缓存预热与懒加载在Spring Boot+PGSQL中的适用场景

在Spring Boot和PostgreSQL（PGSQL）中，缓存预热和懒加载是两种常用的优化技术，它们分别适用于不同的场景。

缓存预热

适用场景：

1. 高访问量系统：对于访问量极大的系统，某些热点数据（如频繁访问的查询结果）可能会被频繁地请求。通过缓存预热，可以在系统启动时将这部分数据加载到缓存中，从而减少系统启动后的数据库压力和响应时间。
2. 数据一致性要求高的系统：在某些需要确保数据一致性的场景中，缓存预热可以确保在系统启动后，缓存中的数据是最新的，从而避免因为数据不一致导致的业务问题。
3. 定时任务或事件驱动的系统：对于定时任务或事件驱动的系统，某些数据可能只在特定时间点或事件发生时才会被访问。通过缓存预热，可以在这些特定时间点或事件发生前，提前将数据加载到缓存中。

实现方式：

• 使用Spring Cache的@Cacheable注解，在系统启动时预先加载数据到缓存中。
• 结合Spring Boot的CommandLineRunner或ApplicationRunner接口，在应用启动后执行缓存预热逻辑。

懒加载

适用场景：

1. 数据量大的系统：对于数据量非常大的系统，将所有数据一次性加载到缓存中可能会导致内存溢出。通过懒加载，可以在需要时才加载数据到缓存中，从而减少内存占用。
2. 访问频率低的数据：对于访问频率很低的数据，如果将其提前加载到缓存中，可能会导致缓存命中率降低。通过懒加载，可以确保只有在数据被访问时才将其加载到缓存中，从而提高缓存命中率。
3. 分布式系统：在分布式系统中，由于数据可能分布在多个节点上，因此需要确保缓存中的数据一致性。通过懒加载，可以在需要时才从数据库或其他节点加载数据到缓存中，从而减少网络开销和数据不一致的风险。

实现方式：

• 使用Spring Cache的@Cacheable注解结合condition属性实现懒加载。例如，当缓存中没有数据时，才从数据库加载数据到缓存中。
• 结合Spring Boot的异步处理机制，使用CompletableFuture或Reactive编程模型实现懒加载。例如，在数据被访问时，异步地从数据库加载数据到缓存中。

需要注意的是，缓存预热和懒加载都有其优缺点和适用场景。在实际应用中，需要根据系统的具体需求和特点来选择合适的优化技术。同时，还需要注意缓存的一致性和失效策略等问题，以确保系统的稳定性和性能。