Redis缓存优化：电商系统性能提升方案

缓存商品功能实现

商品信息属于高频访问但低频更新的数据，适合采用缓存策略。Redis作为内存数据库，可显著降低数据库压力。

采用旁路缓存模式（Cache-Aside），优先从缓存读取数据，未命中时查询数据库并回填缓存。商品信息以Hash结构存储，Key设计为product:{category_id}，Field为商品ID，Value为商品详情JSON。

// 商品缓存示例代码
public Product getProductWithCache(Long productId) {
    String cacheKey = "product:" + productId;
    String cachedProduct = redisTemplate.opsForValue().get(cacheKey);
    if (cachedProduct != null) {
        return JSON.parseObject(cachedProduct, Product.class);
    }
    
    Product dbProduct = productMapper.selectById(productId);
    if (dbProduct != null) {
        redisTemplate.opsForValue().set(cacheKey, 
            JSON.toJSONString(dbProduct), 
            30, TimeUnit.MINUTES);
    }
    return dbProduct;
}

缓存更新采用双删策略保证一致性。先删除缓存再更新数据库，最后延迟再次删除缓存。延迟时间通过消息队列或定时线程池实现，通常设置为500ms-1s。

购物车功能设计

购物车数据具有用户独享、高频读写特性，采用Redis Hash结构存储。Key设计为cart:{user_id}，Field为商品ID，Value为商品数量与规格的JSON。

// 购物车操作示例
public void addToCart(Long userId, CartItem item) {
    String cartKey = "cart:" + userId;
    String itemJson = redisTemplate.opsForHash().get(cartKey, item.getProductId());
    
    if (itemJson != null) {
        CartItem existing = JSON.parseObject(itemJson, CartItem.class);
        existing.setQuantity(existing.getQuantity() + item.getQuantity());
        redisTemplate.opsForHash().put(cartKey, item.getProductId(), JSON.toJSONString(existing));
    } else {
        redisTemplate.opsForHash().put(cartKey, item.getProductId(), JSON.toJSONString(item));
    }
}

采用惰性过期策略，用户每次访问购物车时延长TTL。设置默认过期时间为7天，避免长期未登录用户数据堆积。

性能优化方案

引入多级缓存架构，本地缓存（Caffeine）缓存热点商品，Redis缓存全量商品数据。通过布隆过滤器防止缓存穿透，缓存空值应对商品不存在场景。

购物车实现分片存储，当单个用户购物车商品超过500件时，按商品类别分片到多个Redis Key。采用Lua脚本保证购物车操作的原子性。

-- 购物车数量修改Lua脚本
local key = KEYS[1]
local field = ARGV[1]
local delta = tonumber(ARGV[2])
local current = redis.call('HGET', key, field)

if current then
    local item = cjson.decode(current)
    item.quantity = item.quantity + delta
    redis.call('HSET', key, field, cjson.encode(item))
    return item.quantity
else
    return 0
end

数据同步策略

商品变更时通过canal监听数据库binlog，发送变更事件到MQ。消费者接收消息后更新缓存，解决业务代码双删遗漏问题。

购物车结算完成后，采用异步写回策略。先快速响应用户，再通过队列将数据持久化到数据库。异常情况通过定时任务补偿，确保最终一致性。

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