不能靠l1淘汰自动触发l2删除，因l1淘汰是内存管理行为，l2无感知，强行同步会导致淘汰时机不可控、网络失败无回退、跨实例无效三类问题。
不能靠 L1 淘汰自动触发 L2 删除——这会放大不一致风险，且违背多级缓存“读时填充、写时失效”的契约。
为什么 L1 淘汰不等于 L2 失效
本地缓存（L1）淘汰是内存管理行为，比如 bigcache 触发 LRU 驱逐或 ristretto 到达容量上限；而 Redis（L2）是独立服务，没有监听机制感知本地内存变化。强行在 L1 淘汰回调里调用 rdb.Del 会引入三类问题：
- 淘汰时机不可控：定时清理、访问频次触发、内存压力触发，都不是业务写操作点，L2 删除可能早于新值写入，造成短暂空窗
- 网络失败无回退：L1 淘汰回调中调 Redis 失败，无法重试或记录，L2 实际未删，后续读到脏数据
- 跨实例无效：A 实例淘汰了 key，B 实例的 L1 还有该 key，但 L2 已被删，B 实例下次读会误判为 miss 并穿透 DB
L1 和 L2 的正确联动时机只有两个
所有同步动作必须收敛到明确的业务写入口，而非 L1 生命周期事件：
-
写操作发生时：调用
Set(key, val)→ 先rdb.SetEX写 L2，再l1.Delete(key)清 L1（不是写 L1） -
读操作 miss 时：L1 miss → 用
singleflight.Do查 L2 → L2 命中后才l1.Set(key, val, ttl)回填 L1
注意：L1 的 TTL 必须 ≤ L2 的 TTL，例如 L2 设 300 秒，L1 最多设 240 秒，避免 L1 过期延迟导致返回陈旧值。
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如果真要“L1 淘汰同步 L2”，只能加一层间接层
这不是推荐做法，但某些强一致性场景下可折中实现：
- 用带
OnEvicted回调的库（如github.com/patrickmn/go-cache），在回调里发异步消息（如 channel 或 worker queue） - worker 收到淘汰通知后，重查 L2 当前值是否与刚淘汰的 L1 值一致；若一致，再执行
rdb.Del（需加 CAS 或版本号校验） - 不依赖回调实时性：允许 L2 滞后几秒，但必须有最终一致性兜底（比如定时扫描 L1 淘汰日志 + L2 TTL 对齐）
这种方案成本高、链路长，只适用于金融类对“过期即不可见”有硬要求的子模块，普通业务请严格走写时失效路径。
真正容易被忽略的是：L1 淘汰本身不携带业务语义，它只是内存回收动作；而缓存失效必须绑定数据变更事实。把两者混同，等于把 GC 行为当成业务事件来处理——错位一旦发生，排查时连日志都找不到触发源头。
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