设计一个缓存策略，动态缓存热点数据

写在前面，因为我们最近的大作业项目需要用到热点排行这个功能，因为我们是要使用Elasticsearch来存储数据，然后最初设想是在ES中实现这个热点排行的功能，但是经过仔细思考，在我们这个项目中使用ES来做热点排行是一个很蠢的方式，因为我们这只是一个很小的排行，所以最终我们还是使用Redis来实现热点排行

使用LRU？

LRU是一种常见的算法，假如我们设定TOP10的热点数据，那么我们可以规定LRU容量为10，当容量没有满的时候，我们可以直接放入，当满了的时候我们就将最后一个排除然后引入最新的放在首部

这看似实现了热点排行但是没有，比如说2号数据访问100次而11号数据才访问一次，那么使用LRU就把100次访问的排除掉了，这就是不合理的，所以我们应该以每个数据的访问频率来选择排行

如何进行访问率排行

把所有数据都加入内存中，然后记录每个数据被访问的频率，这看起来就是很简单的，使用zset就可以实现，但是假如你的数据有100w条呢？你这样全部存入Redis，那么会导致大key的出现，同时引起Redis的效率降低，那么可以单独启动一台服务器来保存排行榜的数据？这其实是浪费的，因为一般我们的排行榜都是TOP10~TOP100，基本占用不了多少内存，而在我们的项目中我们的数据量是比较少的，而且有上传时间，一般上传时间越近更容易上TOP10，而且我们需要的只是TOP10，所有有两种方案

第一种：在数据库中挑选最近上传的10条数据，然后如果有人访问了这10条数据，那么对应的数据的访问频率就加一，不在这10条数据里面就不去管它，然后经过一段时间就去掉末尾几条访问频率较低的数据，再随机挑选几条假如TOP10，然后循环
第二种：第一种还是存在一点缺陷，就是有可能最开始TOP10就是访问最高的，那么可能会把真正的TOP10挤下去，所有在第二种方案中，我们缓存20条数据，每隔一段时间去掉访问频率最低的5-10条，然后随机挑选进来补充至20条但是我们只取前10，其它与方案一类似，只是缓存更多的数据

代码编写

理解思路过后，代码编写是最简单的一步，如何在项目中引入Redis以及操作Redis的依赖配置就不再赘述，因为那个与代码编写逻辑没有什么关联

选择最近20条数据

    public void getCur2MySQL(){
   
        Set<ZSetOperations.TypedTuple<String>> set = new HashSet<>();
        List<Integer> cur2Ids = baseMapper.getCur2Ids();
        cur2Ids.stream().forEach(e->{
   
            DefaultTypedTuple<String> tuple = new DefaultTypedTuple<String>(String.valueOf(e),0d);
            set.add(tuple);
        });
        redisTemplate.opsForZSet().removeRange(Constant.POLICY_TOP_10,0,-1);
        redisTemplate.opsForZSet().add(Constant.POLICY_TOP_10,set);
    }