必须设PoolSize和Ping验证，因默认PoolSize=10易致连接池超时，且不主动Ping会延迟暴露连通问题；PoolSize应为并发请求数2–4倍并配合带超时ctx验证，进程退出前须Close()防fd泄漏。
redis.NewClient 初始化必须设 PoolSize 和 Ping 验证
直接用 redis.NewClient 初始化再调 Set/Get 能跑通，但线上大概率连接耗尽或超时卡死。根本原因不是 Redis 不行，而是 Go 层没管好连接生命周期。
默认 PoolSize 是 10，小流量没问题；QPS 上千时会频繁阻塞在 pool.Get，报 redis: connection pool timeout。更糟的是，不主动 Ping()，首次 Get() 失败才暴露连不上 Redis。
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PoolSize建议设为预估并发请求数的 2–4 倍（例如 QPS 200，设 40–80），但不超过 Redis 的maxclients（默认 10000） - 必须在 init() 或启动阶段用带超时的 ctx 调
rdb.Ping(ctx).Err()，别等线上才发现配置错了 - 进程退出前务必调
rdb.Close()，否则 fd 持续增长，最终触发too many open files
限流键设计要防穿透 + 随机 TTL
用户查一个永远不存在的 user_id=999999999，缓存没命中、DB 也没数据，下次还来——这就是穿透。直接返回 redis.Nil 后查 DB 是危险的，得在 Go 层拦截。
查缓存返回 redis.Nil 时，不要立刻查 DB，先 rdb.Set(ctx, key, "null", baseTTL+jitter)，值固定用字符串 "null"。
Golang Spf13 Viper
下载
Go 配置库，使用 spf13/viper — 分层优先级（flag > env >file > KV > default），提供 BindPFlag/BindPFlags、SetEnvPrefix + SetEnvKeyReplace 等功能。
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jitter必须每次生成：用rand.New(rand.NewSource(time.Now().UnixNano()))，不能全局复用 seed，否则重启后所有 key 还是同时过期 - 业务层读到
"null"要显式判断：if val == "null" { return nil, nil }，不然会当成真实数据解包 - 小项目别一上来就上布隆过滤器——空值缓存 + 短 TTL（如 1–2 分钟）更可控
结构体序列化必须导出字段 + json tag
直接 json.Marshal(user) 存进去，json.Unmarshal([]byte(val), &user) 读出来却是空对象？八成是 struct 字段没导出或缺 json tag。
- 字段名必须首字母大写（Go 可导出），且显式加 tag：
ID int `json:"id"`，否则json包跳过该字段 - 禁用
gob——它只认 Go 进程，跨语言（Python/Node.js）或未来服务拆分后直接反序列化失败 - 存之前先
json.Marshal试一下，检查是否报错，能提前发现 struct 定义问题 -
time.Time别直接塞：统一转成int64时间戳再存，避免 JSON 默
限流逻辑别用 context.Background()
所有 Redis 操作都该复用 request context 或至少加 WithTimeout。用 context.Background() 在 handler 里会导致超时无法传递、goroutine 泄漏、连接池卡死。
- 比如限流检查：
ctx, cancel := context.WithTimeout(r.Context(), 500*time.Millisecond)，然后传给rdb.Get(ctx, key) - 注意：
cancel()必须在函数退出前调用，否则上下文泄漏 - 如果只是做兜底限流（如风控类低频操作），可用
context.TODO()，但绝不该用Background()
time.Time 的序列化方式——前者导致大量 key 同时过期引发雪崩，后者在跨服务解析时静默失败，日志里甚至不报错。 
