預(yù)熱一般指緩存預(yù)熱，一般用在高并發(fā)系統(tǒng)中，為了提升系統(tǒng)在高并發(fā)情況下的穩(wěn)定性的一種手段。

緩存預(yù)熱是指在系統(tǒng)啟動之前或系統(tǒng)達到高峰期之前，通過預(yù)先將常用數(shù)據(jù)加載到緩存中，以提高緩存命中率和系統(tǒng)性能的過程。緩存預(yù)熱的目的是盡可能地避免緩存擊穿和緩存雪崩，還可以減輕后端存儲系統(tǒng)的負載，提高系統(tǒng)的響應(yīng)速度和吞吐量。

預(yù)熱的必要性

緩存預(yù)熱的好處有很多，如：

1. 減少冷啟動影響：當系統(tǒng)重啟或新啟動時，緩存是空的，這被稱為冷啟動。冷啟動可能導致首次請求處理緩慢，因為數(shù)據(jù)需要從慢速存儲（如數(shù)據(jù)庫）檢索。
2. 提高數(shù)據(jù)訪問速度：通過預(yù)先加載常用數(shù)據(jù)到緩存中，可以確保數(shù)據(jù)快速可用，從而加快數(shù)據(jù)訪問速度。
3. 平滑流量峰值：在流量高峰期之前預(yù)熱緩存可以幫助系統(tǒng)更好地處理高流量，避免在流量激增時出現(xiàn)性能下降。
4. 保證數(shù)據(jù)的時效性：定期預(yù)熱可以保證緩存中的數(shù)據(jù)是最新的，特別是對于高度依賴于實時數(shù)據(jù)的系統(tǒng)。
5. 減少對后端系統(tǒng)的壓力：通過緩存預(yù)熱，可以減少對數(shù)據(jù)庫或其他后端服務(wù)的直接查詢，從而減輕它們的負載。

預(yù)熱的方法

緩存預(yù)熱的一般做法是在系統(tǒng)啟動或系統(tǒng)空閑期間，將常用的數(shù)據(jù)加載到緩存中，主要做法有以下幾種：

系統(tǒng)啟動時加載：在系統(tǒng)啟動時，將常用的數(shù)據(jù)加載到緩存中，以便后續(xù)的訪問可以直接從緩存中獲取。

定時任務(wù)加載：定時執(zhí)行任務(wù)，將常用的數(shù)據(jù)加載到緩存中，以保持緩存中數(shù)據(jù)的實時性和準確性。

手動觸發(fā)加載：在系統(tǒng)達到高峰期之前，手動觸發(fā)加載常用數(shù)據(jù)到緩存中，以提高緩存命中率和系統(tǒng)性能。

用時加載：在用戶請求到來時，根據(jù)用戶的訪問模式和業(yè)務(wù)需求，動態(tài)地將數(shù)據(jù)加載到緩存中。

緩存加載器：一些緩存框架提供了緩存加載器的機制，可以在緩存中不存在數(shù)據(jù)時，自動調(diào)用加載器加載數(shù)據(jù)到緩存中。

Redis預(yù)熱

在分布式緩存中，我們通常都是使用Redis，針對Redis的預(yù)熱，有以下幾個工具可供使用，幫助我們實現(xiàn)緩存的預(yù)熱：

RedisBloom：RedisBloom是Redis的一個模塊，提供了多個數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，包括布隆過濾器、計數(shù)器、和TopK數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)等。其中，布隆過濾器可以用于Redis緩存預(yù)熱，通過將預(yù)熱數(shù)據(jù)添加到布隆過濾器中，可以快速判斷一個鍵是否存在于緩存中。

Redis Bulk loading：這是一個官方出的，基于Redis協(xié)議批量寫入數(shù)據(jù)的工具

Redis Desktop Manager：Redis Desktop Manager是一個圖形化的Redis客戶端，可以用于管理Redis數(shù)據(jù)庫和進行緩存預(yù)熱。通過Redis Desktop Manager，可以輕松地將預(yù)熱數(shù)據(jù)批量導入到Redis緩存中。

應(yīng)用啟動時預(yù)熱

ApplicationReadyEvent

在應(yīng)用程序啟動時，可以通過監(jiān)聽應(yīng)用啟動事件，或者在應(yīng)用的初始化階段，將需要緩存的數(shù)據(jù)加載到緩存中。

ApplicationReadyEvent 是 Spring Boot 框架中的一個事件類，它表示應(yīng)用程序已經(jīng)準備好接收請求，即應(yīng)用程序已啟動且上下文已刷新。這個事件是在 ApplicationContext 被初始化和刷新，并且應(yīng)用程序已經(jīng)準備好處理請求時觸發(fā)的。

基于ApplicationReadyEvent，我們可以在應(yīng)用程序完全啟動并處于可用狀態(tài)后執(zhí)行一些初始化邏輯。使用 @EventListener 注解或?qū)崿F(xiàn) ApplicationListener 接口來監(jiān)聽這個事件。例如，使用 @EventListener 注解：

@EventListener(ApplicationReadyEvent.class)
public void preloadCache() {
    // 在應(yīng)用啟動后執(zhí)行緩存預(yù)熱邏輯
    // ...
}

Runner

如果你不想直接監(jiān)聽ApplicationReadyEvent，在SpringBoot中，也可以通過CommandLineRunner 和 ApplicationRunner 來實現(xiàn)這個功能。

CommandLineRunner 和 ApplicationRunner 是 Spring Boot 中用于在應(yīng)用程序啟動后執(zhí)行特定邏輯的接口。這解釋聽上去就像是專門干這個事兒的。

import org.springframework.boot.CommandLineRunner;
import org.springframework.stereotype.Component;

