Redis缓存核心是解决重复查库和响应慢问题，需设置带过期时间的键、先查缓存后回填、更新时主动删缓存；pub/sub适用于轻量通知；需防范穿透、击穿、雪崩，并通过连接池和序列化优化实战。
Redis缓存：为什么用，怎么用
缓存不是加个redis.set()就完事。核心是解决「重复查数据库」和「响应慢」问题。比如用户详情页每次打开都查 MySQL，QPS 上去后数据库容易扛不住；而用户资料变化不频繁，完全可以用 Redis 缓存 5 分钟——既减轻数据库压力，又让接口快上几倍。
关键操作有三点：
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设置带过期时间的键：用
redis.setex("user:1001", 300, json.dumps(data))，避免缓存永久堆积 - 读取时先查缓存，未命中再查库并回填：别漏掉「回填」这步，否则缓存永远不生效
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数据更新时主动删缓存（或更新）：比如修改用户昵称后执行
redis.delete("user:1001")，防止脏数据
发布订阅：轻量级消息通信场景
Redis 的 pub/sub 不是 Kafka，也不保证消息不丢，但它足够简单、低延迟，适合内部通知类需求：比如后台改了配置，通知所有 Web 实例重新加载；或者管理员踢人，实时推下线指令给对应连接。
实际写法很直接：
立即学习“Python免费学习笔记（深入）”；
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发布端：用
redis.publish("channel:config_update", "reload") -
订阅端：创建
PubSub对象，调用ps.subscribe("channel:config_update")，再循环ps.get_message()或用listen()阻塞收消息 -
注意断连重连：订阅连接不稳定，需捕获异常并重建
PubSub和重订阅频道
缓存穿透、击穿、雪崩：三个坑怎么绕开
线上出问题，往往不是不会用 Redis，而是没防住这三种典型场景：
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穿透：查一个根本不存在的 ID（比如 -1 或随机字符串），缓存没命中，请求直冲数据库。对策：对空结果也缓存（如
redis.setex("user:-1", 60, "null")），或用布隆过滤器前置拦截 -
击穿：热点 key 过期瞬间，大量并发请求同时打到数据库。对策：加互斥锁（用
set nx ex实现），只让一个请求回源加载，其余等待后读缓存 -
雪崩：大量 key 同一时刻过期，缓存集体失效。对策：设置过期时间加随机偏移（如
300 + random.randint(0, 60)），错峰失效
实战小技巧：连接管理与序列化
别在每次操作都新建 Redis 连接——开销大还容易触发连接数上限。用 redis.ConnectionPool 复用连接：
pool = redis.ConnectionPool(host='localhost', port=6379, db=0, max_connections=20)
redis_client = redis.Redis(connection_pool=pool)
存 Python 对象别直接塞字典进去，Redis 只认字节串。推荐用 json（简单结构）或 pickle（含方法/自定义类，但注意安全）：
- 存：
redis.set("user:1001", json.dumps(data, ensure_ascii=False).encode("utf-8")) - 取：
json.loads(redis.get("user:1001"))
