深入理解缓存之缓存预热与淘汰策略
GitHub：https://github.com/JDawnF
一、缓存预热
在刚启动的缓存系统中，如果缓存中没有任何数据，如果依靠用户请求的方式重建缓存数据，那么对数据库的压力非常大，而且系统的性能开销也是巨大的。
此时，最好的策略是启动时就把热点数据加载好。这样，用户请求时，直接读取的就是缓存的数据，而无需去读取 DB 重建缓存数据。
举个例子，热门的或者推荐的商品，需要提前预热到缓存中。
一般来说，有如下几种方式来实现：
数据量不大时，项目启动时，自动进行初始化。
写个修复数据脚本，手动执行该脚本。
写个管理界面，可以手动点击，预热对应的数据到缓存中。
二、缓存数据的淘汰策略
除了缓存服务器自带的缓存自动失效策略之外，我们还可以根据具体的业务需求进行自定义的“手动”缓存淘汰，常见的策略有两种：
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1、定时去清理过期的缓存。
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2、当有用户请求过来时，再判断这个请求所用到的缓存是否过期，过期的话就去底层系统得到新数据并更新缓存。
两者各有优劣，第一种的缺点是维护大量缓存的 key 是比较麻烦的，第二种的缺点就是每次用户请求过来都要判断缓存失效，逻辑相对比较复杂！
三、缓存如何存储 POJO 对象
实际场景下，缓存值可能是一个 POJO 对象，就需要考虑如何 POJO 对象存储的问题。目前有两种方式：
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方案一，将 POJO 对象序列化进行存储，适合 Redis 和 Memcached 。
当我们的数据存储到Redis的时候，我们的键（key）和值（value）都是通过Spring提供的Serializer序列化到数据库的。RedisTemplate默认使用的是JdkSerializationRedisSerializer，StringRedisTemplate默认使用的是StringRedisSerializer。
Spring Data JPA为我们提供了下面的Serializer：GenericToStringSerializer、Jackson2JsonRedisSerializer、JacksonJsonRedisSerializer、JdkSerializationRedisSerializer、OxmSerializer、StringRedisSerializer。
序列化方式对比：
JdkSerializationRedisSerializer: 使用JDK提供的序列化功能。 优点是反序列化时不需要提供类型信息(class)，但缺点是需要实现Serializable接口，还有序列化后的结果非常庞大，是JSON格式的5倍左右，这样就会消耗redis服务器的大量内存。
Jackson2JsonRedisSerializer： 使用Jackson库将对象序列化为JSON字符串。优点是速度快，序列化后的字符串短小精悍，不需要实现Serializable接口。但缺点也非常致命，那就是此类的构造函数中有一个类型参数，必须提供要序列化对象的类型信息(.class对象)。 通过查看源代码，发现其只在反序列化过程中用到了类型信息。
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方案二，使用 Hash 数据结构，适合 Redis 。
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可参考 《Redis 之序列化 POJO》 文章。
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参照：芋道源码
