面试题：缓存设计 - 热点数据识别与缓存策略

Question

假设你有一个电商系统，商品浏览量是判断热点数据的重要依据。请描述如何设计一个缓存策略，能够快速识别出浏览量高的商品，并将其缓存起来，同时要考虑缓存的更新机制，避免数据不一致问题。

Answer 1

1. 缓存策略设计
   • 使用合适的缓存数据结构：
     • 可以选用Redis作为缓存工具，利用其有序集合（Sorted Set）数据结构。有序集合的每个元素都关联一个分数（score），可以将商品的浏览量作为分数，商品ID作为元素。这样，通过ZRANGEBYSCORE命令，可以很方便地获取浏览量高（分数高）的商品ID。例如，假设商品ID为product:1，浏览量为100，使用ZADD product_views 100 product:1命令将其添加到有序集合product_views中。
   • 缓存粒度：
     • 对于商品信息的缓存，可以以商品ID为键，将商品的详细信息（如名称、价格、描述等）作为值存储在缓存中。例如，在Redis中使用SET product:1 "{\"name\":\"商品1\",\"price\":100,\"description\":\"这是商品1的描述\"}"。这样在获取热点商品时，可以直接根据商品ID从缓存中获取详细信息，提高响应速度。
   • 缓存淘汰策略：
     • 选择合适的缓存淘汰策略，如LRU（最近最少使用）或LFU（最不经常使用）。在Redis中，可以通过配置maxmemory-policy参数来设置淘汰策略。例如，如果设置为maxmemory-policy allkeys - lru，当缓存达到最大内存限制时，Redis会根据LRU算法淘汰最近最少使用的键值对，确保缓存空间的合理利用。
2. 缓存更新机制
   • 实时更新浏览量：
     • 当用户浏览商品时，在数据库中增加商品浏览量的同时，也要实时更新缓存中的浏览量。例如，在Redis中，当用户浏览商品product:1时，使用ZINCRBY product_views 1 product:1命令将该商品在有序集合中的浏览量分数加1。
   • 数据一致性保证：
     • 采用双写策略：在更新数据库的商品浏览量后，紧接着更新缓存中的商品浏览量。为了防止在更新数据库成功但更新缓存失败的情况，可以引入重试机制。例如，使用一个重试队列，将更新缓存失败的操作放入队列中，后台任务不断从队列中取出任务进行重试，直到成功更新缓存。
     • 缓存失效时间设置：为缓存中的商品信息设置一个合理的失效时间（TTL）。例如，设置为1小时。当缓存失效后，下次请求该商品信息时，先从数据库中获取最新数据，然后更新到缓存中，这样可以在一定程度上保证数据的一致性。在Redis中可以使用SET product:1 "{商品信息}" EX 3600命令设置product:1这个键值对的失效时间为3600秒（1小时）。