面试题：缓存设计之高级难度：物联网场景下缓存容量规划

Question

已知某物联网系统连接了10000个传感器，每个传感器每5分钟产生1KB的数据，假设系统要求缓存最近1小时的数据。请阐述你对缓存容量的规划思路，并考虑可能存在的缓存数据增长情况，如何动态调整缓存容量。

Answer 1

1. 缓存容量规划思路
   • 首先计算1小时内单个传感器产生的数据量：
     • 每个传感器每5分钟产生1KB数据，1小时有60分钟，所以1小时内单个传感器产生的数据量为(\frac{60}{5}×1KB = 12KB)。
   • 然后计算10000个传感器1小时产生的数据量，即缓存所需的最小容量：
     • 10000个传感器1小时产生的数据量为(10000×12KB = 120000KB = 120MB)。
2. 考虑缓存数据增长情况及动态调整缓存容量
   • 预估增长趋势：
     • 分析业务发展趋势，比如未来传感器数量是否有计划增加，或者传感器产生数据的频率是否可能提高。如果传感器数量预计以每年10%的速度增长，那么下一年可能连接的传感器数量为(10000×(1 + 10%) = 11000)个。同样，如果传感器产生数据频率可能变为每4分钟1KB，那么单个传感器1小时产生的数据量变为(\frac{60}{4}×1KB = 15KB)。
   • 动态调整策略：
     • 基于阈值的调整：设置高低两个缓存容量阈值，例如低阈值为120MB（当前计算的最小容量），高阈值为150MB。当缓存使用量达到高阈值时，启动增加缓存容量的操作，比如增加30MB；当缓存使用量低于低阈值时，释放部分缓存容量，例如释放20MB。
     • 定时评估：定时（如每天凌晨）评估系统近期（如过去一周）的缓存使用情况，根据业务增长预估，计算未来一段时间（如一个月）可能需要的缓存容量。如果计算结果显示未来一个月所需缓存容量可能超过当前最大缓存容量，提前规划增加缓存资源，如向云服务提供商申请更多内存空间或者增加本地服务器的内存。
     • 负载均衡与分布式缓存：采用分布式缓存系统，如Redis Cluster。当单个节点缓存容量不足时，可以方便地添加新节点来扩展缓存容量。通过负载均衡算法，将数据均匀分布到各个节点上，避免单个节点压力过大。同时，在系统负载较低时，可以适当减少节点数量以节省资源。