Redis缓存提前加载怎么搞，破解缓存预热那些事儿讲讲

关于Redis缓存提前加载,也就是大家常说的缓存预热，这事儿其实不难理解，想象一下，你开了一家超市，每天早上还没开门营业的时候，你就已经把最畅销的饮料、零食摆满了靠近收银台的货架，这样等顾客一拥而入的时候，就能立刻找到想要的东西，快速完成购买，而不用跑到仓库最里面去翻找，缓存预热就是这个道理，在系统正式对外提供大量服务之前，先把那些大概率会被访问的数据从慢速的数据库（好比仓库）里查出来，提前放进高速的Redis缓存（好比前台货架）里。

（参考来源：普遍的系统设计优化理念）

为什么我们要费这个劲儿去做预热呢？不预热行不行？当然行，但可能会出问题，最典型的场景就是系统刚启动的时候，或者是一个长期没什么人用的功能突然迎来一大波流量，一个电商平台在凌晨进行系统更新维护，早上8点重新开放，这时，如果没有任何预热措施，第一批涌进来的用户查看商品详情、搜索商品，这些请求都会直接砸向数据库，数据库本身可能也刚启动，还没完全“热”起来，突然面对这么多查询请求，很容易导致响应变慢，甚至直接卡死，这就是可怕的“雪崩”效应，用户看到的可能就是一直转圈圈的页面或者错误提示，体验非常差，预热的核心目的就是“防患于未然”，用空间（提前占用一部分缓存内存）换时间（避免高峰期数据库压力），保证系统启动后就能平稳运行。

（参考来源：高并发系统常见的“冷启动”问题描述）

知道了为什么,接下来就是关键了：这预热具体该怎么“搞”？方法有很多种，可以根据实际情况选。

最直接、也最笨拙但有效的方法，就是写个“预热脚本”，这个脚本干嘛用呢？就是在系统部署上线前，由运维或者开发人员手动执行一下，这个脚本里会预先定义好哪些是热点数据，比如最近一周销量最高的1000个商品信息、最活跃的100个用户资料、常用的配置信息等等，然后脚本会模拟用户请求，把这些数据一个个地从数据库里查出来，再塞到Redis里，这种方法简单直接，目标明确，对于热点数据非常固定的场景很管用，但缺点也很明显：不够自动化，如果热点数据变化了，需要人工更新脚本；而且如果数据量巨大，这个脚本跑起来可能会比较耗时。

（参考来源：常见的缓存预热实践方案之一）

更聪明一点的办法是让系统自己“学”，我们可以在应用程序里埋点，记录下每次缓存命中（在Redis里找到数据）和缓存穿透（在Redis里没找到，去数据库查了）的情况，通过分析这些日志，可以统计出哪些Key被访问得最频繁，我们可以单独运行一个后台服务，定时（比如每隔一小时）去分析这些日志，把最新的“热点Key排行榜”找出来，再主动去数据库拉取这些数据，刷新到Redis中，这样就把预热变成了一个持续不断、自动化的过程，能够跟上业务数据变化的节奏，这就像是超市根据前一天的销售数据，自动调整第二天前台的摆货策略。

（参考来源：基于日志分析的热点数据发现与预热思路）

还有一种思路是从数据库的“根”上入手，利用MySQL等数据库的“binlog”（二进制日志）来做事，数据库的所有增删改操作都会被记录到binlog里，我们可以使用像Canal、Debezium这样的工具，实时监听binlog的变化，当发现有关键数据被更新了（比如某个商品的价格、库存变了），或者有新的重要数据插入时，这个中间件可以立刻通知我们的预热服务：“喂，有数据变了！”，预热服务随即把这个最新版本的数据加载到Redis里，这种方法实现了真正的“准实时”预热，数据一致性也保持得最好，但它相对来说技术复杂度最高，需要引入额外的组件和维护成本。

（参考来源：基于数据库日志捕获的缓存更新与预热方案）

别忘了,预热不是一劳永逸的，你提前加载的数据可能会因为内存不足被Redis的淘汰策略清理掉（LRU），也可能本身已经过期（TTL），预热最好设计成一个可持续的、低优先级的后台任务，它应该能在系统压力小的时候（比如深夜）“悄咪咪”地运行，持续补充和更新缓存中的数据，而不是只在启动时猛干一票就完事儿。

（参考来源：缓存维护的长期性观点）

破解缓存预热这事儿,核心思想就是变被动为主动，别等到用户请求来了才手忙脚乱地去数据库查，而是提前把“弹药”备好，具体用什么方法，取决于你的业务场景是热点数据固定还是变化快，以及对数据实时性的要求有多高，再结合团队的技术能力来选择，做好了缓存预热，就像给系统在流量洪峰前筑起了一道坚固的堤坝，能极大地提升系统的稳定性和用户的体验。