集中式缓存用Redis实现跨服务数据共享与高可用，本地缓存用IMemoryCache提升访问性能，分层缓存结合两者优势，通过本地+Redis+失效通知机制平衡性能与一致性，.NET中推荐Cache-Aside模式并结合消息队列处理缓存更新。
在微服务架构中，.NET 应用的缓存策略选择需要结合性能、一致性、部署结构和数据特性来综合判断。没有“最好”的策略，只有“最合适”的方案。
集中式缓存：Redis 作为共享缓存层
当多个微服务需要访问相同的数据（如用户信息、配置项），使用集中式缓存能避免数据不一致问题。
适用场景：
跨服务共享数据 需要缓存高可用和持久化 水平扩展的服务实例
实现方式：
在 .NET 中通过 StackExchange.Redis 或 Microsoft.Extensions.Caching.StackExchangeRedis 集成 Redis。设置合理的过期策略（如 sliding expiration）和最大内存限制，防止雪崩或击穿。
本地缓存：IMemoryCache 用于高频低变更数据
对于读多写少、变更频率低且允许短暂不一致的数据（如地区列表、枚举值），本地缓存可极大降低延迟。
优点：
访问速度极快（内存内） 减轻外部依赖压力
注意点：
每个服务实例有独立缓存副本，需处理失效同步问题。可通过消息队列（如 RabbitMQ）广播缓存更新事件，触发各节点主动清除。
分层缓存：结合本地与分布式缓存
兼顾性能与一致性，典型模式是先查本地缓存，未命中再查 Redis，查到后回填本地。
建议做法：
本地缓存设置较短过期时间（如 1–5 分钟） Redis 缓存设置较长过期时间（如 30 分钟） 关键数据更新时，先更新数据库，再删除 Redis 缓存，最后通知各节点清理本地缓存这种策略在 .NET 中可通过封装统一的 CacheService 实现，隐藏底层复杂性。
缓存更新策略的选择
根据业务容忍度选择更新机制：
Cache-Aside（旁路缓存）：最常用。应用先查缓存，未命中查数据库并写入缓存。适合大多数读场景。 Write-Through：写操作由缓存代理同步写入数据库。需自定义实现或使用支持该模式的缓存系统。 Write-Behind：异步写数据库，性能高但可能丢数据，适用于日志类或非核心数据。.NET 中推荐优先使用 Cache-Aside 模式，逻辑清晰，容错性强。
基本上就这些。关键是根据数据一致性要求、访问频率和服务拓扑做权衡。多数生产环境采用“Redis + 本地缓存 + 失效通知”组合，平衡了性能与可控性。
以上就是.NET 中的缓存策略在微服务中如何选择？的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
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