@Component
public class MyCommandLineRunner implements CommandLineRunner {

    @Override
    public void run(String... args) throws Exception {
        // 在應(yīng)用啟動后執(zhí)行緩存預(yù)熱邏輯
        // ...
    }
}

import org.springframework.boot.ApplicationArguments;
import org.springframework.boot.ApplicationRunner;
import org.springframework.stereotype.Component;

@Component
public class MyApplicationRunner implements ApplicationRunner {

    @Override
    public void run(ApplicationArguments args) throws Exception {
        // 在應(yīng)用啟動后執(zhí)行緩存預(yù)熱邏輯
        // ...
    }

}

CommandLineRunner 和 ApplicationRunner的調(diào)用，是在SpringApplication的run方法中

其實就是callRunners(context, applicationArguments);的實現(xiàn)：

private void callRunners(ApplicationContext context, ApplicationArguments args) {
    List<Object> runners = new ArrayList<>();
    runners.addAll(context.getBeansOfType(ApplicationRunner.class).values());
    runners.addAll(context.getBeansOfType(CommandLineRunner.class).values());
    AnnotationAwareOrderComparator.sort(runners);
    for (Object runner : new LinkedHashSet<>(runners)) {
        if (runner instanceof ApplicationRunner) {
            callRunner((ApplicationRunner) runner, args);
        }
        if (runner instanceof CommandLineRunner) {
            callRunner((CommandLineRunner) runner, args);
        }
    }
}

使用InitializingBean接口

實現(xiàn) InitializingBean 接口，并在 afterPropertiesSet 方法中執(zhí)行緩存預(yù)熱的邏輯。這樣，Spring 在初始化 Bean 時會調(diào)用 afterPropertiesSet 方法。

import org.springframework.beans.factory.InitializingBean;
import org.springframework.stereotype.Component;

@Component
public class CachePreloader implements InitializingBean {

    @Override
    public void afterPropertiesSet() throws Exception {
        // 執(zhí)行緩存預(yù)熱邏輯
        // ...
    }
}

這個方法的調(diào)用我們在Spring的啟動流程中也介紹過，不再展開了

使用@PostConstruct注解

類似的，我們還可以使用 @PostConstruct 注解標注一個方法，該方法將在 Bean 的構(gòu)造函數(shù)執(zhí)行完畢后立即被調(diào)用。在這個方法中執(zhí)行緩存預(yù)熱的邏輯。

import javax.annotation.PostConstruct;
import org.springframework.stereotype.Component;

@Component
public class CachePreloader {

    @PostConstruct
    public void preloadCache() {
        // 執(zhí)行緩存預(yù)熱邏輯
        // ...
    }
}

定時任務(wù)預(yù)熱

在啟動過程中預(yù)熱有一個問題，那就是一旦啟動之后，如果需要預(yù)熱新的數(shù)據(jù)，或者需要修改數(shù)據(jù)，就不支持了，那么，在應(yīng)用的運行過程中，我們也是可以通過定時任務(wù)來實現(xiàn)緩存的更新預(yù)熱的。

我們通常依賴這種方式來確保緩存中的數(shù)據(jù)是最新的，避免因為業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的變化而導致緩存數(shù)據(jù)過時。

在Spring中，想要實現(xiàn)一個定時任務(wù)也挺簡單的，基于@Scheduled就可以輕易實現(xiàn).

@Scheduled(cron = "0 0 1 * * ?") // 每天凌晨1點執(zhí)行
public void scheduledCachePreload() {
    // 執(zhí)行緩存預(yù)熱邏輯
    // ...
}

也可以依賴xxl-job等定時任務(wù)實現(xiàn)。

緩存器預(yù)熱

些緩存框架提供了緩存加載器的機制，可以在緩存中不存在數(shù)據(jù)時，自動調(diào)用加載器加載數(shù)據(jù)到緩存中。這樣可以簡化緩存預(yù)熱的邏輯。如Caffeine中就有這樣的功能：

import com.github.benmanes.caffeine.cache.Caffeine;
import com.github.benmanes.caffeine.cache.LoadingCache;
import org.springframework.stereotype.Service;

import java.util.concurrent.TimeUnit;

@Service
public class MyCacheService {

    private final LoadingCache<String, String> cache;

    public MyCacheService() {
        this.cache = Caffeine.newBuilder()
                .refreshAfterWrite(1, TimeUnit.MINUTES)  // 配置自動刷新，1分鐘刷新一次
                .build(key -> loadDataFromSource(key));  // 使用加載器加載數(shù)據(jù)
    }

    public String getValue(String key) {
        return cache.get(key);
    }

    private String loadDataFromSource(String key) {
        // 從數(shù)據(jù)源加載數(shù)據(jù)的邏輯
        // 這里只是一個示例，實際應(yīng)用中可能是從數(shù)據(jù)庫、外部服務(wù)等獲取數(shù)據(jù)
        System.out.println("Loading data for key: " + key);
        return "Value for " + key;
    }
}

在上面的例子中，我們使用 Caffeine.newBuilder().refreshAfterWrite(1, TimeUnit.MINUTES) 配置了緩存的自動刷新機制，即每個緩存項在寫入后的1分鐘內(nèi)，如果有讀請求，Caffeine 會自動觸發(fā)數(shù)據(jù)的刷新。

loadDataFromSource 方法是用于加載數(shù)據(jù)的自定義方法。你可以在這個方法中實現(xiàn)從數(shù)據(jù)源（例如數(shù)據(jù)庫、外部服務(wù)）加載數(shù)據(jù)的邏輯。