在商汤科技的人脸识别业务中，当面对高并发的人脸识别请求时，如何设计一个高效的缓存策略来减轻后端服务的压力。请给出具体的实现思路和技术选型。

答题要点

采用 STAR 法则回答。关键要点如下：1. 需求理解（Situation）：明确高并发场景下人脸识别业务的特点，如请求量大、数据更新频率等。2. 缓存选型（Task）：可以选择 Redis 作为缓存，它具有高性能、支持多种数据结构等特点。3. 缓存策略设计（Action）：采用多级缓存策略，如本地缓存和分布式缓存结合。对于频繁访问的人脸数据，先在本地缓存中查找，若未命中再去分布式缓存中查找。同时，设置合理的缓存过期时间。4. 效果评估（Result）：通过监控系统评估缓存命中率、响应时间等指标，不断优化缓存策略。示例思路：在商汤的人脸识别业务高并发场景下，我会先分析业务需求。然后选择 Redis 作为缓存，设计多级缓存策略。通过监控指标评估缓存效果，不断调整策略，以减轻后端服务压力。