缓存命中率低？别急，先看问题出在哪
你在做推荐系统或者用户个性化页面时，可能遇到这种情况：明明加了缓存，但每次请求还是打到后端服务，响应变慢，服务器压力也上去了。查日志发现，缓存命中率只有20%甚至更低。问题很可能出在“个性化”这三个字上。
为什么个性化内容缓存难命中
普通缓存比如静态资源、公共数据，所有人看到的都一样，一个key就能服务成千上万用户。但个性化内容不一样，每个用户的首页推荐、浏览记录、偏好标签都不一样。如果缓存key设计得过于细分，比如按“用户ID+时间戳+设备类型”拼接，那缓存碎片化严重，几乎每个请求都是新key，自然命中不了。
拆分个性化与公共部分
一个实用的做法是把页面拆成两块：公共部分和个性化部分。比如首页顶部的热门活动是大家都一样的，这部分完全可以走CDN或共享缓存；底部的“猜你喜欢”才是每个人的独享内容。
前端可以先加载已缓存的公共模块，再异步拉取个性化的那部分。这样哪怕个性化缓存没命中，整体体验也不会太差。
用分层缓存降低压力
不是所有个性化数据都要实时计算。可以把用户兴趣标签按小时或天预计算一次，缓存在Redis里，key设计为“user:12345:profile:20240405”。虽然不如实时精准，但命中率能提升一大截。
更进一步，对相似用户做群体画像。比如一线城市25-30岁的男性用户，他们的推荐内容有高度重合。可以用“用户分群+局部微调”的方式，先读取群体缓存，再根据个人偏好小幅度调整，既快又准。
调整缓存Key的设计策略
别再用完整的用户ID当唯一标识。试着把用户属性归类，比如把地域、年龄、性别组合成一个标签组作为缓存key的一部分：
cache_key = "rec:group:" + hash(location + age_group + gender)这样同一群体的用户能共享部分内容缓存，命中率自然上升。
引入边缘计算预生成内容
像Cloudflare Workers或AWS Lambda@Edge这类技术，可以在离用户更近的地方动态生成轻量级个性化内容。比如在CDN节点根据cookie里的用户ID查一次Redis，命中就返回定制内容，不命中回源计算并写入缓存。
这种方式把个性化逻辑前移，减少了主服务负担，也能提升整体缓存利用率。
监控与迭代不能少
上线后要持续观察缓存命中率、TTL设置是否合理、冷热数据分布。有时候只是把过期时间从1小时改成2小时，命中率就能从25%跳到60%。关键是要有监控面板，能看到哪个key最常miss，哪个用户群消耗最多计算资源。
有个团队曾发现夜间推荐接口压力暴增，一查是某个新功能默认开启导致大量新用户频繁刷新。关掉默认加载后，缓存压力立马下降。这种细节靠代码看不出，得靠数据说话。