1、缓存预热

缓存冷启动，redis启动后，一点数据都没有，直接就对外提供服务了，mysql就裸奔

（1）提前给redis中灌入部分数据，再提供服务
（2）肯定不可能将所有数据都写入redis，因为数据量太大了，第一耗费的时间太长了，第二根本redis容纳不下所有的数据
（3）需要根据当天的具体访问情况，实时统计出访问频率较高的热数据
（4）然后将访问频率较高的热数据写入redis中，肯定是热数据也比较多，我们也得多个服务并行读取数据去写，并行的分布式的缓存预热
（5）然后将灌入了热数据的redis对外提供服务，这样就不至于冷启动，直接让数据库裸奔了

2、nginx+lua将访问流量上报到kafka中

要统计出来当前最新的实时的热数据是哪些，我们就得将商品详情页访问的请求对应的流量，日志，实时上报到kafka中

3、storm从kafka中消费数据，实时统计出每个商品的访问次数，访问次数基于LRU内存数据结构的存储方案

优先用内存中的一个LRUMap去存放，性能高，而且没有外部依赖

我之前做过的一些项目，不光是这个项目，还有很多其他的，一些广告计费类的系统，storm

否则的话，依赖redis，我们就是要防止redis挂掉数据丢失的情况，就不合适了; 用mysql，扛不住高并发读写; 用hbase，hadoop生态系统，维护麻烦，太重了

其实我们只要统计出最近一段时间访问最频繁的商品，然后对它们进行访问计数，同时维护出一个前N个访问最多的商品list即可

热数据，最近一段时间，可以拿到最近一段，比如最近1个小时，最近5分钟，1万个商品请求，统计出最近这段时间内每个商品的访问次数，排序，做出一个排名前N的list

计算好每个task大致要存放的商品访问次数的数量，计算出大小

然后构建一个LRUMap，apache commons collections有开源的实现，设定好map的最大大小，就会自动根据LRU算法去剔除多余的数据，保证内存使用限制

即使有部分数据被干掉了，然后下次来重新开始计数，也没关系，因为如果它被LRU算法干掉，那么它就不是热数据，说明最近一段时间都很少访问了

4、每个storm task启动的时候，基于zk分布式锁，将自己的id写入zk同一个节点中

5、每个storm task负责完成自己这里的热数据的统计，每隔一段时间，就遍历一下这个map，然后维护一个前3个商品的list，更新这个list

6、写一个后台线程，每隔一段时间，比如1分钟，都将排名前3的热数据list，同步到zk中去，存储到这个storm task对应的一个znode中去

7、我们需要一个服务，比如说，代码可以跟缓存数据生产服务放一起，但是也可以放单独的服务

服务可能部署了很多个实例

每次服务启动的时候，就会去拿到一个storm task的列表，然后根据taskid，一个一个的去尝试获取taskid对应的znode的zk分布式锁

如果能获取到分布式锁的话，那么就将那个storm task对应的热数据的list取出来

然后将数据从mysql中查询出来，写入缓存中，进行缓存的预热，多个服务实例，分布式的并行的去做，基于zk分布式锁做了协调了，分布式并行缓存的预热