面试题：设计基于Redis SDS改进缓存淘汰策略的方案

Question

结合Redis SDS的特性，针对当前主流缓存淘汰策略在高并发、大数据量场景下的不足，设计一种新的缓存淘汰策略或对现有策略进行改进，并详细阐述该方案的设计思路、实现步骤以及预期的性能提升。

Answer 1

设计思路

1. 结合SDS动态扩容缩容特性：Redis的SDS（简单动态字符串）具有高效的动态扩容和缩容机制，在设计缓存淘汰策略时，可以借鉴此特性。对于缓存空间，当缓存使用量接近设定阈值时，并非立即淘汰大量数据，而是像SDS一样先尝试进行一定程度的“扩容”（例如申请额外的临时缓存空间）。当缓存使用量持续下降时，再逐步释放这些额外空间，实现缓存空间的动态管理。
2. 基于热度和时间双重维度：主流缓存淘汰策略如LRU（最近最少使用）仅考虑访问时间，在大数据量下可能会误淘汰热点数据。新策略结合热度（访问频率）和时间两个维度。为每个缓存数据项维护访问频率计数器和最后访问时间戳。当需要淘汰数据时，优先淘汰访问频率低且距离上次访问时间较长的数据，这样能更好地保留热点数据。
3. 分桶管理：将缓存数据按照访问频率进行分桶，不同桶设置不同的淘汰优先级。例如，高频访问桶的数据淘汰优先级最低，低频访问桶的数据淘汰优先级最高。随着数据访问频率的变化，动态调整数据所在的桶。

实现步骤

1. 数据结构设计：
   • 为每个缓存数据项设计一个结构体，包含数据本身、访问频率计数器、最后访问时间戳等字段。
   • 设计分桶数据结构，例如使用数组或链表来存储不同频率桶的缓存数据项。
2. 访问更新逻辑：
   • 当缓存数据被访问时，增加其访问频率计数器，并更新最后访问时间戳。同时根据访问频率的变化，判断是否需要将该数据项移动到其他频率桶。
3. 淘汰逻辑：
   • 当缓存空间不足时，从淘汰优先级最高的桶（低频桶）开始查找可淘汰的数据。在桶内，按照访问频率和最后访问时间的综合指标进行排序，优先淘汰综合指标最差的数据。
   • 当缓存使用量下降时，逐步释放之前申请的临时缓存空间。

预期性能提升

1. 减少热点数据淘汰：通过结合热度和时间双重维度，能更精准地保留热点数据，减少因误淘汰热点数据导致的缓存命中率下降，从而提升系统整体性能。
2. 动态空间管理：借鉴SDS动态扩容缩容特性，避免在缓存空间接近阈值时频繁大量淘汰数据，减少因淘汰数据带来的性能开销，同时提高缓存空间利用率。
3. 高并发适应性：分桶管理方式使得在高并发场景下，不同桶的淘汰操作可以并行进行，提高缓存淘汰效率，降低高并发下的锁争用，进一步提升系统的并发处理能力。