Flask-Caching 与 Flask-Limiter 的协作方式

缓存和限流经常被当成「加一行装饰器」的优化，但它们真正考验的是边界设计。

缓存什么

优先缓存「读多写少、计算稳定」的数据：分类列表、标签计数、首页聚合结果。

cached = cache.get("blog:categories")
if cached is None:
    cached = build_categories()
    cache.set("blog:categories", cached, timeout=300)

关键不是 cache.get，而是写操作后必须失效。博客服务在发布、删除、修改分类后统一清理缓存，避免出现「后台改了但前台不变」。

限流限什么

• 登录、注册、找回密码：防止撞库与邮件轰炸
• 工具执行接口：防止脚本批量调用
• 全站默认限流：兜底

@limiter.limit(lambda: current_app.config["TOOL_RUN_LIMIT"])
def run_tool(slug):
    ...

把阈值放进配置，测试环境关闭，生产环境按实际负载调整。

分层配额

全局限流之外，业务层还有「每日免费次数」：访客 10 次、注册用户 50 次、会员不限。两层机制互补：限流挡住瞬时洪峰，配额控制长期成本。

降级策略

缓存不可用时回退到数据库，统计写入失败时回滚事务，都不能影响主流程。