一种基于数据热度自适应调整的多级缓存优化方法和系统

本发明公开一种基于数据热度自适应调整的多级缓存优化方法和系统，涉及数据存储技术领域，针对现有桌面云系统中缓存机制静态、初始化慢、冷热数据难以识别的问题，采用方案包括：设置本地缓存L1、分布式缓存L2和数据库L3的三级缓存结构；基于访问频率、时间衰减和用户优先级，构建数据热度评分模型；根据热度评分划分数据为热数据、温数据和冷数据，动态决定数据在L1、L2和L3的迁移与淘汰策略；通过预测机制提前T时间将热数据加载至上一层级缓存，支持容器级缓存预热；将缓存预热策略集成至Kubernetes生命周期，实现热数据加载与冷数据降级；支持可视化策略配置与运行时监控，实时管理缓存策略。本发明适用于大规模桌面云系统的访问优化场景。