面试题：缓存设计：LRU与LFU在复杂业务场景下的应用与融合

Question

假设我们有一个电商系统，其中商品详情页面的缓存需要考虑不同商品的热度以及用户浏览行为的时间局部性。请阐述如何在这种复杂业务场景下，结合LRU和LFU策略进行缓存设计，以提高缓存命中率和系统性能。要求详细说明设计思路、数据结构选型、缓存更新和淘汰机制，以及可能面临的挑战和应对方案。

Answer 1

设计思路

1. 结合热度与时间局部性：
   • LRU（最近最少使用）策略基于时间局部性原理，它认为最近使用过的元素很可能在不久的将来再次被使用。而LFU（最不经常使用）策略考虑了元素的访问频率，即访问频率高的元素更可能再次被访问。在电商商品详情缓存中，将两者结合。对于新上架或偶尔被浏览的商品，利用LRU策略保证最近浏览的商品能留在缓存中；对于热门商品，通过LFU策略确保其不会因偶尔一段时间未被访问而被轻易淘汰。
2. 分层缓存：
   • 可以设计一个两层缓存结构。第一层缓存采用LRU策略，用于快速响应近期访问过的商品请求，处理大部分短期的时间局部性需求。第二层缓存采用LFU策略，保存那些长期热门但近期可能访问频率稍低的商品，兼顾商品热度。

数据结构选型

1. LRU缓存：
   • 通常使用双向链表和哈希表结合的数据结构。双向链表用于记录元素的访问顺序，哈希表用于快速定位元素在链表中的位置。当一个元素被访问时，将其从链表当前位置移动到链表头部（表示最近使用）。当缓存满需要淘汰元素时，从链表尾部移除元素（最近最少使用）。
2. LFU缓存：
   • 使用哈希表记录每个商品的访问频率，同时使用一个频率链表数组，每个链表按访问频率分组。每个链表中的元素按访问时间排序（类似LRU的链表结构）。当一个商品被访问时，更新其访问频率，并将其从当前频率链表移动到更高频率的链表（如果存在）的头部。淘汰元素时，从频率最低且链表最久未使用的位置移除。

缓存更新和淘汰机制

1. 缓存更新：
   • 商品信息变化：当商品信息（如价格、库存等）发生变化时，需要及时更新缓存。可以通过消息队列或数据库触发器等机制，在商品数据更新时收到通知，然后直接更新缓存中的商品详情。
   • 访问更新：对于LRU缓存，每次商品被访问，将其移动到链表头部。对于LFU缓存，更新访问频率并调整其在频率链表中的位置。
2. 缓存淘汰：
   • LRU层淘汰：当LRU缓存达到容量上限时，淘汰链表尾部的元素，即最近最少使用的商品。
   • LFU层淘汰：在LFU缓存中，优先淘汰频率最低的链表中最久未使用的元素。如果多个链表频率相同，则淘汰最久未使用的那个链表中的元素。

可能面临的挑战和应对方案

1. 实现复杂度：
   • 挑战：结合LRU和LFU策略，数据结构和操作逻辑较为复杂，实现和维护成本较高。
   • 应对方案：模块化设计，将LRU和LFU的实现封装成独立模块，分别进行测试和维护。同时，编写详细的文档，便于团队成员理解和后续开发。
2. 缓存一致性：
   • 挑战：在商品数据更新时，要确保缓存与数据库数据的一致性，避免出现脏读。
   • 应对方案：采用写后失效（Write - Through）或写后更新（Write - Back）策略。写后失效即在更新数据库后，立即使缓存失效；写后更新则是先更新缓存，再异步更新数据库，并通过版本号或时间戳等机制保证最终一致性。
3. 内存开销：
   • 挑战：LRU和LFU数据结构本身需要额外的内存开销，特别是LFU中频率链表数组可能占用较多内存。
   • 应对方案：对缓存数据进行合理的压缩，减少单个商品详情占用的内存空间。同时，动态调整缓存容量，根据系统运行情况和内存使用情况，适时调整LRU和LFU缓存的大小。