面试题：缓存设计之中等难度TTL优化技巧题

Question

在一个电商商品详情页的缓存设计中，商品信息缓存设置了TTL。当商品频繁更新价格时，如何优化TTL以平衡缓存命中率和数据实时性？请阐述具体思路和可能用到的技术手段。

Answer 1

具体思路

1. 动态调整TTL：
   • 根据商品价格更新频率来动态设置TTL。对于价格更新频繁的商品，设置较短的TTL，例如几分钟；对于价格相对稳定的商品，设置较长的TTL，如几小时甚至一天。这样可以在保证数据实时性的同时，尽量提高缓存命中率。
   • 可以建立一个监控系统，实时监测商品价格更新的频率。根据监测到的频率动态调整TTL，例如，若在过去一小时内商品价格更新次数超过一定阈值，就缩短其TTL。
2. 双缓存策略：
   • 使用两个缓存，一个缓存（主缓存）设置较长的TTL以保证高命中率，另一个缓存（副缓存）设置较短的TTL以保证数据相对实时。
   • 当请求商品信息时，优先从主缓存获取。若主缓存未命中，再从副缓存获取。当副缓存命中时，将数据同时更新到主缓存，并根据副缓存的TTL更新主缓存的TTL（使其接近副缓存的TTL）。
   • 当商品价格更新时，先更新副缓存，主缓存根据其自身的TTL正常过期，这样既保证了实时性，又在大部分时间内利用了主缓存的高命中率。
3. 事件驱动：
   • 利用消息队列（如 Kafka、RabbitMQ 等）。当商品价格更新事件发生时，将该事件发送到消息队列。
   • 缓存服务监听消息队列，一旦收到价格更新事件，立即失效对应的商品缓存，而不是依赖TTL过期。这样可以确保缓存数据的实时性，同时对于未更新价格的商品，缓存依然可以正常使用，维持较高的缓存命中率。

可能用到的技术手段

1. 缓存框架：
   • 对于 Redis 缓存，可以使用其 SETEX 命令设置带 TTL 的键值对。在动态调整 TTL 时，通过代码获取商品价格更新频率，再调用 SETEX 命令重新设置 TTL。
   • 在双缓存策略中，Redis 可以轻松实现两个不同 TTL 的缓存，通过合理的键命名规范区分主副缓存。
2. 监控与数据分析工具：
   • Prometheus 和 Grafana 组合。Prometheus 用于收集商品价格更新频率等相关指标数据，Grafana 用于可视化展示这些数据，以便分析并确定动态调整 TTL 的策略。
3. 消息队列：
   • Kafka 具有高吞吐量、可持久化、分布式等特性，适用于处理商品价格更新事件。生产者将价格更新事件发送到 Kafka 主题，消费者（缓存服务）监听该主题，接收到事件后处理缓存失效逻辑。
   • RabbitMQ 具有可靠的消息传递、灵活的路由等特点，同样可以满足事件驱动缓存失效的需求。