缓存策略：什么该缓存，什么不该缓存

写在前面

缓存用错会缓存错误。按读多写少、一致性要求与失效策略给出决策表。本文基于伽蓬信息科技在企业数字化与 AI 落地项目中的交付经验整理，尽量给出可执行步骤与验收口径，而不是停留在概念层。

阅读建议：可先扫「可执行清单」快速对齐动作，再回到各章节看细节；若你正在做同类项目，也可直接对照文末的实施节奏安排本周任务。

适用场景与不适用场景

更适合：已有明确业务负责人、能提供真实数据/样例、希望在 2-8 周内看到可演示增量的团队。

暂不建议硬上：目标仍停留在“探索 AI/数字化概念”、缺少业务拍板人、或关键系统接口完全不可用且短期内无法打通的情况。此时应先做范围收敛与可行性验证。

适合缓存

配置、字典、热点只读列表、权限计算结果。

要有明确 TTL 与主动失效路径。

落地时建议把本节拆成可验收条目：谁负责、什么时候完成、用什么指标判断“完成”，避免会议纪要式推进。

不适合或需谨慎

强一致资金类余额、频繁变更的库存若无完善失效。

用户个性化大对象盲目全量缓存会浪费内存。

落地时建议把本节拆成可验收条目：谁负责、什么时候完成、用什么指标判断“完成”，避免会议纪要式推进。

常见坑与规避

• 范围一次性铺太大，导致评测与上线无限延期。
• 只优化模型/页面，不补数据、权限与运维闭环。
• 缺少失败态设计，线上异常时用户只能看到“系统错误”。
• 没有 source/版本/日志，出问题无法复盘。

建议实施节奏

• 第 1 周：对齐目标、边界、成功指标与样例数据。
• 第 2-3 周：做出可演示主流程，建立最小评测/验收集。
• 第 4-6 周：补权限、监控、降级与培训材料，小范围试点。
• 之后：按真实反馈迭代，把失败案例回灌到评测与知识库。

可执行清单

• 读多写少优先
• 失效路径必有
• 强一致慎缓存

小结与下一步

把上述要点落到你们当前阶段的优先级里，先完成能验证价值的最小闭环，再扩展能力边界。若你正在推进「缓存策略」相关建设，欢迎联系伽蓬获取针对性方案、架构评审与同类案例参考。