在AI大模型评测平台的架构设计中，需要实现对模型价格的动态获取与缓存功能。请阐述你的实现方案，包括数据的获取机制、缓存策略以及更新时机等关键环节。

回答思路

1. 【回答框架 1】定义：模型价格数据具有更新频率低但重要性高的特点，适合采用缓存策略。常见方案是定时任务主动拉取或被动监听更新，然后写入Redis缓存，并设置合理的过期时间。
2. 【回答框架 2】获取机制：可以设计一个价格服务，负责与第三方价格源交互，支持定时全量刷新和基于版本号或时间戳的增量更新。价格数据可存储为JSON结构，以模型ID为key存入Redis的Hash结构中，便于批量读取。
3. 【回答框架 3】缓存策略：采用Cache Aside模式，先更新数据库，再删除缓存，或通过消息队列通知缓存失效。为防止击穿，可设置热点key永不过期，或使用互斥锁重建缓存。同时，定期监控缓存命中率和数据一致性。
4. 【回答框架 4】更新时机：结合定时任务（如每天凌晨）和事件驱动（如价格源发布变更通知）两种方式，确保数据及时性。更新时采用异步处理，避免阻塞主业务流程。
5. 【关键点 1】价格数据适合缓存，但需考虑更新策略。
6. 【关键点 2】采用Cache Aside模式，先更新数据源，再失效缓存。
7. 【关键点 3】可设置热点key永不过期并定期更新，防止击穿。
8. 【关键点 4】异步获取和更新，避免影响核心服务。
9. 【易错点 1】缓存过期时间设置不合理，导致数据过期或频繁回源。
10. 【易错点 2】忽略缓存一致性，在并发更新时可能出现旧数据。
11. 【易错点 3】未处理第三方价格源故障，导致缓存雪崩。