面试题：缓存设计之多缓存类型协同工作

Question

假设你正在开发一个高并发、大数据量的后端系统，需要设计一个缓存方案，要求同时使用LRU、LFU和FIFO三种缓存类型协同工作，以达到最优的缓存性能。请描述你将如何设计这个缓存方案，包括三种缓存类型之间的交互逻辑、数据如何在它们之间流动，以及在不同业务场景下如何调整它们的参数以实现最佳效果。

Answer 1

缓存方案设计

1. 缓存结构设计：
   • LRU缓存：采用双向链表和哈希表实现。双向链表用于记录数据的访问顺序，哈希表用于快速定位链表节点，以实现O(1)的查找、插入和删除操作。
   • LFU缓存：使用哈希表存储每个数据的频率，同时用一个以频率为键，双向链表为值的哈希表来存储相同频率的数据。每次访问数据时，更新其频率，并相应调整其在双向链表中的位置。
   • FIFO缓存：使用队列来存储数据，新数据插入队尾，当缓存满时，从队头移除数据。
2. 交互逻辑与数据流动：
   • 数据读取：首先在LRU缓存中查找数据。如果找到，将数据移到LRU链表头部（表示最近使用），并返回数据。若LRU中未找到，则在LFU缓存中查找。若LFU中找到，更新其频率并调整位置后返回。若LFU也未找到，则在FIFO缓存中查找，若找到则返回。如果三个缓存中都未找到，则从数据源获取数据。获取后，将数据首先放入LRU缓存，同时根据业务场景判断是否需要放入LFU和FIFO缓存。
   • 数据写入：新数据优先写入LRU缓存。当LRU缓存达到容量上限时，根据业务场景决定移除的数据是放入LFU缓存（如果LFU缓存未满）还是直接丢弃。如果LFU缓存也达到容量上限，移除LFU中频率最低的数据（如果业务允许，也可考虑将其放入FIFO缓存）。当FIFO缓存满时，移除队头数据。
3. 参数调整策略：
   • 读密集型业务：
     • LRU缓存：增大LRU缓存容量，使其能容纳更多近期访问的数据，减少从LFU和FIFO缓存查找的次数。
     • LFU缓存：适当减小LFU缓存容量，因为读密集型业务中数据访问频率变化快，较小的LFU缓存能更快适应频率变化。
     • FIFO缓存：根据业务特点，设置较小的FIFO缓存容量，用于存储一些可能被顺序访问但访问频率不高的数据。
   • 写密集型业务：
     • LRU缓存：适当减小LRU缓存容量，因为写操作频繁会使LRU链表频繁变动，较小容量可减少维护成本。
     • LFU缓存：增大LFU缓存容量，写操作可能导致数据访问频率变化，较大的LFU缓存可更好地适应这种变化。
     • FIFO缓存：可适当增大FIFO缓存容量，用于临时存储新写入的数据，减少对数据源的写入压力。
   • 冷热数据分明业务：
     • LRU缓存：调整LRU缓存容量，确保热点数据能长时间保留在LRU缓存中。
     • LFU缓存：适当调整LFU缓存容量，对于访问频率突然升高的冷数据，能快速在LFU缓存中进行管理。
     • FIFO缓存：可根据冷数据的访问模式，调整FIFO缓存容量，用于存储可能会按顺序访问的冷数据。