缓存的目的都是为了减少跟数据库的直接交互，提高可用性。常用的方法如，对热点数据缓存、对部分数据预加载、对频繁操作的数据放到缓存中操作等等。
在开发的过程中，我尝试了一种自动处理缓存的方法，记录下，以供参考。
在业务代码，和ORM之间，引入一个模块（SaSql）。将对于数据库的操作，分为单行操作、list操作，即读写单条记录，和读写多条记录。
以list为例：
SaSql获取list数据时，优先从缓存拿，没有则通过ORM从数据库拿。核心代码示意如下：
//读取缓存 cacheParams := &map[string]string{} if ignoreCache == false { saData.Merge(cacheParams, pk) saData.Merge(cacheParams, ma) if err = saCache.ListGet(tblName, cacheParams, aryPtr); err == nil && aryPtr != nil { return nil } else { if onlyCache { return err } } } //读取数据库 if err := session.Find(aryPtr); err == nil { //写入缓存 if ignoreCache == false { saCache.ListSet(tblName, cacheParams, aryPtr) } return nil } else { return err } 示例中，saCache则是缓存处理，其中，将参数以k_v的形式组合成字符串，作为Redis缓存的key。假如获取同一张表的list，但是参数不同，则会缓存成两条记录。
该方案只是缓存的补充手段，对于缓存数量要有限制，因为同一条数据，可能会出现在多条缓存记录中（因为不同参数都会单独缓存），会出现较多的重复数据，浪费空间。
示例代码中，对分页数据，只缓存前2页数据，就是基于次点考虑。
以下为获取缓存Key的示意代码：
func listKey(tbl string, params *map[string]string) (key string) { if tbl == "" || params == nil { return "" } key = revel.AppName + "_" + tbl + "_list_" var keyAry []string for k := range *params { keyAry = append(keyAry, k) } sort.Strings(keyAry) for i, k := range keyAry { key += saUtils.SnakeStr(k) + "=" + (*params)[k] if i+1 < len(keyAry) { key += "_" } } return } 此方案的优点是，可以应对突发或者意向之外的流量，作为主要缓存策略的一个补充。
再者，每次取数据，都会先走缓存，而Redis是单线程（不考虑最新版本的），对于请求会自动做排队，也会降低数据库压力。
附上基于此方案的压测结果
Server Software: Server Hostname: xxx Server Port: 443 SSL/TLS Protocol: TLSv1.2,ECDHE-RSA-AES128-GCM-SHA256,2048,128 Document Path: xxx Document Length: 23 bytes Concurrency Level: 100 Time taken for tests: 484.310 seconds Complete requests: 250000 Failed requests: 1 (Connect: 0, Receive: 0, Length: 1, Exceptions: 0) Write errors: 0 Non-2xx responses: 249999 Total transferred: 155999376 bytes HTML transferred: 5749977 bytes Requests per second: 516.20 [#/sec] (mean) Time per request: 193.724 [ms] (mean) Time per request: 1.937 [ms] (mean, across all concurrent requests) Transfer rate: 314.56 [Kbytes/sec] received 最后安利一个自己写的小程序，不喜请忽略
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