面试题：缓存设计：如何通过缓存设计优化视频流服务的冷启动延迟

Question

假设你负责设计一个视频流服务的缓存系统，该服务有大量新用户涌入，导致视频冷启动延迟较高。请详细说明你会从哪些方面进行缓存设计优化，以降低冷启动延迟，包括但不限于缓存架构、数据预取策略、缓存更新机制等，并阐述背后的原理。

Answer 1

缓存架构优化

1. 分层缓存：
   • 设计：采用多级缓存，如浏览器缓存、CDN 缓存、服务器本地缓存（如 Redis 等内存缓存）以及磁盘缓存。浏览器缓存可以直接返回视频数据给用户，减少网络请求；CDN 缓存分布在离用户更近的节点，快速响应请求；服务器本地缓存加速应用层数据读取；磁盘缓存用于存储不常访问但不能丢弃的数据。
   • 原理：通过将数据存储在不同层级且访问速度不同的缓存中，利用空间换时间，优先从高速缓存获取数据，减少整体数据获取延迟。
2. 分布式缓存：
   • 设计：使用分布式缓存系统，如 Redis Cluster。将视频数据根据一定的规则（如哈希算法）分布在多个缓存节点上，增加缓存容量和并发处理能力。
   • 原理：避免单个缓存节点的性能瓶颈，通过并行处理大量请求，提高缓存系统的整体吞吐量和响应速度。

数据预取策略

1. 热门视频预取：
   • 设计：分析用户行为数据，确定热门视频列表。在系统空闲时段或者带宽利用率较低时，提前将热门视频预取到缓存中。
   • 原理：大多数用户倾向于观看热门内容，提前将这些视频缓存，当新用户请求时可以直接从缓存获取，减少冷启动延迟。
2. 基于用户画像预取：
   • 设计：收集用户的观看历史、点赞、评论等数据，构建用户画像。根据新用户与已有用户画像的相似度，预取相似用户观看过的视频到缓存。
   • 原理：相似用户的兴趣点相近，预取相似用户喜欢的视频，提高新用户请求视频在缓存中的命中率，降低冷启动延迟。

缓存更新机制

1. 写后更新：
   • 设计：当视频源数据发生变化时，先更新数据库，然后异步更新缓存。可以使用消息队列（如 Kafka）来解耦更新操作，确保数据一致性。
   • 原理：写操作直接作用于数据库，保证数据持久化，然后通过异步任务更新缓存，减少对业务操作的影响，提高系统响应速度。
2. 失效策略：
   • 设计：为缓存数据设置合理的过期时间。对于热门视频可以设置较长的过期时间，而对于冷门视频设置较短的过期时间。同时可以结合惰性删除和定期删除策略来清理过期数据。
   • 原理：确保缓存数据的时效性，避免使用过期数据，同时通过合理设置过期时间和删除策略，平衡缓存空间利用和数据一致性。