多级缓存一致性矩阵：ABP vNext 下的旁路 / 写穿 / 写回组合实战

多级缓存一致性矩阵：ABP vNext 下的旁路 / 写穿 / 写回组合实战

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📚 目录

• [多级缓存一致性矩阵：ABP vNext 下的旁路 / 写穿 / 写回组合实战](#多级缓存一致性矩阵：ABP vNext 下的旁路 / 写穿 / 写回组合实战)
• • [1. 概念速览与边界](#1. 概念速览与边界)
  • [2. 体系结构](#2. 体系结构)
  • [3. Key 规范与租户维度 TTL](#3. Key 规范与租户维度 TTL)
  • [4. 三种写法的组合与适用](#4. 三种写法的组合与适用)
  • [5. 雪崩 / 穿透 / 击穿 治理](#5. 雪崩 / 穿透 / 击穿 治理)
  • [6. SWR：Soft-Expire](#6. SWR：Soft-Expire)
  • [7. 本地缓存（L1）与失效广播](#7. 本地缓存（L1）与失效广播)
  • [8. 布隆过滤器与负缓存](#8. 布隆过滤器与负缓存)
  • • [依赖 & using](#依赖 & using)
    • [统一序列化（JSON，生产可换 MessagePack）](#统一序列化（JSON，生产可换 MessagePack）)
    • [TTL 抖动扩展（用 Random.Shared）](#TTL 抖动扩展（用 Random.Shared）)
    • 策略与缓存信封
    • [RedisBloom 轻量客户端封装](#RedisBloom 轻量客户端封装)
    • [关键服务：布隆 + 负缓存 + 正常缓存回写](#关键服务：布隆 + 负缓存 + 正常缓存回写)
    • [使用示例（Controller/Service 层）](#使用示例（Controller/Service 层）)
    • 可选增强
  • [9. 写回（Write-Back）落地（选配）](#9. 写回（Write-Back）落地（选配）)
  • [10. 策略决策树](#10. 策略决策树)
  • [11. "缓存治理中间件包"------ABP 模块设计](#11. “缓存治理中间件包”——ABP 模块设计)
  • [12. 可观测性与 SLO](#12. 可观测性与 SLO)
  • [13. 压测与验收（k6）](#13. 压测与验收（k6）)
  • [14. 常见坑与注意](#14. 常见坑与注意)

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1. 概念速览与边界

• 多级缓存 ：L1 进程内 IMemoryCache 🔐；L2 分布式 IDistributedCache/Redis 🧑‍💻；L3 边缘（CDN/反代） 🌐。
• 写策略：旁路（Cache-Aside） 🔄、写穿（Write-Through） 📝、写回/写后（Write-Back/Behind） 🔄。
• 一致性指标：读你所写（强一致性/同步） ⚖️、软实时（≤N 秒追平） ⏱️、最终一致 🔁。
• 本文关注策略组合与治理，讨论如何在多租户 SaaS 环境下，合理配置缓存，提升系统的可用性与性能 ⚡。

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2. 体系结构

• 读路径 ：L1 命中 → 否则查 L2 → 再否回源并回写 L2/L1（带 SWR 与抖动）。SWR=先返回陈旧值，后台重验证。
• 写路径 ：根据业务在旁路/写穿/写回之间选择；多实例间靠 Redis Pub/Sub 做 L1 失效广播。
• 多租户 ：ABP 支持多租户隔离，建议采用 租户隔离的 Key 空间与 TTL 策略，保证不同租户缓存不受影响。

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3. Key 规范与租户维度 TTL

Key 模板 ：{app}:{env}:{tenant}:{entity}:{id}（ABP 统一管理缓存前缀）
TTL 计算 ：TTL = BaseTTL(tenant,entity) × Jitter(±10~25%)（加 TTL 抖动 以减少雪崩效应）。

