Go 中使用 Redis 做缓存入门
使用 go-redis 实现 Cache-Aside：连接与 TTL、区分缓存未命中和连接错误、取消传播、回填处理与一致性边界，并说明高可用和数据库降级保护前提。
本文依据官方文档整理，未执行运行验证或性能基准。代码片段展示局部用法，业务函数、数据和环境需按项目补齐；版本与配置以所引文档为准。
直接回答：Go 用 go-redis 客户端操作 Redis：redis.NewClient 创建复用客户端，Set（带 TTL）写缓存、Get 读缓存、Del 失效。标准缓存模式是 Cache-Aside——先查缓存，未命中查库并回填，写库后删缓存。单机适合本地学习，生产拓扑按可用性与容量要求选择。
连接
import "github.com/redis/go-redis/v9"
rdb := redis.NewClient(&redis.Options{
Addr: "localhost:6379",
})
if err := rdb.Ping(ctx).Err(); err != nil { log.Fatal(err) }
缓存读写删
// 写：带 10 分钟 TTL
if err := rdb.Set(ctx, "user:1", userJSON, 10*time.Minute).Err(); err != nil {
return err
}
// 读：区分"未命中"与"出错"
val, err := rdb.Get(ctx, "user:1").Result()
if errors.Is(err, redis.Nil) { /* 未命中 */ } else if err != nil { return err }
_ = val
// 删：数据更新后主动失效
if err := rdb.Del(ctx, "user:1").Err(); err != nil { return err }
Cache-Aside 完整模式
func GetUser(ctx context.Context, id int) (*User, error) {
key := fmt.Sprintf("user:%d", id)
s, err := rdb.Get(ctx, key).Result()
if err == nil {
var u User
if err := json.Unmarshal([]byte(s), &u); err == nil {
return &u, nil
}
log.Printf("cache decode failed for user ID %d", id)
} else if !errors.Is(err, redis.Nil) {
if ctx.Err() != nil { return nil, ctx.Err() }
log.Printf("cache read failed: %v", err)
}
u, err := queryDB(ctx, id) // 使用受限流保护且支持 context 的项目查询函数
if err != nil { return nil, err }
b, err := json.Marshal(u)
if err != nil { return nil, err }
if err := rdb.Set(ctx, key, b, 10*time.Minute).Err(); err != nil {
log.Printf("cache refill failed: %v", err)
}
return u, nil
}
写路径：更新数据库后 Del 缓存（不是 Set）——删除是常见的失效策略，但无法保证强一致：并发读回填旧值、删除失败都可能留下陈旧缓存。提交数据库事务后再失效，配置 TTL、失败重试/可靠事件和数据版本检查。
生产注意
- TTL 加抖动：
10min + rand(0~2min)防缓存雪崩（大批 key 同时过期打穿数据库） - 空值缓存：只有确认业务记录不存在时才缓存短 TTL 空结果，数据库超时或权限错误不能伪装成不存在
- 序列化：JSON 够用；性能敏感看 MessagePack/Protobuf
缓存效果应同时看命中数、回源耗时和 Redis 调用失败。应用先为命中与未命中分别记录结果；使用观测云时，再按 Redis 集成接入实例指标，对照测试期间的请求变化。仅看到 Redis 响应很快，不能证明缓存命中了业务请求。
常见问题（FAQ）
Q：缓存和数据库一致性怎么保证？
A：Cache-Aside 提供的是可控的陈旧窗口而非强一致保证。严格一致的读取应回源或采用业务版本校验；CDC 失效也有延迟、重放与交付失败需要处理。
Q：Redis 挂了怎么办？
A：缓存层必须可降级：Get 出错直接查库（并限流保护数据库），同时告警。缓存是加速器不是依赖项。
Q：单机 Redis 够用吗？
A：持久化不等于高可用。单实例故障会影响缓存；Sentinel/托管故障切换及 Cluster 需按需求选择，从副本读取还可能读到旧数据。客户端由应用长期复用并在退出时 Close；生产应配置认证、TLS及网络访问控制。
官方参考
资料核对日期：2026-09-29。
