面试题：缓存设计之中等难度：热点数据动态发现机制的基础实现

Question

请简述基于缓存的热点数据动态发现机制的基本原理，以及在实现过程中如何利用缓存的特性（如过期时间、数据淘汰策略等）来辅助热点数据的识别和管理。

Answer 1

基本原理

1. 数据访问统计：系统在处理数据请求时，记录每个数据项的访问次数或访问频率。例如，每次请求一个数据，对应的计数器加1。
2. 热点数据判定：设定一个阈值，当某个数据项的访问次数或频率超过该阈值时，就将其判定为热点数据。比如，每小时内访问次数超过1000次的数据被视为热点数据。

利用缓存特性辅助热点数据识别和管理

1. 过期时间
   • 识别热点：热点数据通常访问频繁，可设置较长的过期时间。若某个数据在较短时间内多次被访问，缓存中其过期时间不断被刷新，表明它可能是热点数据。例如，新闻详情页面，热门新闻的缓存过期时间持续延长。
   • 管理热点：对于不再热门的数据，其过期时间到期后从缓存中移除，释放缓存空间。如一些时效性强的体育赛事比分数据，赛事结束热度下降，缓存过期自动删除。
2. 数据淘汰策略
   • 识别热点：采用LRU（最近最少使用）、LFU（最不经常使用）等淘汰策略。在LRU策略下，经常被访问的数据会处于缓存活跃位置，不易被淘汰；LFU中，访问频率高的数据被淘汰概率低，从而间接识别热点数据。
   • 管理热点：通过合理配置淘汰策略，保证热点数据始终在缓存中。如在高并发电商场景，频繁被查询的商品信息，由于符合相应淘汰策略规则，能持续保留在缓存，提升访问性能。