策略提供器接口（放入 ABP 模块中）：

public interface ICachePolicyProvider {
    CachePolicy Get(string tenant, string entity);  // 包含 hardTtl, softTtl, jitter, negativeTtl 等
}
public record CachePolicy(TimeSpan HardTtl, TimeSpan SoftTtl, double JitterPct,
                          TimeSpan NegativeTtl, bool EnableSWR, bool EnableBloom);

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4. 三种写法的组合与适用

写法	一致性	典型风险	适用场景
旁路 Cache-Aside	软实时/最终一致	击穿/回源洪峰	读多写少，允许轻微延迟
写穿 Write-Through	较强一致性	写延迟变大	单体/中低写压、需强一致性
写回 Write-Back/Behind	低延迟/高吞吐	数据丢失/回放复杂	高写入、可容忍短暂不一致

组合建议：

• 读多写少 ：旁路 + SWR + Single-Flight + 负缓存
• 中等写压、需读你所写：写穿 + L1 失效广播
• 写峰值极高 ：写回（Redis Streams/队列 + 持久化日志）+ 回放与审计

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5. 雪崩 / 穿透 / 击穿 治理

• 雪崩 ：通过 TTL 抖动、SWR 软过期、热点预热、分布式锁保护回源。
• 穿透 ：RedisBloom（布隆过滤器）+ 负缓存（短 TTL）+ 参数白名单。
• 击穿 ：Single-Flight（同 key 回源去重）+ 后台刷新。

Single-Flight（L2 保护示例）

public sealed class SingleFlight {
    private readonly ConcurrentDictionary<string, SemaphoreSlim> _locks = new();
    public async Task<T> RunAsync<T>(string key, Func<Task<T>> loader) {
        var gate = _locks.GetOrAdd(key, _ => new SemaphoreSlim(1, 1));
        await gate.WaitAsync();
        try {
            return await loader();
        } finally {
            gate.Release();
            _locks.TryRemove(key, out _);
        }
    }
}

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6. SWR：Soft-Expire

• 逻辑 ：当 SoftTTL 超过但 HardTTL 未到时，返回陈旧值并后台刷新数据。
• 优点 ：有效削峰、改善尾延迟；缺点：短时间内读到陈旧数据。

SWR 实现骨架（Redis + 单飞 + 失效广播）

public async Task<T?> GetWithSwrAsync<T>(
    string key, Func<Task<T>> dbLoader, CachePolicy p,
    IDistributedCache cache, SingleFlight sf, ISubscriber pub, string? invChannel = null)
{
    var bytes = await cache.GetAsync(key);
    var entry = bytes?.FromBytes<CacheEnvelope<T>>();

    // 新鲜
    if (entry is { } && entry.SoftExpireAt > DateTimeOffset.UtcNow)
        return entry.Value;

    // 软过期：先旧后新
    if (entry is { } && entry.HardExpireAt > DateTimeOffset.UtcNow) {
        _ = Task.Run(async () => {
            var v = await sf.RunAsync(key, dbLoader, CancellationToken.None);
            await cache.SetAsync(key, new CacheEnvelope<T>(v, p).ToBytes(), new DistributedCacheEntryOptions {
                AbsoluteExpirationRelativeToNow = p.HardTtl.WithJitter(p.JitterPct)
            });
            if (invChannel is not null) await pub.PublishAsync(invChannel, key);
        });
        return entry.Value;
    }

    // 完全过期：受单飞保护
    var fresh = await sf.RunAsync(key, dbLoader);
    await cache.SetAsync(key, new CacheEnvelope<T>(fresh, p).ToBytes(),
        new DistributedCacheEntryOptions { AbsoluteExpirationRelativeToNow = p.HardTtl.WithJitter(p.JitterPct) });
    return fresh;
}

public readonly record struct CacheEnvelope<T>(T Value, DateTimeOffset SoftExpireAt, DateTimeOffset HardExpireAt) {
    public CacheEnvelope(T value, CachePolicy p) : this(
        value,
        DateTimeOffset.UtcNow + p.SoftTtl,
        DateTimeOffset.UtcNow + p.HardTtl) { }
}

public static class TtlJitterExtensions {
    static readonly ThreadLocal<Random> R = new(() => new Random());
    public static TimeSpan WithJitter(this TimeSpan ttl, double pct) {
        var j = 1.0 + (R.Value!.NextDouble() * 2 - 1) * pct; // ±pct
        return TimeSpan.FromMilliseconds(ttl.TotalMilliseconds * j);
    }
}

