面试题：缓存设计之AR场景下的缓存策略

Question

在增强现实（AR）应用中，假设存在大量的模型数据需要缓存，以减少从服务器获取数据的次数。请阐述你会采用什么样的缓存策略来确保数据的有效性和快速访问，比如缓存的更新机制、淘汰算法等，并说明理由。

Answer 1

缓存策略

1. 缓存更新机制：
   • 基于时间的更新：为每个缓存的模型数据设置一个过期时间（TTL，Time - To - Live）。比如，对于一些不太经常变化的模型数据，可以设置较长的过期时间，如一周；而对于可能频繁更新的模型数据，设置较短的过期时间，如一天或数小时。这样可以在一定时间后主动淘汰旧数据，确保缓存中的数据相对较新。理由是简单直接，易于实现和管理，能够在一定程度上保证数据的时效性。
   • 事件驱动更新：当服务器端的模型数据发生变化时，通过消息推送等机制通知客户端。客户端收到通知后，立即更新对应的缓存数据。这种方式能实时保证缓存数据与服务器数据一致，但需要服务器端具备事件触发和推送能力。适用于对数据一致性要求极高的场景，比如某些实时性强的 AR 业务应用。
2. 淘汰算法：
   • LRU（最近最少使用）算法：维护一个缓存数据列表，当有新数据进入缓存且缓存已满时，淘汰列表中最久未被使用的数据。在 AR 应用中，若用户长时间未使用某个模型数据，很可能近期也不会再使用，所以淘汰这类数据可以为新数据腾出空间。该算法能有效利用缓存空间，保证常用数据留在缓存中，提高缓存命中率。
   • LFU（最不经常使用）算法：记录每个缓存数据的使用频率，当缓存满且需要淘汰数据时，优先淘汰使用频率最低的数据。在 AR 应用场景下，如果某个模型数据很少被用户调用，说明其对用户的价值相对较低，淘汰它能优化缓存空间，适合在数据使用频率差异较大的场景中使用。

综合使用上述缓存更新机制和淘汰算法，可以在保证数据有效性的同时，实现快速访问，提升 AR 应用的性能。