缓存是提高应用性能和响应速度的关键技术之一。作为架构师，在设计系统时考虑何时创建缓存是非常重要的。下面是几种常见的缓存创建策略，以及在真实场景中的分析和最佳实践建议：

1. 预热缓存（Cache Warming）

预热缓存是指在缓存系统开始接受请求处理之前，提前加载一些预期会被频繁访问的数据到缓存中。这种方式可以避免缓存启动初期因为缓存未命中而导致的性能低下。预热可以根据历史访问模式、数据的热度、业务重要性等因素来决定哪些数据需要被预加载。预热缓存尤其适合于那些对性能要求极高的应用，可以在应用启动后立即提供快速的响应时间。

场景分析：在应用启动后，特定的数据可能立即面临大量访问请求，如热门新闻、促销商品等。如果在首次请求时才去数据库中拉取数据，可能会导致延迟过高。

最佳实践：通过在应用启动或部署新版本前，预先将这些热门数据加载到缓存中，可以避免初次访问的高延迟。例如，电商网站在大型促销活动开始前，可以预加载热门商品的信息和库存状态到缓存中。

2. 惰性加载（Lazy Loading）

惰性加载，也称为按需加载，是一种缓存策略，其中数据仅在首次请求时被加载到缓存中。如果缓存中不存在请求的数据，系统会从后端数据源检索数据，然后将其存储在缓存中以供未来请求使用。这意味着缓存仅存储那些实际被请求过的数据项。惰性加载减少了预先加载大量可能永远不会被访问的数据的需要，从而节省资源。然而，它可能导致第一次访问某些数据时的响应时间较长，因为需要从数据源检索。

场景分析：对于非热点数据，或者数据访问模式不容易预测时，惰性加载成为一种有效的策略。这种策略只在数据首次被请求时才去数据库中加载，并存入缓存。

最佳实践：对于内容管理系统（CMS）或博客平台，文章内容可以在首次被读取时加载到缓存。如果文章不再被频繁访问，它会根据缓存淘汰策略（如LRU）自然淘汰，无需预加载所有内容。

3. 主动更新（Proactive Caching）

主动更新是一种缓存策略，它定期或在特定事件发生时更新缓存中的数据，而不是等到下一次请求时才更新。这种策略可以确保缓存中的数据保持最新状态，减少用户遇到过时数据的机会。主动更新可以根据具体的业务需求和数据变化频率来实施，例如，基于时间间隔（如每小时更新一次）、特定事件（如数据变更时立即更新）或其他触发条件。主动更新要求系统能够有效监控数据变化，可能需要额外的逻辑来控制更新过程，避免对性能的负面影响。

场景分析：对于高变更频率的数据，如社交媒体平台上的实时动态，使用传统的缓存策略可能会导致数据不一致问题。

最佳实践：在数据发生变更时，如新的社交媒体帖子发布，系统可以主动更新缓存中的数据，或是标记缓存数据为过期，从而保证用户总是获取到最新的内容。这种策略需要更复杂的逻辑来维护缓存的一致性。

预热缓存和主动更新的区别

预热缓存（Cache Pre-Warming）和主动更新（Proactive Updating）都是缓存管理中用来提升系统性能和数据响应速度的策略，但它们关注的焦点和实现方式有所不同：

预热缓存

• 目的：目的是减少系统启动或重启后因缓存为空导致的高延迟和高负载，通过提前加载预期会被频繁访问的数据到缓存中，确保系统能够快速响应第一批请求。
• 时机：通常在系统启动或重启后立即执行，是一次性的操作，目的是填充空的缓存或更新缓存到预期的初始状态。
• 数据选择：根据历史访问模式、数据热度、业务重要性等因素选择预加载的数据，通常是那些被认为最有可能被访问的数据。

主动更新

• 目的：确保缓存中的数据保持最新状态，减少或消除用户访问过时数据的机会。通过定期或根据特定事件更新缓存，主动更新可以降低数据不一致的风险。
• 时机：在整个应用的生命周期中持续进行，可以是基于时间的（如每隔一定时间更新一次）、基于事件的（如当底层数据变更时立即更新），或者两者的结合。
• 数据选择：依赖于数据的变更频率和业务逻辑，可能涉及到所有缓存的数据或仅限于特定的数据项。选择哪些数据进行更新通常基于数据的重要性和更新的必要性。

区别总结

• 执行时机：预热缓存通常在系统启动时执行一次，而主动更新是一个持续的过程，随着应用运行而定期执行或响应特定事件。
• 目标和目的：预热缓存旨在提前填充缓存，减少启动初期的缓存未命中率；主动更新则旨在保持缓存数据的实时性和准确性，减少数据过时的风险。
• 选择策略：预热缓存侧重于根据预测或历史数据选择最可能被访问的数据，而主动更新关注于数据变更，确保缓存中的数据与数据源保持同步。

选择使用预热缓存还是主动更新，或者两者结合使用，取决于具体的应用场景、性能需求和数据更新频率。