冷启动问题：缓存预热
冷启动问题：缓存预热
问题分析
冷启动：服务刚刚启动时，Redis 中并没有缓存，如果所有商品数据都在第一次查询时添加缓存，可能会给数据库带来较大压力。
缓存预热：在实际开发中，我们可以利用大数据统计用户访问的热点数据，在项目启动时将这些热点数据提前查询并保存到 Redis 中。
缓存预热就是系统上线前后，将相关的缓存数据直接加载到缓存系统中去，而不依赖用户。这样就可以避免在用户请求的时候，先查询数据库，然后再将数据缓存的问题。用户直接查询事先被预热的缓存数据，这样可以避免那么系统上线初期，对于高并发的流量，都会访问到数据库中， 对数据库造成流量的压力。根据数据不同量级，可以有以下几种做法：
实现
数据量不大：项目启动的时候自动进行加载。
InitialazingBean
afterPropertiesSet
数据量较大：后台定时刷新缓存。
Spring Scheduler
数据量极大：只针对热点数据进行预加载缓存操作。
RabbitMQ 消费者监听
我们数据量较少，可以在启动时将所有数据都放入缓存中。
- 数据量太大的话，无法将所有数据放入 redis 中：耗费时间过长或 redis 根本无法容纳下所有的数据；
- 需要根据当天的具体访问情况，实时统计出访问频率较高的热数据；
- 将访问频率较高的热数据写入 redis 中，肯定数据也比较多， 我们也得多个服务并行读取数据去写，并行的分布式缓存预热。
后台更新缓存
业务线程不再负责更新缓存，缓存也不设置有效期，而是让缓存“永久有效”，并将更新缓存的工作交由后台线程定时更新。
事实上，缓存数据不设置有效期，并不是意味着数据一直能在内存里，因为当系统内存紧张的时候，有些缓存数据会被“淘汰”，而在缓存被“淘汰”到下一次后台定时更新缓存的这段时间内，业务线程读取缓存失败就返回空值，业务的视角就以为是数据丢失了。
解决上面的问题的方式有两种。
第一种方式，后台线程不仅负责定时更新缓存，而且也负责频繁地检测缓存是否有效，检测到缓存失效了，原因可能是系统紧张而被淘汰的，于是就要马上从数据库读取数据，并更新到缓存。
这种方式的检测时间间隔不能太长，太长也导致用户获取的数据是一个空值而不是真正的数据，所以检测的间隔最好是毫秒级的，但是总归是有个间隔时间，用户体验一般。
第二种方式，在业务线程发现缓存数据失效后（缓存数据被淘汰），通过消息队列发送一条消息通知后台线程更新缓存，后台线程收到消息后，在更新缓存前可以判断缓存是否存在，存在就不执行更新缓存操作；不存在就读取数据库数据，并将数据加载到缓存。这种方式相比第一种方式缓存的更新会更及时，用户体验也比较好。
在业务刚上线的时候，我们最好提前把数据缓起来，而不是等待用户访问才来触发缓存构建，这就是所谓的缓存预热，后台更新缓存的机制刚好也适合干这个事情。
缓存预热如何实现？
常见的缓存预热方式有两种：
- 使用定时任务，比如 xxl-job，来定时触发缓存预热的逻辑，将数据库中的热点数据查询出来并存入缓存中。
- 使用消息队列，比如 Kafka，来异步地进行缓存预热，将数据库中的热点数据的主键或者 ID 发送到消息队列中，然后由缓存服务消费消息队列中的数据，根据主键或者 ID 查询数据库并更新缓存。