面试题：缓存设计之缓存与函数计算基本集成

Question

请阐述在后端开发中，将缓存系统与函数计算进行集成的基本思路和一般步骤。如果使用Redis作为缓存，函数计算平台为AWS Lambda，如何实现简单的集成以提升函数执行效率？

Answer 1

基本思路

1. 确定缓存需求：分析函数计算中哪些数据适合缓存，通常是那些计算成本高、不经常变化的数据。
2. 选择缓存系统：根据业务场景选择合适的缓存系统，如Redis，它具有高性能、丰富的数据结构等优点。
3. 设计缓存策略：包括缓存过期时间、缓存更新策略（如写后更新、读写时更新等），以确保缓存数据的一致性和有效性。
4. 集成架构设计：确保缓存系统与函数计算平台能够高效通信，考虑网络延迟、安全性等因素。

一般步骤

1. 安装依赖：在函数计算环境中安装与缓存系统交互的客户端库，如对于Redis，在AWS Lambda中可安装redis - py（Python环境下）。
2. 配置连接：在函数代码中配置缓存系统的连接信息，如Redis的主机地址、端口、密码等。对于AWS Lambda，可通过环境变量来存储这些配置信息。
3. 编写缓存逻辑：
   • 读取缓存：在函数执行核心计算逻辑前，先尝试从缓存中读取数据。如果缓存中有数据，则直接返回，避免重复计算。
   • 写入缓存：在函数计算完成后，将结果写入缓存，设置合适的过期时间。
4. 错误处理：在与缓存交互过程中，处理可能出现的错误，如连接失败、读取/写入错误等，确保函数计算的稳定性。

使用Redis与AWS Lambda简单集成实现提升函数执行效率

1. 创建Lambda函数：选择合适的运行时（如Python）。
2. 安装Redis依赖：可以通过部署包的方式将redis - py库包含进去。在本地安装redis - py后，将其相关文件与Lambda函数代码一起打包上传。
3. 配置Redis连接：在Lambda函数代码中获取Redis连接配置，例如：

import os
import redis

redis_host = os.environ.get('REDIS_HOST')
redis_port = os.environ.get('REDIS_PORT')
redis_password = os.environ.get('REDIS_PASSWORD')

r = redis.Redis(host=redis_host, port=redis_port, password=redis_password)

4. 缓存读取与写入逻辑：假设函数是计算某个数学表达式的结果，示例代码如下：

def lambda_handler(event, context):
    key = 'math_result'
    result = r.get(key)
    if result:
        return result.decode('utf - 8')

    # 计算核心逻辑
    calculated_result = 'your_computed_value'
    r.setex(key, 3600, calculated_result)  # 设置缓存，过期时间3600秒
    return calculated_result

5. 设置环境变量：在AWS Lambda控制台中为函数设置REDIS_HOST、REDIS_PORT、REDIS_PASSWORD等环境变量。