你是如何确定随机 TTL 的取值范围的？不同业务场景下，这个范围会有怎样的变化？

确定随机 TTL 的取值范围的

1、基于业务数据的更新频率
首先要分析业务数据的更新特性。如果数据更新较为频繁，那么 TTL 的取值范围应该相对较小。例如，股票价格数据，其价格可能每分钟甚至每秒都在变动，此时 TTL 可以设置在数秒到几分钟的范围，如 5 - 60 秒。这样可以保证缓存数据能及时反映最新的价格信息。
相反，如果数据更新不频繁，如一些静态的配置信息，可能几个月甚至几年才更新一次，那么 TTL 的取值范围可以设置得很大，例如几天到几个月，如 3 - 30 天。
2、考虑系统的负载能力
分析系统在不同时间段的负载情况。在系统负载较低的时间段，可以适当延长 TTL 的取值范围，减少缓存更新的频率，降低系统的开销。例如，某些业务系统在凌晨时段访问量极低，此时可以将 TTL 范围设置得更宽，如原本正常时段 TTL 是 1 - 5 分钟，凌晨时段可以设置为 5 - 10 分钟。
在系统负载较高的时间段，为了避免大量缓存同时失效导致的缓存雪崩问题，应适当缩小 TTL 的取值范围，使缓存失效时间更加分散。比如在电商大促期间，系统流量剧增，此时 TTL 可以设置在 1 - 3 分钟的较小范围。
3、参考历史数据和性能测试
查看系统的历史访问数据，了解数据的访问规律和缓存失效后对系统性能的影响。根据这些历史数据来调整 TTL 的取值范围。例如，通过分析历史数据发现，当某个缓存项的 TTL 设置为 10 分钟时，在缓存失效后系统的响应时间会明显增加，那么可以适当调整 TTL 范围，如设置为 8 - 12 分钟。
进行性能测试，模拟不同的 TTL 取值范围，观察系统的性能指标，如吞吐量、响应时间、数据库负载等。根据测试结果确定最适合的 TTL 取值范围。

不同业务场景下 TTL 取值范围的变化

1、实时性要求高的业务场景
如金融交易系统、实时监控系统等，对数据的实时性要求极高。在这些场景下，随机 TTL 的取值范围通常较小，一般在几秒到几分钟之间。例如，在高频交易系统中，股票行情数据的 TTL 可能设置在 1 - 5 秒，以确保交易者能够获取到最新的市场信息。
2、实时性要求较低的业务场景
像新闻资讯网站、论坛等，对数据的实时性要求相对较低。这类场景下，随机 TTL 的取值范围可以较大，可能从几分钟到几小时甚至几天。例如，新闻资讯的缓存 TTL 可以设置在 30 分钟 - 2 小时，这样既能减少数据库的访问压力，又能保证用户看到的新闻不会过于陈旧。
3、周期性更新的业务场景
例如某些报表数据，每天凌晨进行数据更新。对于这类数据，随机 TTL 的取值范围可以根据更新周期来确定。可以将 TTL 设置在接近更新周期的时间段，如 20 - 23 小时，这样可以在数据更新前尽量使用缓存，减少数据库查询。
4、流量波动大的业务场景
如电商平台的促销活动期间，流量会出现大幅波动。在活动开始前，可以适当缩小 TTL 的取值范围，如 1 - 5 分钟，以应对可能出现的大量并发请求。活动结束后，流量恢复正常，再将 TTL 范围调整回正常水平，如 5 - 30 分钟。