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7. 本地缓存（L1）与失效广播

• L1 使用 IMemoryCache，TTL 应设置 短于 L2 ；写成功或回源后，通过 Redis Pub/Sub 广播失效。

订阅器（StackExchange.Redis）

public sealed class L1InvalidationSubscriber : IHostedService {
    private readonly IMemoryCache _l1;
    private readonly IConnectionMultiplexer _mux;
    private readonly string _channel;
    public L1InvalidationSubscriber(IMemoryCache l1, IConnectionMultiplexer mux, IOptions<AppCacheOptions> opt) {
        _l1 = l1; _mux = mux; _channel = opt.Value.InvalidationChannel ?? "inv:cache";
    }
    public Task StartAsync(CancellationToken ct) {
        _mux.GetSubscriber().Subscribe(_channel, (_, key) => _l1.Remove((string)key));
        return Task.CompletedTask;
    }
    public Task StopAsync(CancellationToken ct) => Task.CompletedTask;
}

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8. 布隆过滤器与负缓存

• 布隆过滤器 ：按 租户/实体 维度构建，避免缓存穿透。
• 负缓存：对不存在的 Key 写入空标记（短 TTL）。

依赖 & using

// NuGet: StackExchange.Redis, Microsoft.Extensions.Caching.Abstractions
using System;
using System.Threading;
using System.Threading.Tasks;
using Microsoft.Extensions.Caching.Distributed;
using StackExchange.Redis;
using System.Text.Json;

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统一序列化（JSON，生产可换 MessagePack）

public static class CacheSerExtensions
{
    public static byte[] ToBytes<T>(this T value) =>
        JsonSerializer.SerializeToUtf8Bytes(value);

    public static T? FromBytes<T>(this byte[]? bytes) =>
        bytes is null ? default : JsonSerializer.Deserialize<T>(bytes);
}

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TTL 抖动扩展（用 Random.Shared）

public static class TtlJitterExtensions
{
    public static TimeSpan WithJitter(this TimeSpan ttl, double pct)
    {
        var j = 1.0 + (Random.Shared.NextDouble() * 2 - 1) * pct; // ±pct
        return TimeSpan.FromMilliseconds(ttl.TotalMilliseconds * j);
    }
}

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策略与缓存信封

public readonly record struct CacheEnvelope<T>(
    T Value, DateTimeOffset SoftExpireAt, DateTimeOffset HardExpireAt)
{
    public CacheEnvelope(T value, CachePolicy p) : this(
        value,
        DateTimeOffset.UtcNow + p.SoftTtl,
        DateTimeOffset.UtcNow + p.HardTtl) { }
}

public sealed record CachePolicy(
    TimeSpan HardTtl,
    TimeSpan SoftTtl,
    double JitterPct,
    TimeSpan NegativeTtl,
    bool EnableSWR,
    bool EnableBloom);

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RedisBloom 轻量客户端封装

public sealed class RedisBloomClient
{
    private readonly IDatabase _db;
    public RedisBloomClient(IConnectionMultiplexer mux) => _db = mux.GetDatabase();

    public async Task EnsureFilterAsync(string key, double errorRate = 0.01, long capacity = 1_000_000, int expansion = 2)
    {
        if (await _db.KeyExistsAsync(key)) return;

        try
        {
            // BF.RESERVE key error_rate capacity [EXPANSION expansion]
            await _db.ExecuteAsync("BF.RESERVE", key, errorRate, capacity, "EXPANSION", expansion);
        }
        catch (RedisServerException ex) when (ex.Message.Contains("exists", StringComparison.OrdinalIgnoreCase))
        {
            // 过滤器已存在，无需处理
        }
    }

    public async Task<bool> MayExistAsync(string key, string item)
    {
        var res = (long)await _db.ExecuteAsync("BF.EXISTS", key, item);
        return res == 1;
    }

    public Task AddAsync(string key, string item) =>
        _db.ExecuteAsync("BF.ADD", key, item);
}

