緩存預熱的思路
a.提前給redis中嵌入部分數據，再提供服務
b.肯定不可能將所有數據都寫入redis，因為數據量太大了，第一耗費的時間太長了，第二redis根本就容納不下所有的數據
c.需要更具當天的具體訪問情況，試試統計出頻率較高的熱數據
d.然后將訪問頻率較高的熱數據寫入到redis，肯定是熱數據也比較多，我們也得多個服務並行的讀取數據去寫，並行的分布式的緩存預熱
e.然后將嵌入的熱數據的redis對外提供服務，這樣就不至於冷啟動，直接讓數據庫奔潰了
(簡單講 不要讓所有的請求都去數據庫查 提前把一些熱點數據存入 至於哪些是熱數據 這就得實時分析了呀)
具體的實時方案：
1. nginx+lua將訪問量上報到kafka中
要統計出來當前最新的實時的熱數據是哪些，我們就得將商品詳情頁訪問的請求對應的流量，日志，實時上報到kafka中，
2. storm從kafka中消費數據，實時統計出每個商品的訪問次數，訪問次數基於LRU內存數據結構的存儲方案 (LRU 看次數)
3. 每個storm task啟動的時候，基於zk分布式鎖，將自己的id寫入zk的一個節點中
4. 每個storm task負責完成自己這里的熱數據的統計，比如每次計數過后，維護一個錢1000個商品的list，每次計算完都更新這個list
5. 寫一個后台線程，每個一段時間，比如一分鍾，將排名錢1000的熱數據list,同步到zk中