在日常开发中，常用的基础架构组合为 Go + MySQL + Next.js。为了提升系统性能和响应速度，合理设计缓存策略和数据库写入方式至关重要。以下是我的一些实践经验总结：
-
数据读取缓存策略
- 对于少量且变化不频繁的数据（如系统配置），推荐使用内存缓存。这样可以减少外部依赖，提升读取速度。
- 对于需要频繁读取且有一定变动的应用数据，建议使用 Redis 作为缓存层。Redis 适合存储可变且访问量大的数据，能够有效减轻数据库压力。
-
固定配置的缓存管理
- 固定配置项应在服务启动时预加载到内存中，确保读取时的极致性能。
- 当配置发生变更时，应自动刷新内存缓存，保证数据一致性。
- 所有配置项的读取操作都应直接从内存获取，避免频繁访问数据库或外部缓存。
-
应用数据的缓存策略
- 应用数据通常不需要预缓存，而是在首次访问时从数据库加载并写入缓存。
- 数据变更后应及时清理相关缓存，防止脏数据。
- 可以设置定期清理策略，确保缓存数据的时效性和准确性。
-
高并发场景下的批量写入优化
- 对于 API 服务或日志流等大量写入数据库的场景，推荐采用批量写入方式。
- 例如每 1 秒批量写入一次，可以显著降低数据库的写入压力，提高整体性能和稳定性。
总结：
- 固定配置采用内存预缓存，并在变更时自动刷新。
- 读取频繁但变化不大的应用数据缓存到 Redis，采用按需缓存和定期清理机制。
- 数据库写入操作引入批量写入策略，建议每 1 秒执行一次批量写入。
通过以上优化措施，可以有效提升 Go + MySQL + Next.js 架构下的系统性能和可扩展性。