以下是一些常见的策略可以参考：
批量预热：将整个缓存数据集一次性加载到缓存中。这种策略适用于数据集较小且时间允许的情况。可以在系统启动时或低峰期执行批量预热操作。
按热度预热：根据数据的热度进行预热。首先识别出最常访问的数据，然后按照访问频率的降序依次进行预热。这样可以确保最常用的数据最先被加载到缓存中。
按业务优先级预热：根据业务的优先级和重要性进行预热。对于核心业务数据或高价值数据，优先进行预热，以确保其快速可用。
延迟异步预热：在缓存失效时，使用异步任务或后台线程进行预热操作。这样可以避免对实时请求的影响，并使预热操作在后台进行，提高系统的响应性能。
增量预热：按需预热数据，而不是一次性预热所有数据。通过根据数据的访问模式和优先级逐步预热数据，以减少预热过程对系统的冲击。
基于时间窗口的预热：选择合适的时间窗口进行预热，例如低访问峰值期或非活动时间段。这样可以减少对实时请求的干扰，并降低预热过程对系统性能的影响。
定期预热：定期进行预热操作，以确保缓存数据的新鲜度和一致性。可以根据业务需求和数据的更新频率设置预热的时间间隔。
请注意，每个应用和场景都有不同的需求和特点，因此选择合适的缓存预热策略需要根据具体情况进行评估和调整。同时，监控和评估预热策略的效果也是非常重要的，以便进行优化和改进。
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