面试题：缓存设计之缓存与AI模型服务基础交互

Question

在后端开发中，当AI模型服务频繁调用一些相对固定的数据时，如何设计缓存系统来优化性能？请阐述缓存数据的选择策略、更新机制以及可能遇到的缓存穿透问题及解决方案。

Answer 1

缓存数据的选择策略

1. 热点数据优先：优先缓存经常被调用的数据。可通过分析日志或监控系统，找出一段时间内访问频率高的数据，如电商平台中热门商品的详情信息。
2. 数据稳定性：对于相对固定不变或很少变化的数据，如网站的配置信息、城市列表等，适合放入缓存。这样可以减少对底层数据源的查询压力。
3. 数据生成成本：如果获取数据的计算成本高，如复杂的聚合计算结果、AI模型训练的中间结果等，应考虑缓存。

更新机制

1. 定时更新：设定固定的时间间隔，主动更新缓存中的数据。适用于数据更新频率相对稳定且可预测的场景，比如每天凌晨更新前一天的统计数据缓存。
2. 基于事件驱动：当数据源中的数据发生变化时，触发缓存更新操作。例如在数据库中商品信息发生修改后，立即更新对应的商品缓存。
3. 懒加载更新：当缓存数据过期或者被访问且发现已过期时，重新从数据源获取并更新缓存。这种方式能减少不必要的更新操作，但可能导致在缓存过期到重新加载期间，用户获取到旧数据。

缓存穿透问题及解决方案

缓存穿透：指查询一个一定不存在的数据，由于缓存中没有，每次都会去查询数据库，若恶意用户大量发起这种查询，会给数据库带来巨大压力甚至导致数据库宕机。

解决方案：

1. 布隆过滤器：在查询数据前，先通过布隆过滤器判断数据是否存在。布隆过滤器是一种概率型数据结构，它可以高效地判断一个元素是否在集合中，误判率较低。当布隆过滤器判断数据不存在时，直接返回，不再查询数据库。
2. 空值缓存：当查询数据库发现数据不存在时，也将这个空值结果缓存起来，并设置较短的过期时间。后续再次查询同样的数据时，直接从缓存中获取空值，避免对数据库的无效查询。