缓存通过减少延迟、降低计算开销并加快对频繁请求数据的访问，从而提升推荐性能。在推荐系统中，通常涉及处理大型数据集的复杂算法，缓存充当捷径，避免重复工作。通过将预先计算的结果或频繁访问的数据存储在内存中，系统可以更快地响应请求并处理更高的流量负载，而无需重复执行昂贵的操作。
第一个主要好处是为用户带来更快的响应时间。例如，一个电影推荐系统可能每小时计算一次“热门趋势电影 TOP 10”。如果没有缓存，每次用户请求时都会重新进行此计算，浪费资源。通过缓存结果，后续请求可以直接从内存中检索预先计算好的列表，而不是查询数据库或重新运行算法。这对于流行商品、季节性内容或与用户无关的建议等静态或变化缓慢的推荐尤其有用。缓存还有助于处理不经常更改的用户特定推荐：如果用户最近没有与系统互动，他们基于配置文件的缓存建议可以在后续访问中重复使用，直到需要更新。
缓存还减轻了后端系统的压力。推荐引擎通常依赖于数据库、机器学习模型和实时数据管道。通过缓存中间结果，如用户嵌入、商品相似度或基于会话的交互，系统最大限度地减少了对这些组件的重复查询。例如，一个电商平台可能会缓存流行商品的“经常一起购买”商品对，避免每次页面加载时都进行实时模型推理或数据库连接。这为需要最新计算的任务释放了资源，例如处理新的用户互动。然而，开发者必须实施缓存失效策略（例如，基于时间的过期或事件驱动的更新），以平衡性能和推荐的相关性。例如，新闻推荐系统可能会缓存话题 5 分钟，但如果发生重大突发新闻则立即使缓存失效。正确实施的缓存可以在动态推荐环境中实现速度和准确性之间的可持续平衡。