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算法学习原型如何补齐稳定性边界

原型阶段把状态放在全局内存里往往足够方便。进入服务阶段后，真正需要回答的问题变成：缓存丢失会不会影响正确性，容量满了怎么办，后台任务如何退出，多个请求如何共享状态。没有这些边界，功能即使跑通也很难稳定运行。

先决定缓存是不是事实来源

如果缓存只是加速层，重启或淘汰后应能从数据库、对象存储或重新计算中恢复；如果它保存了唯一状态，就要把持久化、备份和恢复方案写清楚。容量策略也要明确：拒绝新值、淘汰旧值，还是降级为不缓存，各自影响不同。

读多写少的本地缓存可以从互斥锁开始。不要因为看到RWMutex、跳表或 LRU 就默认其中一种更快，读写比例、键分布和对象大小才是选择依据。

func (c *Cache) Get(key string) ([]byte, bool) { c.mu.RLock() defer c.mu.RUnlock() v, ok := c.items[key] return append([]byte(nil), v...), ok }

这里复制切片是为了避免调用方修改缓存里的底层数组；若值是不可变对象，可采用不同的表示方式。

把停止和观测当成功能的一部分

过期清理任务要接受取消信号，停止服务时能够等待退出。缓存需要暴露命中、淘汰、当前容量和清理耗时等指标，但不要把原始键写入日志。验收至少覆盖过期、满容量、并发读写、异常输入、重启和取消。压测报告应带上硬件、工作负载和持续时间；一次没有报错，不能说明不存在泄漏或死锁。