如何设计一个缓存策略,可以动态缓存热点数据呢?

由于数据存储受限,系统并不是将所有数据都需要存放到缓存中的,而只是将其中一部分热点数据缓存起来,所以我们要设计一个热点数据动态缓存的策略。

热点数据动态缓存的策略总体思路:通过数据最新访问时间来做排名,并过滤掉不常访问的数据,只留下经常访问的数据

图片[1]-如何设计一个缓存策略,可以动态缓存热点数据呢?-不念博客
redis

以电商平台场景中的例子,现在要求只缓存用户经常访问的 Top 1000 的商品。具体细节如下:

  • 先通过缓存系统做一个排序队列(比如存放 1000 个商品),系统会根据商品的访问时间,更新队列信息,越是最近访问的商品排名越靠前;
  • 同时系统会定期过滤掉队列中排名最后的 200 个商品,然后再从数据库中随机读取出 200 个商品加入队列中;
  • 这样当请求每次到达的时候,会先从队列中获取商品 ID,如果命中,就根据 ID 再从另一个缓存数据结构中读取实际的商品信息,并返回。

在 Redis 中可以用 zadd 方法和 zrange 方法来完成排序队列和获取 200 个商品的操作。

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