面试题：缓存设计之缓存预热策略基础应用

Question

在一个简单的电商商品展示系统中，假设商品信息会频繁被查询，你如何设计缓存预热策略来应对高并发场景下的商品查询请求？请描述具体的步骤和可能用到的技术。

Answer 1

缓存预热策略步骤

1. 确定预热数据：分析电商系统中热门商品、新品等经常被查询的商品类别或具体商品，将这些商品信息纳入预热范围。
2. 选择预热时机：可以在系统启动时进行缓存预热，也可在业务低峰期（如凌晨）提前预热，避免影响正常业务时段。
3. 实现预热操作：
   • 从数据库批量读取确定的商品信息。例如，通过SQL查询语句一次性获取热门商品列表。
   • 将读取到的商品数据按照缓存结构要求进行整理，如转换为适合Redis的键值对形式，商品ID作为键，商品详细信息作为值。
   • 批量写入缓存。

可能用到的技术

1. 缓存技术：
   • Redis：作为高性能的内存缓存数据库，支持多种数据结构，如字符串、哈希等，适合存储商品信息。利用其批量操作命令（如MSET等）可高效进行数据写入。
   • Memcached：也是常用的分布式缓存系统，以简单的键值对存储数据，在高并发场景下性能出色。
2. 编程语言：
   • Java：可使用Jedis、Lettuce等Redis客户端库来操作Redis缓存，通过JDBC连接数据库读取商品数据。
   • Python：借助Redis - Py库与Redis交互，利用SQLAlchemy等库连接数据库获取商品信息。
3. 任务调度框架：
   • Quartz（Java）：用于在指定时间（如凌晨低峰期）执行缓存预热任务，可灵活配置调度规则。
   • APScheduler（Python）：同样能实现定时任务调度，方便设置缓存预热任务的执行时间。