面试题：缓存设计之高级难度：缓存告警阈值设定策略

Question

假设你正在为一个高并发的电商应用构建缓存监控与告警系统，针对缓存命中率、缓存内存使用率这两个关键指标，阐述你会如何设定合理的告警阈值。需要考虑业务场景、历史数据以及对系统性能的影响等因素。

Answer 1

缓存命中率

1. 基于业务场景：
   • 对于电商应用中商品详情页的缓存，这是用户频繁访问的内容，若缓存命中率过低，可能导致大量数据库查询，增加数据库压力，影响用户体验。一般来说，可将告警阈值下限设定在80% - 90%。例如，热门商品的缓存命中率低于85%，就触发告警，因为热门商品的缓存未命中会极大影响性能。
   • 对于一些低频访问的后台配置数据缓存，其缓存命中率要求可以相对低一些，下限可设定在60% - 70%。因为即使未命中，对整体系统性能和用户体验影响较小。
2. 参考历史数据：
   • 收集过去一段时间（如一周、一个月）的缓存命中率数据。分析业务高峰和低谷时段的命中率波动情况。如果历史数据显示，在业务高峰时，缓存命中率最低为82%，且此时系统性能未受明显影响，那么可将告警下限设定在略低于82%的数值，如80%。这样既能有效监控命中率异常，又不会因正常波动触发过多告警。
3. 考虑系统性能影响：
   • 当缓存命中率降低时，系统会更多地依赖数据库等后端存储。如果数据库性能瓶颈明显，少量的缓存未命中就可能导致系统响应时间大幅增加。此时，应设定相对较高的告警阈值，比如85%以上。若系统后端存储有较强的扩展性和性能储备，可以适当降低告警阈值，如80%，以更灵活地应对业务变化。

缓存内存使用率

1. 基于业务场景：
   • 在电商大促期间，商品信息、促销规则等缓存数据量会大幅增加，可能导致缓存内存使用率升高。为保证缓存正常工作，避免因内存不足导致缓存数据频繁淘汰，可将告警阈值上限设定在90% - 95%。在日常业务中，由于缓存数据量相对稳定，上限可设定在80% - 85%。
   • 对于采用分布式缓存架构的电商应用，不同节点的缓存内存使用率可能存在差异。需要综合考虑各节点情况，对于承担关键业务数据缓存的节点，告警阈值应相对保守，如80%；对于一些辅助性缓存节点，可适当放宽到85% - 90%。
2. 参考历史数据：
   • 回顾历史数据中缓存内存使用率的峰值和均值。如果过去大促期间缓存内存使用率最高达到92%，且系统未出现明显性能问题，那么在后续大促活动前，可将告警阈值设定在略低于92%，如90%。同时，观察日常业务中内存使用率的波动范围，若均值为75%，可将告警阈值设定在80%，以便及时发现内存使用异常增长的情况。
3. 考虑系统性能影响：
   • 当缓存内存使用率接近上限时，缓存系统可能会频繁进行数据淘汰操作，影响缓存命中率和系统性能。如果系统对缓存命中率要求极高，那么应设定较低的告警阈值，如80%，以确保有足够内存维持缓存数据的稳定。若系统对缓存命中率的敏感度相对较低，可适当提高告警阈值至85% - 90%，充分利用缓存内存资源。