面试题：Python结合Redis实现带过期策略的数据缓存

Question

在Python中，使用Redis实现一个缓存系统，要求缓存的数据可以设置过期时间。当缓存数据过期后，能够自动从缓存中移除。请详细阐述实现思路并给出核心代码片段。同时说明如果大量数据同时过期可能带来的问题及解决方案。

Answer 1

实现思路

1. 连接Redis：使用redis库连接到Redis服务器。
2. 设置缓存：使用setex方法，它可以在设置键值对的同时设置过期时间（以秒为单位）。
3. 获取缓存：先尝试从缓存获取数据，如果获取到则直接返回；如果未获取到（即缓存过期或不存在），则从数据源（如数据库等）获取，然后重新设置到缓存中。

核心代码片段

import redis


class CacheSystem:
    def __init__(self, host='localhost', port=6379, db=0):
        self.redis_client = redis.StrictRedis(host=host, port=port, db=db)

    def set_cache(self, key, value, expiration_time):
        self.redis_client.setex(key, expiration_time, value)

    def get_cache(self, key):
        value = self.redis_client.get(key)
        if value is not None:
            return value.decode('utf-8') if isinstance(value, bytes) else value
        # 如果缓存未命中，从其他数据源获取数据并更新缓存（这里省略从其他数据源获取数据的逻辑）
        # new_value = get_from_other_source()
        # self.set_cache(key, new_value, expiration_time)
        # return new_value
        return None

大量数据同时过期可能带来的问题及解决方案

问题：

1. 缓存雪崩：大量缓存同时过期，使得大量请求直接落到后端数据源，可能导致数据源压力过大甚至崩溃。

解决方案：

1. 分散过期时间：在设置过期时间时，加上一个随机值，让过期时间分散开，避免集中过期。例如，原本设置过期时间为600秒，可以设置为600 + random.randint(0, 100) 秒。
2. 使用二级缓存：在应用层增加一个本地缓存（如functools.lru_cache）作为二级缓存。当一级缓存（Redis）失效时，先从二级缓存获取数据，减轻后端数据源压力。
3. 缓存永不过期：对于一些不经常变化的数据，可以设置缓存永不过期，然后定期在后台更新缓存数据。这样即使缓存没有过期，也能保证数据的实时性。