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关键服务：布隆 + 负缓存 + 正常缓存回写

• 顺序：先 Bloom → 再查负缓存 → 再查正缓存 → 回源 → 设置正缓存 / 写负缓存 → （存在时）把 ID 加入 Bloom
• Key 规范 ：{prefix}:{tenant}:{entity}:{id}；负缓存 :neg 后缀；Bloom Key bf:{prefix}:{tenant}:{entity}
• 返回 T?；null 代表 NotFound（与 Controller 层/业务约定）

public sealed class BloomNegativeCacheService
{
    private static readonly byte[] NegMarker = new byte[] { 1 };

    private readonly IDistributedCache _cache;
    private readonly IConnectionMultiplexer _mux;
    private readonly RedisBloomClient _bloom;
    private readonly string _prefix;

    public BloomNegativeCacheService(
        IDistributedCache cache,
        IConnectionMultiplexer mux,
        string keyPrefix = "myapp:prod")
    {
        _cache = cache;
        _mux = mux;
        _bloom = new RedisBloomClient(mux);
        _prefix = keyPrefix;
    }

    private string CacheKey(string tenant, string entity, string id) => $"{_prefix}:{tenant}:{entity}:{id}";
    private string NegKey(string key) => $"{key}:neg";
    private string BloomKey(string tenant, string entity) => $"bf:{_prefix}:{tenant}:{entity}";

    /// <summary>
    /// 读取带 Bloom/负缓存 的统一入口。
    /// loader: 回源方法（如 DB 查找），返回 null 代表不存在。
    /// </summary>
    public async Task<T?> GetByIdAsync<T>(
        string tenant,
        string entity,
        string id,
        Func<Task<T?>> loader,
        CachePolicy p,
        CancellationToken ct = default)
    {
        var key = CacheKey(tenant, entity, id);
        var negKey = NegKey(key);
        var bfKey = BloomKey(tenant, entity);

        // 1) Bloom 预判（可选）
        if (p.EnableBloom)
        {
            await _bloom.EnsureFilterAsync(bfKey);
            var mayExist = await _bloom.MayExistAsync(bfKey, id);
            if (!mayExist)
            {
                // 一定不存在（在误判率内），直接返回 NotFound
                return default;
            }
        }

        // 2) 负缓存检查（短 TTL 的 NotFound 标记）
        var negBytes = await _cache.GetAsync(negKey, ct);
        if (negBytes is not null)
        {
            return default; // 命中负缓存：NotFound
        }

        // 3) 正常缓存
        var hitBytes = await _cache.GetAsync(key, ct);
        if (hitBytes is not null)
        {
            // 与 SWR 体系兼容：存的是 CacheEnvelope<T>
            var env = hitBytes.FromBytes<CacheEnvelope<T>>();
            if (env is not null)
            {
                // 给上层选择：直接返回值（是否检查 SoftTTL 由 SWR 装饰器处理）
                return env.Value;
            }

            // 若历史数据不是 Envelope，可兼容反序列化为 T
            var v2 = hitBytes.FromBytes<T>();
            if (v2 is not null) return v2;
        }

        // 4) 回源
        var dbVal = await loader();
        if (dbVal is null)
        {
            // 写负缓存（短 TTL）
            await _cache.SetAsync(negKey, NegMarker,
                new DistributedCacheEntryOptions
                {
                    AbsoluteExpirationRelativeToNow = p.NegativeTtl
                }, ct);
            return default;
        }

        // 5) 写正缓存（与 SWR 一致：写入 Envelope）
        var envFresh = new CacheEnvelope<T>(dbVal, p).ToBytes();
        await _cache.SetAsync(key, envFresh,
            new DistributedCacheEntryOptions
            {
                AbsoluteExpirationRelativeToNow = p.HardTtl.WithJitter(p.JitterPct)
            }, ct);

