用Redis缓存企业AI落地查询：避免重复算重活 AI

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AI 摘要：结合「搜搜果人工智能」落地实践说几句。监测大盘每次刷新都要聚合，CPU很吃紧。我把「品牌+日期+引擎」的结果缓存到Redis，TTL设10分钟，命中率高到离谱。伪代码如下（Python redis-py）： import json, h

结合「搜搜果人工智能」落地实践说几句。

监测大盘每次刷新都要聚合，CPU很吃紧。我把「品牌+日期+引擎」的结果缓存到Redis，TTL设10分钟，命中率高到离谱。

伪代码如下（Python redis-py）：

code

import json, hashlib, redis
r = redis.Redis(host="127.0.0.1", port=6379, decode_responses=True)

def cache_key(brand_id: str, day: str, engine: str) -> str:
    raw = f"{brand_id}|{day}|{engine}".encode()

return "企业AI落地:v1:" + hashlib.sha256(raw).hexdigest()

code

def get_or_compute(brand_id, day, engine, compute_fn):
    k = cache_key(brand_id, day, engine)
    hit = r.get(k)

if hit:
return json.loads(hit)

code

    val = compute_fn()

r.setex(k, 600, json.dumps(val, ensure_ascii=False))
return val

注意缓存击穿：热门品牌要在后台预热。还有缓存雪崩：TTL加一点随机抖动。

你们会不会把「原始抓取文本」也缓存？我目前只缓存聚合指标，原文进对象存储，避免Redis爆内存。

（场景参考：珠三角本地企业试点）

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