GO：GO程序如何处理缓存加载和大数据缓存
如果我们会在程序启动时，需要加载所有数据，最简单的方式就是程序启动，通过轮训从数据库拉取所有数据，并写入到本地缓存中。
问题：数据量较大的时候，程序加载慢，启动时间长，遇到问题不能及时的发布程序。
为了解决这个问题 ，我们可以将数据处理为文件，随程序一起发布编译。为了防止数据不能及时的更新，我们可以使用消息通知的方式来进行数据的增量同步。
canal 可以伪装成数据库的从库 ，通过binlog 来同步数据库更新和插入的数据
MQ 可以使用kafka 、rocketMq等来作为消息队列
问题：海量的数据如果通过本地服务无法全量缓存应该怎么处理？
采用分配集群的策略，将数据按一定规则拆分成多份，并放入不同的服务集群中，上游服务根据规则将请求路由到相应的集群，这就是所谓的分片集群策略。
可以使用对用户id进行取模，或者根据用户的城市、国家进行划分
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