        // 6) Bloom 加入（让后续查询更快拒绝不存在分支；存在则持续巩固）
        if (p.EnableBloom)
        {
            await _bloom.AddAsync(bfKey, id);
        }

        return dbVal;
    }
}

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使用示例（Controller/Service 层）

// 假设从 DI 获取
// IDistributedCache _distributedCache
// IConnectionMultiplexer _mux
// var svc = new BloomNegativeCacheService(_distributedCache, _mux);

// 示例策略（可从 ICachePolicyProvider 获取）
var policy = new CachePolicy(
    HardTtl: TimeSpan.FromMinutes(10),
    SoftTtl: TimeSpan.FromMinutes(2),
    JitterPct: 0.15,
    NegativeTtl: TimeSpan.FromSeconds(30),
    EnableSWR: true,
    EnableBloom: true);

// 业务回源
Task<MyPost?> Loader(string id) => _db.Posts.FindAsync(id).AsTask(); // 示例

// 调用
var post = await svc.GetByIdAsync<MyPost>(
    tenant: "t-hot",
    entity: "post",
    id: "100001",
    loader: () => Loader("100001"),
    p: policy,
    ct: HttpContext.RequestAborted);

if (post is null) return NotFound();
// return Ok(post);

注意

• MyPost 是你的实体类型。
• 若你在更上层已经使用了 SWR 装饰器 + CacheEnvelope<T>，本文方法写入 Envelope 与之兼容；如果你只想写入原始对象，可将 envFresh 改为 dbVal.ToBytes()。
• 负缓存 Key 使用 :neg 后缀，TTL 请保持很短 （如 10--60 秒），并且包含租户维度，避免越权缓存。

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可选增强

1. Single-Flight 合并回源：在 loader() 外再包一层单飞（引用计数实现），避免热点并发穿透 DB。
2. 分布式锁 （RedLock）保护 Bloom 首次 Ensure/大型重建 与SWR 背景刷新。
3. 指标埋点 ：bloom_may_exist_false_total、neg_cache_hits_total、origin_load_total 等。
4. Bloom 预热/重建：批量把已有 ID 导入 Bloom；按日/周重建降低误判累积。
5. 兼容 Pub/Sub/Streams 失效：写成功后通知 L1 失效（关键路径建议用 Streams，Pub/Sub 作"快通知"、Streams 作"兜底"）。

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9. 写回（Write-Back）落地（选配）

• 结构 ：写入 → 写日志/队列（Redis Streams/Kafka/RabbitMQ）→ 后台批量落库 → 成功后刷新/失效缓存。
• 风险控制：崩溃恢复回放（XREADGROUP），幂等键/批次 ID，审计与重试。

Redis Streams 持久日志示例

// produce
await db.StreamAddAsync("write_log", new NameValueEntry[]{ new("op","inc-like"), new("tenant",t), new("postId",id), new("delta","1") });
// consume
await db.StreamReadGroupAsync("write_log", "workers", "w1", ">", count: 100);

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10. 策略决策树

1. 必须"读你所写"？是 → 写穿 + L1 失效广播 + 短 TTL；否→ ②
2. 写入峰值 很高 ？是 → 写回 + 批写 + 回放审计；否→ 旁路 + SWR + 单飞
3. 明显热点？是 → 单飞 + 预热 + 更长 SoftTTL；否→ 常规 TTL + 抖动
4. 存在穿透风险？是→ 布隆 + 负缓存 + 参数白名单

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11. "缓存治理中间件包"------ABP 模块设计

职责清单

• Key 规范/租户 TTL 策略（ICachePolicyProvider）
• SWR 包装器（ICacheSWR）
• 分布式锁（RedLock.net）
• 布隆 & 负缓存拦截器
• L1 失效广播（Redis Pub/Sub/Streams）
• OTel 指标与追踪埋点

