($key, 3600, json_encode($data));
} else {
$data = json_decode($data, true);
}
MySQL MEMORY 引擎当缓存？性能不如 Redis，还更难维护
有项目用 MySQL 的 ENGINE=MEMORY 表模拟缓存，看似“不用装新组件”，实际问题一堆：
— MEMORY 表数据全在内存，但重启 MySQL 就清空，没有持久化兜底；
— 不支持复杂数据结构（比如嵌套数组、TTL 自动过期）；
— 并发写入时锁表严重，QPS 上不去；
— 比 Redis 多一层 TCP + SQL 解析开销，延迟高 3–5 倍；
— 无法跨服务共享（比如 Workerman 和 ThinkPHP 共用缓存时，还得各自连一次 MySQL）。
除非你：已经重度依赖 MySQL、运维不允许加 Redis、且缓存数据量极小（
本地缓存 + Redis 的二级结构，Workerman 里要手动控制一致性
想兼顾速度和共享，有人会搞「本地数组 + Redis」两级缓存。但 Workerman 没有自动失效机制，必须自己写逻辑。
容易踩的坑：
— 本地缓存更新了，Redis 没同步，其他进程读旧数据；
— Redis 过期了，本地缓存还留着，变成“永久脏数据”；
— 删除操作只删了 Redis，忘了清本地副本。
推荐做法：
— 本地缓存只设极短 TTL（比如 10 秒），靠它扛住突发流量毛刺；
— 所有写操作必须先删 Redis，再删本地副本（或设为空）；
— 读操作优先查本地，命中且未超时直接返回；未命中则查 Redis，成功后同步写入本地并重置 TTL；
— 别用 apcu 或 opcache，它们在多进程下不共享，且 Workerman 常驻进程会导致缓存长期不刷新。
复杂点在于：你得为每种缓存 key 类型定义各自的失效策略，而不是指望一个通用 wrapper 解决所有问题。
