面试题：缓存设计之缓存与搜索引擎协同基础

Question

在缓存与搜索引擎的协同优化中，假设搜索引擎的查询频率较高但数据更新频率较低，你会如何设计缓存策略来提高系统整体性能？请阐述缓存的类型选择、更新机制以及与搜索引擎交互的方式。

Answer 1

缓存类型选择

1. 内存缓存：由于查询频率高，需要快速响应，内存缓存如 Redis 能提供极快的读写速度，满足快速获取数据的需求。其基于内存的特性，使得数据的读取和写入几乎能在瞬间完成，有效减少搜索引擎查询的响应时间。
2. 分布式缓存：考虑到系统可能的扩展性，分布式缓存（如 Redis Cluster）可在多台服务器间分布数据，提升缓存容量和可用性。当系统规模扩大，单台服务器的缓存无法满足需求时，分布式缓存能够通过集群的方式，将数据分散存储在多台服务器上，保证缓存服务的稳定性和扩展性。

更新机制

1. 定期更新：鉴于数据更新频率低，可以设置一个合适的时间间隔（如每天、每周）来主动更新缓存中的数据。在更新时，从数据源获取最新数据，然后批量更新到缓存中。这种方式简单且易于实现，能保证缓存数据在一定时间内的准确性。
2. 基于事件驱动的更新：在数据源数据发生变化时（例如数据库有数据插入、修改操作），通过消息队列（如 Kafka）等机制发送更新消息。缓存系统监听这些消息，一旦接收到，立即更新相应的缓存数据。这种方式能更及时地反映数据变化，但实现相对复杂，需要处理消息的可靠传递和重复消费等问题。

与搜索引擎交互的方式

1. 缓存优先策略：搜索引擎接收到查询请求时，首先查询缓存。如果缓存命中，直接返回缓存中的结果，大大缩短响应时间。只有当缓存未命中时，才去数据源查询数据，查询到数据后，一方面返回给用户，另一方面将数据更新到缓存中，以便后续查询。
2. 缓存预热：在系统启动或空闲时段，预先将一些热门查询结果加载到缓存中。这样在查询高峰期，大部分查询都能直接从缓存获取结果，减少数据源的压力。可以根据历史查询记录统计出热门查询，然后批量将这些查询结果预先存入缓存。