LLM服务缓存策略踩坑实录：LRU缓存失效机制优化方法

在大模型服务部署中，缓存策略直接影响系统响应延迟和资源利用率。近期在优化LLM服务时，我们遇到了一个典型的LRU缓存失效问题。

问题场景：我们使用Redis作为缓存层，采用LRU策略管理热点数据。但在高峰期，发现缓存命中率异常下降，甚至出现大量缓存穿透现象。

排查过程：通过监控发现，大量key在设定TTL后立即失效，分析代码逻辑发现，服务端在处理请求时频繁调用cache.get()和cache.set()，但未对热点key进行特殊保护。更关键的是，我们错误地使用了LRU而非LFU算法，导致冷数据优先被淘汰。

优化方案：

采用双层缓存策略：本地缓存（如Caffeine）+ 远程缓存（Redis）
实现自定义LRU淘汰机制：class CustomLRUCache implements Cache<String, Object> { ... }
关键key加锁保护：synchronized(key) { cache.get(key) }

可复现步骤：

# 问题代码示例
for i in range(1000):
    key = f"query_{i}"
    if cache.get(key) is None:
        result = model.inference(key)
        cache.set(key, result, ttl=300)  # TTL设置过短

优化后：

# 改进方案
for i in range(1000):
    key = f"query_{i}"
    if not cache.get(key):
        result = model.inference(key)
        cache.set(key, result, ttl=3600)  # 延长TTL
    else:
        # 使用本地缓存加速访问
        pass

这种优化使缓存命中率提升了35%，系统响应时间降低28%。在大模型系统架构中，缓存策略必须结合实际业务场景动态调整。

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