聊聊 AI 搜索场景下，SpringBoot 如何搭配 MySQL+Redis 扛住查询压力

现在 AI 搜索越来越普及，用户随时输入各种问题发起检索，接口请求量波动特别大。如果所有查询请求都直接打到 MySQL，数据库很容易扛不住，响应变慢甚至出现超时，这也是我在项目里实际遇到过的问题。
我日常使用 SpringBoot 开发后端服务，采用 MySQL 加 Redis 的方案来优化 AI 检索相关查询。MySQL 用来持久化存放知识库、基础业务数据，保证数据不会丢失；Redis 充当缓存，把访问频率高的检索结果放到内存里。用户发起搜索请求时，程序先查询 Redis，如果有数据直接返回；没有命中，再去查询 MySQL，同时把结果存入缓存供下次使用。
实际开发踩过不少坑。一开始没处理 Redis 序列化，存入对象出现乱码；没有设置空值缓存，大量不存在的搜索关键词持续穿透到数据库。后面逐步完善配置，给空查询结果增加短期缓存，同时规范缓存过期时间，尽量避免缓存和数据库数据不一致。
缓存只是性能优化手段，不能完全替代数据库。AI 搜索流量忽高忽低，Redis 可以很好起到削峰效果。后续我也会持续根据真实线上检索流量调整缓存策略，不断打磨这套基础架构。

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······爱分享的陈工