概念

冷热数据分离是一种常用的数据优化策略，它通常会根据数据的访问模式和频率来划分数据存储的方式，将热点数据存储非关系型数据库，将冷数据存储到关系型数据库，以提高系统的性能和资源利用率。

识别冷热数据

在实际业务中，识别冷热数据和处理更新热点数据可以采用以下方法：

基于访问频率的划分：

使用统计工具或监控系统，观察数据的访问频率。通常访问频率高的数据可以归为热数据，访问频率低的数据可以归为冷数据。

如下为常用的方式：

  • 使用AOP切面

    使用Spring AOP（面向切面编程）可以在方法执行前后加入自定义的逻辑，包括统计方法的调用次数等。在方法调用前记录开始时间，调用后计算执行时间，然后根据执行时间和调用次数来判断哪些数据被频繁访问。

  • 集成监控工具

    集成监控工具，如Spring Boot Actuator、Micrometer等，可以帮助收集应用程序的运行时信息，包括HTTP请求次数、方法调用次数等。可以使用这些信息来评估哪些数据被频繁访问。

  • 日志记录

    在方法的开始和结束处记录日志，并在日志中包含关键信息，如方法名、参数等。再通过日志分析工具来分析访问频率

  • 使用缓存

    使用缓存来存储热点数据，如Redis。可以在首次访问时加载数据到缓存中，然后监控缓存的命中率来评估哪些数据被频繁访问。

  • 使用数据库查询计划

    数据库提供了查询计划（query plan）来展示执行查询的方式。可以通过查询计划来评估哪些查询是高频率的。

在实际项目中，通常会结合以上方法来进行数据访问频率的评估和划分。根据具体业务需求和性能要求，选择适合项目的方法进行实施。

基于业务逻辑划分：

根据业务的特性，对数据进行划分。例如，对于电商网站，最新上架的商品可能是热数据，而过去一段时间没有被访问的商品可能是冷数据。

基于定期清理策略划分：

可以定期检查数据的访问情况，将长时间没有被访问的数据归为冷数据，然后进行相应的存储和清理策略。

处理更新热点数据

缓存策略：

使用缓存来存储热点数据，比如 Redis。热点数据可以在首次访问时加载到缓存中，以提高后续访问的响应速度。

更新热点数据处理：

对于经常更新的数据，可以采用缓存失效、定时刷新等策略来保证缓存中的数据是最新的。

使用数据库索引

对于冷数据，可以在数据库中使用合适的索引来提高查询效率。

数据迁移和备份：

针对冷数据，可以将部分历史数据迁移到冷存储中，例如归档系统或者云存储服务，以减轻数据库的压力。