引言：万亿次请求的启示

2013年Facebook日均处理超过10万亿次缓存请求的壮举，在《Scaling Memcache》论文中揭开了现代缓存系统的神秘面纱。本文将结合量化金融场景，解析如何借鉴Facebook的工程智慧构建金融级缓存体系。

一、金融缓存的四大天启骑士

1.1 问题全景图

在实时风控系统中，我们曾记录到：

• 每秒200万次订单查询请求
• 缓存击穿导致数据库QPS瞬时暴增8倍
• 雪崩效应造成20秒服务不可用

1.2 传统防御工事的坍塌

// 典型危险实现
func GetOrder(id string) (*Order, error) {
    val, err := redis.Get(id).Bytes()
    if err == redis.Nil {
        // 直接穿透查询数据库
        return db.Query("SELECT * FROM orders WHERE id=?", id)
    }
    return deserialize(val)
}

这种实现存在多个严重问题，导致某高频交易平台在流量高峰时数据库连接池耗尽：

1. 缓存穿透：对于不存在的ID，每次请求都会直接查询数据库
2. 缓存击穿：热点Key过期时，大量并发请求直接冲击数据库
3. 无保护机制：缺乏限流、降级和熔断策略
4. 单点故障：Redis不可用时直接暴露数据库

二、Facebook工程智慧的金融实践

从Facebook的经验和Go语言的并发特性来看，金融级缓存系统应至少包含以下防御机制：

1. 多级缓存：本地缓存+分布式缓存，降低网络延迟
2. 请求合并：使用singleflight模式防止缓存击穿