redis缓存穿透指查询不存在的数据导致请求直击数据库，解决方案包括布隆过滤器拦截、缓存空值、参数校验；击穿是热点key过期引发并发查库，可用互斥锁或singleflight解决；雪崩是大量key同时失效，需错开过期时间。
直接用 redis.NewClient 初始化后就调 Set/Get，线上基本等于主动制造故障——连接池没调、context 没设超时、空值没兜底、结构体序列化失败，90% 的缓存问题都源于初始化阶段的疏漏。
redis.NewClient 必须显式配置连接池参数
默认 PoolSize=10 仅适合低流量场景；QPS 上千时会频繁阻塞在 pool.Get，报错 redis: connection pool timeout。不设 MinIdleConns 和 MaxConnAge，中间网络设备静默断连后连接无法回收，最终耗尽 Redis 的 maxclients（默认 10000）。
-
PoolSize设为预估并发请求数的 2–4 倍（例如 QPS 300，建议 60–120），但不超过 Redis 实例的maxclients - 必须配
MinIdleConns: 5和MaxConnAge: 30 * time.Minute，防止连接老化失效 - 地址不能硬编码
"localhost:6379"，从环境变量或配置中心读取，微服务部署下这是强制项 - 初始化后立刻用带超时的
ctx调rdb.Ping(ctx).Err()验证连通性，别等第一次Get失败才暴露问题
所有操作必须带 context.WithTimeout
用 context.Background() 或不设超时的 context.TODO() 调 client.Get 或 client.Set，一旦 Redis 响应慢或网络抖动，goroutine 就卡死，日志里看不到 Redis 错误，只看到 redis: connection pool timeout 或 goroutine 数持续上涨。
- HTTP handler 中统一用
ctx, cancel := context.WithTimeout(r.Context(), 300*time.Millisecond)，优先继承 request 生命周期 - 写操作（如
Set、Del）同样要超时，尤其涉及分布式锁逻辑时，超时缺失会导致锁假死 - 禁止在
init函数里声明全局ctx = context.Background()—— 它不是“默认上下文”，而是“无约束上下文”
缓存穿透/击穿/雪崩必须在 Go 层兜底
Redis 自身不解决这三类问题。靠布隆过滤器或 singleflight.Group 容易过度设计，多数生产场景用轻量级手段更稳。
- 穿透：查不到时存
client.Set(ctx, key, "null", 60*time.Second)，后续读到"null"直接跳过 DB；业务层解包前必须判if val == "null" { return nil, nil } - 击穿：热点 key 过期瞬间大量请求打穿 DB，用
singleflight.Group包一层Do，同一 key 的并发请求只放行一个去查 DB - 雪崩：避免所有 key 同一时刻过期，TTL 加随机扰动：
baseTTL + time.Duration(rand.Int63n(int64(2*time.Minute)))；每次生成前用rand.New(rand.NewSource(time.Now().UnixNano()))，禁用全局rand.Seed()
结构体存 Redis 必须用 json 且字段导出+加 tag
直接 json.Marshal(user) 存进去，json.Unmarshal([]byte(val), &user) 读出来却是空对象？八成是 struct 字段没导出或缺 json tag。
- 字段名必须首字母大写（Go 可导出），且显式加 tag：
ID int `json:"id"`，否则json包跳过该字段 - 禁用
gob—— 它只认 Go 进程，跨语言（Python/Node.js）或未来服务拆分后直接反序列化失败 -
time.Time别直接塞：统一转成int64时间戳再存，避免 JSON 默认 RFC3339 格式带来的时区和解析歧义 - 存之前先
json.Marshal试一下，检查是否报错，能提前发现 struct 定义问题
最常被忽略的是：进程退出前必须调 rdb.Close()，否则 fd 持续增长，最终触发 too many open files；还有就是所有缓存键必须加业务前缀（如 "user:"、"order:"），否则不同服务混用 key 空间，后期排查成本极高。
