面试题答案
一键面试定时过期
- 工作方式：在设置缓存数据时，同时设置一个过期时间。当到达过期时间后，该缓存数据会被自动删除。例如，在使用Redis设置缓存时，可以通过
SET key value EX seconds命令，其中EX seconds就是设置的过期时间（秒），当seconds时间过去后，key对应的缓存数据就会被删除。 - 对缓存命中率影响：从理论上来说，如果数据的访问模式比较规律，且过期时间设置合理，能及时淘汰不再使用的数据，有助于保持缓存空间的有效利用，不会因为大量过期数据占用空间而影响新数据的缓存，从而维持较高的缓存命中率。但如果过期时间设置过短，可能导致经常需要从数据源重新获取数据，降低缓存命中率；若设置过长，则可能长时间保留不再使用的数据，浪费缓存空间，影响其他更常用数据的缓存，也可能间接降低缓存命中率。
惰性过期
- 工作方式：数据在设置时同样可以设置过期时间，但并不会主动去检查数据是否过期，而是在每次获取缓存数据时，才检查该数据是否过期。如果过期，则删除该数据，并返回空值（表示缓存未命中），然后从数据源获取最新数据并重新放入缓存。比如在一个简单的Python字典模拟的缓存中，每次获取
cache[key]时，先检查当前时间是否超过了设置的过期时间expire_time[key]，如果超过则删除该键值对，否则返回对应的值。 - 对缓存命中率影响：优点是只有在数据被访问时才判断是否过期，不会因为频繁检查过期而消耗过多资源。对于访问频率较低的数据，即使已过期也不会立刻被清理，在再次访问前仍然占用缓存空间，可能降低缓存命中率。但对于访问频繁的数据，只要不过期就一直命中，缓存命中率可能较高。整体而言，可能会因为部分过期数据长时间占用缓存空间，导致缓存中无法缓存新的更常用数据，在一定程度上影响缓存命中率。
定期过期
- 工作方式：系统每隔一段时间（比如每隔100毫秒），就随机从缓存中取出一定数量（比如100个）的缓存数据进行检查，删除其中过期的数据。例如，在一个简单的缓存系统实现中，可以通过一个定时任务，按照设定的时间间隔，从缓存数据集合中随机抽取部分数据，检查其过期时间，将过期的数据删除。
- 对缓存命中率影响：定期过期是在定时过期和惰性过期之间的一种折中策略。合理设置检查周期和每次检查的数据量，可以在不消耗过多资源的情况下，及时清理部分过期数据，减少过期数据占用缓存空间的时间，从而提高缓存命中率。但如果检查周期过长或者每次检查的数据量过少，可能导致大量过期数据长时间存在，影响缓存命中率；反之，如果检查过于频繁或者每次检查数据量过大，会增加系统开销，也可能对缓存命中率产生一定影响，因为在检查过期数据时可能影响正常的缓存访问操作。