面试题：缓存设计：自动驾驶数据流水线中缓存的常见类型及适用场景

Question

在自动驾驶数据流水线中，通常会用到哪些类型的缓存（如本地缓存、分布式缓存等）？请分别阐述每种缓存类型适合的具体场景，并说明原因。

Answer 1

本地缓存

1. 适合场景：处理实时性要求极高且数据量相对较小的任务。例如，在自动驾驶车辆的感知模块中，短时间内频繁访问的一些配置参数，像传感器的校准参数等。
2. 原因：本地缓存位于单个计算节点内，访问速度极快，几乎没有网络延迟，能满足实时性需求。同时，对于数据量小的情况，本地内存足以存储，无需复杂的分布式架构。

分布式缓存

1. 适合场景：在多节点协作处理大量数据的场景，例如自动驾驶数据中心对海量历史驾驶数据的处理。不同计算节点可能需要频繁访问相同的基础数据，如地图数据、交通规则库等。
2. 原因：分布式缓存可以通过集群的方式扩展存储容量和处理能力，满足大数据量的存储需求。并且多节点可同时高效访问，通过一致性哈希等算法保证数据的均匀分布和快速定位，提升整体处理效率。

磁盘缓存

1. 适合场景：用于存储那些访问频率相对较低，但又不能丢弃的数据。比如自动驾驶系统中定期生成的日志文件，以及一些长时间不使用但可能需要回溯分析的历史数据。
2. 原因：磁盘缓存成本低、容量大，虽然访问速度比内存缓存慢，但对于访问不频繁的数据，能在成本和存储需求间取得平衡。同时，数据持久化存储在磁盘，不易丢失，适合长期保存。