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热点数据预热根据业务分析或统计数据确定热点数据经常被访问的数据并将其提前加载到Redis缓存中。可以根据访问频率、访问量或其他业务指标来确定热点数据。定时预热可以设置定时任务周期性地预热Redis缓存。根据业务需求和数据访问模式可以选择在低峰期或非活动时间段进行预热以避免对实时请求的影响。
缓存预热可能会导致系统启动时间延长或对底层数据源造成额外的负载。因此在进行缓存预热时需要综合考虑系统的性能、可用性和数据更新的实时性要求。
预热数据选取策略
基于历史数据通过分析历史的数据访问模式和统计信息确定最常被访问的数据。可以根据数据的访问频率、热度、关联性等指标进行排序选择前几个数据集进行预热。基于业务需求根据业务特点和需求选择与当前业务操作相关的数据进行预热。例如热门商品、促销商品数据。基于预测模型利用机器学习或其他预测模型预测未来一段时间内可能会被访问的数据。根据预测结果选择相应的数据进行预热。基于用户行为如果你的系统有用户登录或个性化功能可以根据用户的历史行为和偏好选择与其相关的数据进行预热。
要综合考虑以上不同策略根据业务需求和数据特点选择合适的预热数据。可以根据不同的时间段、用户群体或其他因素采用不同的预热策略。
缓存保温
定期刷新定期刷新缓存中的数据以确保数据保持最新和热门。可以设置一个定时任务周期性地刷新缓存中的数据使其保持最新状态。主动加载在系统启动后或在低峰期通过后台任务或初始化过程主动加载缓存中的数据。可以预先加载一些常用的数据或热点数据到缓存中以满足后续请求的需求。热点数据保护根据业务分析或统计数据确定热点数据经常被访问的数据使用合适的缓存策略或设置适当的过期时间以保持热点数据的持续可用性。
缓存保温也需要权衡系统资源的利用和数据的实时性避免过度保温导致资源浪费或过时数据的使用。
性能边界 基于上面的性能边界我们需要根据自身的业务特性和需求来做一些选择和妥协 80%的业务总是集中在20%的数据上面