模块骨架

using Volo.Abp.Modularity;
using Volo.Abp.Caching;
using Microsoft.Extensions.Caching.Memory;
using Microsoft.Extensions.Caching.Distributed;
using StackExchange.Redis;
using RedLockNet.SERedis;

[DependsOn(typeof(AbpCachingModule))]
public sealed class CacheGovernanceModule : AbpModule {
    public override void ConfigureServices(ServiceConfigurationContext ctx) {
        var svcs = ctx.Services;

        // Redis 连接
        svcs.AddSingleton<IConnectionMultiplexer>(_ =>
            ConnectionMultiplexer.Connect("localhost:6379"));

        // Redlock 分布式锁
        svcs.AddSingleton<IDistributedLockFactory>(sp => {
            var mux = sp.GetRequiredService<IConnectionMultiplexer>();
            return RedLockFactory.Create(new List<RedLockMultiplexer> { mux });
        });

        // 核心组件
        svcs.AddSingleton<ICachePolicyProvider, DefaultCachePolicyProvider>();
        svcs.AddSingleton<SingleFlight>();
        svcs.AddHostedService<L1InvalidationSubscriber>();
        svcs.AddSingleton<ICacheFacade, CacheFacade>(); 

        // ABP 分布式缓存前缀
        svcs.AddOptions<Volo.Abp.Caching.AbpDistributedCacheOptions>()
            .Configure(o => o.KeyPrefix = "myapp");
    }
}

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12. 可观测性与 SLO

指标建议

• cache_l1_hit_ratio / cache_l2_hit_ratio
• cache_swr_return_ratio（SWR 返回占比）
• cache_singleflight_merge_rate（合并率）
• cache_lock_wait_ms（分布式锁等待）
• cache_origin_qps（回源 QPS）
• cache_avalanche_guard_hits / cache_penetration_blocked

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13. 压测与验收（k6）

目标分布 ：Zipf 热点（θ≈0.8），并发 200--1000
场景 ：① 冷启动；② 热点同时失效（SWR+单飞验证）；③ 空 Key 穿透攻击（布隆/负缓存验证）
验收线：回源 QPS 降低 ≥ 80%（相对基线）；命中 p95 < 50ms / 回源 p95 < 200ms；雪崩模拟下无级联超时

k6 脚本（可直接运行）

import http from 'k6/http';
import { check, sleep } from 'k6';

export let options = {
  scenarios: {
    cold_start: { executor: 'constant-vus', vus: 200, duration: '60s', startTime: '0s' },
    hotspot_expire: { executor: 'ramping-vus', startVUs: 100, stages: [{duration:'30s', target:800},{duration:'30s', target:0}], startTime: '70s' },
    penetration: { executor: 'constant-arrival-rate', rate: 500, timeUnit: '1s', duration: '30s', preAllocatedVUs: 300, startTime: '140s' }
  },
  thresholds: {
    http_req_duration: ['p(95)<2000'],
    'http_req_failed{scenario:penetration}': ['rate<0.01']
  }
};

const TENANTS = ['t-hot','t-mid','t-cold'];
function zipf(n) {
  const r = Math.random(); const s = 0.8;
  return Math.floor(Math.pow(r, -1/(1+s))) % n;
}

export default function () {
  const t = TENANTS[Math.floor(Math.random()\*TENANTS.length)];
const id = 100000 + zipf(5000);
const res = http.get(`http://localhost:5000/api/post/${t}/${id}`);
check(res, { '200': r => r.status === 200 || r.status===404 });
sleep(Math.random()\*0.05);
}

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14. 常见坑与注意

• TTL 不分租户 → 热租户拖累冷租户
• L1/L2 TTL 颠倒（应 L1 < L2）
• 负缓存未绑定租户/权限 → 越权命中
• 写回队列未持久化 → 崩溃丢数据（请用 Streams/消息队列）
• SWR 后台刷新无单飞/锁 → 反而雪崩
• Pub/Sub 至多一次 → 关键失效建议 Streams/补偿扫描。

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