数据查询慢问题以及实现缓存预热
数据查询慢问题
解决办法：使用缓存技术，提前把数据从数据库中取出来，就可以更快的进行读写。
1. 缓存的实现
- Redis（分布式缓存）
- memcached（分布式）
- Etcd（云原生架构的一个分布式存储，存储配置，扩容能力）
- ehcache（单机）
- 本地缓存（Java 内存 Map）
- Caffeine（Java 内存缓存，高性能）
- Google Guava
Redis
NoSQL 数据库
key - value 存储系统（区别于 MySQL，他存储的是键值对）
Redis 数据结构
String 字符串类型： name: "yupi"
List 列表：names: ["yupi", "dogyupi", "yupi"]
Set 集合：names: ["yupi", "dogyupi"]（值不能重复）
Hash 哈希：nameAge: { "yupi": 1, "dogyupi": 2 }
Zset 集合：names: { yupi - 9, dogyupi - 12 }（适合做排行榜）
bloomfilter（布隆过滤器，主要从大量的数据中快速过滤值，比如邮件黑名单拦截）
geo（计算地理位置）
hyperloglog（pv / uv）
pub / sub（发布订阅，类似消息队列）
BitMap （1001010101010101010101010101）
Jedis
独立于 Spring 操作 Redis 的 Java 客户端
要配合 Jedis Pool 使用
Lettuce
高阶 的操作 Redis 的 Java 客户端
异步、连接池
Redisson
分布式操作 Redis 的 Java 客户端，让你像在使用本地的集合一样操作 Redis（分布式 Redis 数据网格）
JetCache
对比
- 如果你用的是 Spring，并且没有过多的定制化要求，可以用 Spring Data Redis，最方便
- 如果你用的不是 SPring，并且追求简单，并且没有过高的性能要求，可以用 Jedis + Jedis Pool
- 如果你的项目不是 Spring，并且追求高性能、高定制化，可以用 Lettuce，支持异步、连接池
- 如果你的项目是分布式的，需要用到一些分布式的特性（比如分布式锁、分布式集合），推荐用 redisson
2. 设计缓存的key
不同的用户看到的数据不同，可能为节约资金，一个redis要给多个项目进行使用，所以缓存的key一定不能和其他项目的冲突
systemId:mouduleId:functinoId:objectId
redis内存不能无限增加，一定要设置过期时间！
缓存预热
为什么要进行缓存预热？
因为网站主页第一个用户访问还是很慢，也能一定程度上保护数据库
1. 优点：
解决上述问题，可以让用户始终访问的很快。
2. 缺点：
- 增加开发成本，需要额外的开发和设计
- 预热的时机和时间需要选择好，如果设置错了，有可能缓存的数据不对或很久之前的（比如你缓存的数据是七天之前的数据）
- 需要占用额外的空间（redis可能只有4个G，运行项目时可能需要3个G，但是你缓存的数据量太大，占用了2个G，那么服务会崩掉）
3. 怎么缓存预热？
- 定时
- 模拟触发（手动触发）
4. 实现
用定时任务实现，每天刷新所有用户的推荐列表
注意点：
- 缓存预热的意义（新增少，总用户多）
- 缓存的空间不能太大，要预留给其他缓存空间
- 缓存数据的周期
