在金融交易高峰期，自动交易平台面临巨大的流量压力，智能缓存技术成为保障系统稳定的关键，通过动态缓存热点数据、实时调整缓存策略，平台能显著降低数据库负载，提升响应速度，采用多级缓存架构（如本地缓存+分布式缓存）可有效分散压力，结合LRU等智能淘汰机制确保内存高效利用，基于机器学习预测交易模式，预先加载潜在高频访问数据，使系统在订单量激增时仍保持毫秒级延迟，异步处理与缓存击穿防护机制的引入，进一步避免了雪崩风险，让交易平台在流量洪峰中实现99.99%的高可用性，为投资者提供不间断的稳定服务。