一. 前言

预热是在整个秒杀环节中很容易忽视，但是非常重要的一环，千万不要小瞧这一步的作用。

二. 为什么要预热
2.1 预热包含哪些内容
预热主要是对数据和应用的预热，主要包括2个大的板块 ：
数据预热 ：主要是在工具层面进行预热，包括 MySQL 页缓存的预热, ES fileCache 的预热
应用预热 ：主要是对业务里面的高频数据进行缓存初始化，把这些缓存更新到缓存系统中

2.2 为什么要去预热这些数据？
原因一: 基于不同存储介质的性能差距
内存的速度是远大于磁盘的，哪怕固态存储，在读写速度上，内存也是遥遥领先。
部分组件例如 MySQL 会将数据存储到磁盘中，使用时加载到内存中进行处理。

// 快多少 ？ 
按照资料里面说的，内存大概会比 SSD 快 10~1000倍

// 小扩展 ：为什么内存比磁盘快 ？
- 硬件的读写速度导致内存读写在基础层面就更快
- 内存不需要磁盘寻址，支持随机IO （主要针对于机械硬盘）
- CPU 在访问存储介质时，时可以直接访问到第一层存储介质 （内存，寄存器，高速缓存）
    - SSD所处的下一层是要通过内存中转的

原因二 ：基于组件逻辑的回表方式
上面说原因一的时候提到了一点，一般存储到硬盘上的数据在处理的时候会放在内存里面 （当然Redis是直接内存中处理）。
如果在不预热的情况下，读取一个数据需要以下几个步骤 ：
S1 : 查询内存缓存中是否有数据
S2 : 从磁盘中通过索引等手段查询到数据，将数据加载到内存中
S3 : 在内存中处理数据并且返回（内存中的数据暂时被作为缓存存在）
S4 : 查询当前数据后面的数据 ，如果在缓存中 （MySQL中一页一页获取数据）则直接返回，否则去磁盘继续执行 1-3步骤

这里面涉及到一个关键点 ：以 MySQL 为主的组件通常是一页页的拉取数据，这是基于其数据存储方式的原因，所以连续读写的时候不需要再回存储进行查询了。

原因三 : 随机 IO 和 顺序 IO 带来的性能差距
有的人可能听过这，但是没有太过理解。顺序和随机带来的性能损耗是非常大的。
有很多数据结构为了使用顺序读写带来的优势，在底层结构上都会通过双向链表将连续数据串联起来。
如果是 SSD 则相对还好，如果是磁盘，则每一次随机读写都需要磁盘重新寻址，重新查找数据。

而数据预热在我看来就是把磁盘上的随机数据全部加载到内存中，形成一套虚拟的顺序数据，减少寻址和磁盘查询的时间。

三. 预热的方案
3.1 应用层面的预热

应用层面的预热就比较简单了 ，主要是把热点数据筛选出来放在缓存中，不过可以考虑是 ：缓存是可以分本地和远端的。单独说这个是因为 ： Redis 调用的耗时其实一点也不低，基本类型的调用都会花费 2-3ms , 而数据量越大，这个耗时就会越多。

简单算下， 哪怕平均耗时10秒 ，那么100万数据就得在这个上面花费1万秒，我们确实可以通过 Redis 的IO复用以及吞吐让这个1万秒均摊到不同的路上面，但是时间确实花出去了。

但是如果说用本地缓存呢 ？我们提前把数据预热到本地内存中，这些数据本身不会发生变动（当然也可以通过通知等手段来更新这类变化）。本地缓存的方案有很多，可以通过定时任务 + 时间轮来进行过期。可以通过软引用等方式来保证应用缓存不会影响整体堆大小。使用也很简单，没有更新的情况下用个基础Map就足够了。

软引用（Soft Reference）： 软引用用于描述还有用但非必须的对象。当 Java 虚拟机内存不足时，才会对这些对象进行回收。

这也是我们经常说到的二级缓存。

3.2 数据预热
数据预热就多了，但是根源就是让对应的数据源对数据进行缓存。

MySQL
MySQL 的数据预热主要是对 InnerDB 缓冲池进行预热 ，让在秒杀来临之前，将常用的数据加载到缓冲池中，以减少磁盘 I/O 操作，提高查询性能。
MySQL 预热可以不像 Redis 一样通过业务预执行的方式进行预热，可以直接通过 SQL 对全表进行预热 （全表量会稍大，要视情况而定）。

select  count(*) from user;

// 补充知识点一 ： innodb_buffer_pool 
- innodb_buffer_pool 是一个内存区域，用于缓存被频繁读取的数据和索引
- innodb_buffer_pool 中存储的是 InnerDB 的数据页，数据页本身也是为了减少磁盘读取
- innodb_buffer_pool_size 配置用于设置该空间的大小

// 问题和思考 ：
- innodb_buffer_pool 是有大小限制的，一般也就几G的容量
- 如何才能更好的缓存需要的数据值得思考，一张 user 表肯定没办法全量缓存

// 数据没有得到预热的直接表现 ： 
- 缓冲池占用低， 内存占用低
- 在日常使用中 ， 内存占用可能30%都不到，不进行预热会导致使用率低

ElasticSearch
ES 其实预热的需求不大，因为本身就是基于内存操作。
而且ES主要针对事后查询，在我看来预热的场景不多。
但是效果是一样的，ElasticSearch 一样有查询缓存，相同的思路进行处理即可。

Redis 预热
Redis 预热在上面的业务处理中就已经提到了，一般情况下我们也是通过业务代码的形式去处理。

一般最简单的就是把相关流程预跑一下，其他的都视各自情况而定吧。

总结
预热这一步是整个秒杀或者高并发操作的前提，做完这一步后，秒杀的前置处理流程就基本上完成了。