在微服务拆分的电商系统中，缓存策略的选择需要结合微服务的独立性、数据特性、交互模式以及电商场景的高并发、高可用、数据一致性等核心需求，分层、分服务制定策略。以下是具体的选择思路和实践方向：
一、先明确微服务电商的缓存设计原则
服务内缓存优先，跨服务缓存谨慎
微服务的核心是 “数据自治”，每个服务应优先缓存自身域内的数据（如商品服务缓存商品信息、订单服务缓存订单状态），减少跨服务调用依赖。跨服务缓存（如依赖其他服务的数据）需严格控制一致性，避免数据混乱。
分层缓存，减少 “缓存穿透” 到数据库
结合 “本地缓存 + 分布式缓存” 形成多级缓存（如应用内存缓存→Redis→数据库），减轻分布式缓存压力，同时降低单节点故障影响。
按数据特性匹配缓存策略
不同服务的数据（如商品基本信息、库存、用户购物车、促销规则）更新频率、访问热度、一致性要求差异大，需针对性设计。
二、核心微服务的缓存策略选择
1. 商品服务（核心高频访问）
数据特点：
商品基本信息（名称、图片、规格）：访问频率极高，更新频率低（非实时）。
商品详情（描述、参数）：访问量中等，更新少，但数据量大（可能包含富文本）。
缓存策略：
多级缓存：
本地缓存（如 Caffeine、Guava）：存储热门商品基本信息（Top 10 万），减少分布式缓存请求。
分布式缓存（如 Redis）：存储全量商品基本信息 + 热门商品详情，设置较长过期时间（如 24 小时）。
更新机制：
商品信息更新时，通过消息队列（如 RabbitMQ）通知缓存删除（delete），避免直接更新缓存（防止并发更新冲突）。
详情页等大体积数据：采用 “缓存预热 + 按需加载”，上线前预热热门商品，冷数据首次访问后缓存。
2. 库存服务（高并发 + 强一致性）
数据特点：
库存数量：访问频率极高（下单、商品详情页均需查询），更新频繁（下单扣减、取消订单恢复），强一致性要求（不允许超卖）。
缓存策略：
分布式缓存（Redis）为主：
库存数据必须存储在 Redis 中，且需保证与数据库一致（避免缓存与 DB 数据不一致导致超卖）。
采用Redis 原子操作（如decr）处理库存扣减，结合 Lua 脚本保证扣减逻辑原子性（防止并发扣减超卖）。
更新机制：
库存变更时，先更新数据库，再更新 Redis（或通过事务确保两者同步），避免 “先更缓存再更 DB” 的不一致风险。
高并发场景（如秒杀）：提前将库存加载到 Redis，采用 “预扣减 + 异步确认”，下单时先扣减 Redis 库存，成功后异步同步到 DB，失败则回滚 Redis。
3. 用户服务（用户信息、购物车）
数据特点：
用户基本信息（昵称、头像）：访问频率中等，更新少，一致性要求低（允许短暂不一致）。
购物车：访问频率高，更新频繁（添加、删除商品），用户私有数据，需与用户绑定。
缓存策略：
用户信息：
分布式缓存（Redis）存储，Key 为user:{userId}，过期时间设为用户登录时长 + 冗余时间（如 2 小时），用户登录时刷新缓存。
购物车：
未登录用户：购物车存储在浏览器 LocalStorage，登录后合并到服务端。
登录用户：购物车数据存储在 Redis（Key 为cart:{userId}），采用 Hash 结构存储商品 ID 与数量，支持快速增删改。
更新机制：实时同步（添加 / 删除商品时直接更新 Redis），定期异步同步到数据库（防止 Redis 故障丢失数据）。
4. 订单服务（高频读写 + 状态流转）
数据特点：
订单状态（待支付、已发货等）：访问频率中等（用户查询、系统自动状态更新），更新频繁（状态流转），一致性要求高（状态需准确）。
缓存策略：
分布式缓存（Redis）+ 本地缓存：
本地缓存：存储用户最近订单（如 3 天内），减少重复查询。
Redis：存储活跃订单（如 7 天内未完成订单），Key 为order:{orderId}，状态更新时同步更新缓存。
更新机制：
订单状态变更通过状态机管理，每次变更后同步更新 Redis（如 “支付成功” 后立即更新缓存状态），避免缓存与 DB 状态脱节。
历史订单（超过 30 天）：从数据库查询，不缓存（访问频率低，节省缓存空间）。
5. 促销服务（规则复杂 + 时效性）
数据特点：
促销规则（满减、折扣、优惠券）：访问频率高（下单、商品详情页计算优惠），更新集中（活动上线 / 下线时），时效性强（活动有开始 / 结束时间）。
缓存策略：
分布式缓存（Redis）：
存储促销规则的结构化数据（如 JSON），Key 包含活动 ID 和时间维度（如promo:{activityId}:{date}）。
活动上线前预热缓存，下线时主动删除缓存，避免无效规则被使用。
本地缓存辅助：
本地缓存存储当前生效的热门活动规则，减少 Redis 查询压力，设置较短过期时间（如 10 分钟），保证规则及时更新。
三、跨服务交互的缓存处理
微服务间常通过 API 调用获取数据（如订单服务调用商品服务获取商品名称），此时需避免 “跨服务缓存依赖” 导致的一致性问题：
禁止缓存跨服务 API 结果：除非明确该数据更新频率极低（如商品分类），否则缓存易因上游服务数据变更而失效。
上游服务主动通知：若下游服务必须缓存上游数据，上游服务更新数据时需通过消息队列通知下游服务删除缓存（如商品名称变更时，通知订单服务清理相关缓存）。
四、缓存中间件的选择建议
Redis：作为核心分布式缓存，支持丰富数据结构（String、Hash、Set）和原子操作，适合库存、购物车、促销等场景。
本地缓存：Caffeine（性能优于 Guava）适合商品基本信息等高频访问、小体积数据。
大体积数据：对于商品详情等大文本，可结合 Redis + 压缩（如 Snappy）存储，或使用分布式缓存中间件（如 Memcached）处理纯 KV 场景。
总结
微服务电商的缓存策略需 **“分服务、分数据、分层设计”**：
高频低更数据（商品基本信息）：多级缓存 + 预热，优先本地缓存。
高频高更 + 强一致数据（库存）：Redis 原子操作 + DB 同步，杜绝超卖。
用户私有数据（购物车）：Redis 实时同步，结合本地存储。
时效性数据（促销）：缓存预热 + 主动清理，保证规则生效。
同时，需通过监控（如 Redis 命中率、缓存穿透率）持续优化，避免缓存雪崩（过期时间集中）、穿透（缓存未命中直击 DB）等风险。
