你有没有过这样的经历？早上急着查天气，手机浏览器卡在 loading 上转圈，等得你差点把泡面泡成了糊。其实，这背后可能不是网速问题，而是网站没用好缓存策略。
什么是缓存策略设计模式
简单说，它就是一套“什么时候该拿旧数据，什么时候必须取新数据”的规则。就像你家楼下便利店，不会每次有人买可乐都从工厂进货，而是先囤几瓶在货架上。缓存也一样，把用户常访问的内容存起来，下次直接给，省时间、省流量。
常见的几种“存货方式”
Cache-Aside（旁路缓存）：程序先查缓存，没有再去数据库拿，顺手放一份到缓存里。适合读多写少的场景，比如新闻首页。
Read/Write Through（读写穿透）：程序只和缓存打交道，缓存自己负责和数据库同步。像是有个贴心管家，你只要说“我要喝水”，他自动判断是倒热水还是烧新的。
Write Behind（写回）：数据先写进缓存，然后异步刷到数据库。响应飞快，但断电可能丢数据，适合日志类信息。
实际代码长啥样
比如用 Redis 做 Cache-Aside 模式：
def get_user(id):
data = redis.get(f"user:{id}")
if not data:
data = db.query("SELECT * FROM users WHERE id = %s", id)
redis.setex(f"user:{id}", 3600, json.dumps(data))
return json.loads(data)别忘了设置过期时间
缓存不是永久有效的。想象一下，天气预报还显示三天前的数据，那不就误导人带伞出门晒太阳？所以像 Redis 的 setex 或 HTTP 的 max-age 都得设合理值，既不让用户看到过时内容，也不频繁打扰服务器。
监控缓存命中率
在网络监控系统里，加个缓存命中率指标特别实用。如果发现“明明缓存了，却总去查数据库”，可能是键名设计有问题，或者缓存被频繁清空。就像便利店货架老是空着，顾客只能干等补货。
某次我们发现一个后台接口响应慢，一查缓存命中率才 40%。原来是 key 用了时间戳精确到毫秒，每次都不一样。改成按小时聚合后，命中率升到 90%，接口快了一倍。
小改动，大效果
别小看这些策略选择。合理的缓存设计，能让服务器压力下降七成，用户感知延迟从秒级降到毫秒级。就像把泡面从冷水泡变成沸水冲，三分钟搞定早餐，不耽误上班打卡。