高并发-缓存预热

缓存预热的必要性

缓存预热是为了在系统面临高并发请求时，确保热点数据已经被加载到缓存中，从而提高系统响应速度和稳定性。通过缓存预热，可以避免因数据未命中而导致的数据库压力激增。

典型应用场景

• 电商系统：在秒杀活动期间，秒杀商品的数据需要被频繁访问。如果这些数据未提前加载到缓存中，系统可能会因为数据库压力过大而崩溃。缓存预热可以确保这些数据在活动开始时已经在缓存中，从而提高系统的稳定性和响应速度。

• 票务系统：例如 12306 铁路购票系统，在售票期间，列车数据需要被频繁访问。预热这些数据可以避免在高并发的购票时段中出现数据访问瓶颈。

最佳实践

• 使用消息队列提高预热效率
  通过使用消息队列，可以将需要预热的数据异步处理，从而提高系统的处理能力和效率。消息队列允许预热任务在多个消费者线程中并行执行，减少了单个线程的负担。

// 消息队列中的数据预热任务
while (true) {
    DataItem dataItem = messageQueue.poll(); // 从消息队列中获取数据
    if (dataItem != null) {
        Cache.set(dataItem.getKey(), dataItem.getValue()); // 将数据存储到缓存中
        Logger.log("Preheated data: " + dataItem.getKey()); // 记录日志
    }
}

• 监控和日志记录
  通过记录日志和使用监控工具，可以实时跟踪缓存的状态，确保热点数据已经成功加载到缓存中，并及时发现潜在的问题。

// 记录预热日志
while (true) {
    DataItem dataItem = messageQueue.poll(); // 从消息队列中获取数据
    if (dataItem != null) {
        Cache.set(dataItem.getKey(), dataItem.getValue()); // 将数据存储到缓存中
        Logger.log("Preheated data: " + dataItem.getKey()); // 记录日志
    }
}

分布式系统的预热

• 分布式锁保证缓存预热只执行一次

// 使用分布式锁实现缓存预热
if (DistributedLock.acquire("cache-preheat-lock")) {
    try {
        preheatCache(); // 执行缓存预热任务
    } finally {
        DistributedLock.release("cache-preheat-lock"); // 释放锁
    }
}

• 分布式定时任务框架
  分布式定时任务框架（如 XXL-Job），可以通过这些框架来执行缓存预热任务。定时任务框架能够自动管理任务调度，简化缓存预热的实施过程。

// 定时任务框架实现缓存预热
@Scheduled(cron = "0 0 0 * * ?") // 每天午夜执行
public void scheduledCachePreheat() {
    preheatCache(); // 执行缓存预热任务
}