缓存预热 启动时预热

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系统启动时，将常用的数据预加载到缓存中。 定时预热： 定期扫描数据库，将最近访问的数据预加载到缓存中。 4. 缓存穿透、雪崩、击穿的处理 缓存穿透： 设置默认值、布隆过滤器、缓存空对象。 缓存雪崩： 设置不同过期时间、降级、限流。 缓存击穿： 锁机制、多层缓存。 5. LRU、LFU算法优化 LRU-K： 记录最近访问的K个元素，提高命中率。 LFU-K： 记录访问频率最高的K个元素。 结合业务场景： 根据实际业务场景选择合适的算法，或者自定义算法。


6. 缓存淘汰策略 基于时间： 设置过期时间，到期自动删除。 基于空间： 当缓存达到容量上限时，根据LRU、LFU等算法淘汰数据。 基于数据重要性： 为数据设置优先级，优先淘汰低优先级数据。 代码示例 总结 缓存过期策略的优化是一个复杂的过程，需要综合 https://wsdatab.com/ 考虑业务需求、系统架构、数据特点等因素。通过合理设置过期时间、采用多级缓存、优化缓存算法等方式，可以有效提高缓存命中率，降低系统负载，保证数据一致性。



您想深入了解哪个方面呢？ 比如： 缓存雪崩、击穿、穿透的详细解释和解决方案 Redis的过期删除算法的实现细节 不同业务场景下的缓存过期策略选择选择实时数据处理系统的建议 选择合适的实时数据处理系统，需要综合考虑多个因素，包括： 数据量和速度： 数据量大小、数据产生速度、数据类型（结构化、非结构化、时序数据等）。