为什么需要缓存预热
在系统正式上线或业务活动期间，可能会出现突发的用户访问量增加。
如果没有缓存预热，很可能会造成高并发流量来了之后，直接造成缓存没有命中，最终造成数据库宕机的风险。
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通过缓存预热，可以在系统上线前或低峰期加载数据，降低了数据库在高峰时刻的负载，减轻了底层存储系统的压力。
这样在用户发起请求时，可以直接从缓存中获取数据，而不需要去查询底层数据库或其他数据存储系统，从而显著提高了响应速度。
缓存预热解决方案
以下是缓存预热的四种主要解决方案。
1.全量加载（Full Load）
描述： 将系统中的所有数据一次性加载到缓存中，确保缓存中包含全部可能会被访问的数据。
适用场景： 适用于数据量相对较小、不经常变动的场景，或者在系统启动时执行。
优势： 简单直接，确保所有数据都在缓存中。
劣势： 可能导致性能开销较大，尤其是对于大规模数据集。
2.按需加载（On-Demand Load）
描述： 根据历史数据访问模式和业务规则，预测哪些数据可能被频繁访问，然后有选择性地加载这些数据到缓存中。
适用场景： 适用于数据量较大、有一定规律的场景，可以根据业务规则提前加载热点数据。
优势： 降低性能开销，只加载可能被使用的数据。
劣势： 需要对数据访问模式进行较为准确的预测。
3.定时加载（Scheduled Load）
描述： 在系统低峰期或非工作时间，定期执行缓存加载任务，将数据加载到缓存中。
适用场景： 适用于可以预测系统负载低谷的场景，以减少对正常运行的影响。
优势： 可以在系统相对空闲的时候执行，降低对用户的影响。
劣势： 无法实时适应系统变化，对数据的即时性有一定要求。
4.事件触发加载（Event-Driven Load）
描述： 根据特定事件触发缓存加载，例如数据更新、系统启动等。在事件发生时，执行缓存加载操作。
适用场景： 适用于有明确的触发事件，需要及时将变更的数据加载到缓存中。
优势： 数据更新时能够及时更新缓存，保持缓存与数据源的一致性。
劣势： 对系统中变更事件的监测和处理有一定要求。
这四种解决方案可以根据具体的业务需求和系统特点进行组合使用。
缓存预热总结
缓存预热可以在系统运行时将热门数据加载到缓存中，减少缓存未命中，提高系统整体性能。
缓存预热减少了对底层数据源（如数据库）的频繁访问，降低了数据源的负载。
缓存预热有助于系统更好地应对突发的用户访问量，避免系统崩溃或性能下降。
总体而言，缓存预热是系统优化的关键步骤之一，对于提高系统的稳定性、性能和用户体验至关重要。
