日常统计与数据分类

• 记录并分析用户的访问日志，识别出热点数据和频繁访问的路径。
• 将这些数据分类，按照访问频率和重要性进行优先级排序。

数据加载策略

• 使用分布式存储和高效数据拉取工具（如Storm和Kafka）来提速数据加载。
• 对高频数据优先加载到Redis或其他高性能缓存系统中。

自动化触发

• 编写脚本或定时任务，自动触发缓存预热。
• 如果条件允许，可以借助CDN加速预热效果。

总结

• 缓存预热的核心目标是减少数据库负载，避免在用户首次访问时造成性能瓶颈。

过期数据集中

• 在短时间内，大量热点数据同时达到缓存超时阈值。

数据库压力加大

• Redis未命中数据时，会从数据库读取，但当大量请求同时到来时，数据库无法及时处理，导致Redis接收到超多查询。

资源耗尽

• Redis服务器CPU、内存甚至会崩溃，导致无法响应后续请求。

解决方案

• 多级缓存：结合Nginx、Redis和Ehcache，分层存储数据，降低单点故障率。
• 数据库优化：针对耗时较高的SQL进行优化，减少数据库延迟。
• 监控与预警：实时监控Redis的性能指标（CPU、内存、查询响应时间等），并设置预警机制。
• 限流降级：在短时间内限制部分请求，减轻服务器压力。

数据更新频繁

• 数据经常被修改或删除，导致缓存快速过期。

流量波动

• 热点数据在某一时间段内流量激增，导致缓存过期后大量请求转发到数据库。

解决方案

• 定时刷新：设置定时任务，提前刷新即将过期的数据。
• 二级缓存：使用Ehcache或其他缓存层，降低对Redis的依赖。
• 加锁机制：使用分布式锁，防止多个节点同时修改同一数据。
• 访问量监控：对异常流量进行分析，调整数据过期策略。

缓存null数据

• 对查询结果为null的数据进行缓存，设定合理的过期时间。

白名单策略

• 预热异常数据的id或路径，设置防空机制。

布隆过滤器

• 使用布隆过滤器识别异常请求，避免传输大量空数据。

加密key

• 对非正常请求的key进行加密，避免恶意请求利用特定结构访问数据库。

监控与防御

• 实时监控Redis命中率，设置防空策略，及时发现并处理异常流量。