春风如贵客，一到便繁华。各位看官先赞再看，养成好习惯(●´∀｀●)
假设，有一张100W规模，并且活跃度很高的数据库表，需要从数据库中随机读取20条数据，并且对性能要求很高的要求。
本文不涉及任何传统的算法结构，仅从解决实际问题出发，代码仅作实例！！！
方案一：
使用数据库随机取20条，代码如下：
SELECT * FROM t_user u WHERE 1 = 1 ORDER BY RAND() LIMIT 20优点：方便，逻辑简单，代码简洁，不引入新的中间件和风险，方便快速开发。
缺点：数据量大之后，存在sql优化的必要。大量请求的话，会造成数据库链接过多
方案二：
随机读取 数据库主键
使用JAVA代码，随机生成30个id，按照大小排列（随机生成30个，取前20个是比较保险的做法）
SELECT * FROM t_user u WHERE 1 = 1 AND u.user_id IN ( -- 随机的id ) LIMIT 20优点：逻辑比较简单，代码简洁，不引入新的中间件和风险，方便快速开发。
缺点：需要提前设置好该表的主键id，避免取到空id。大量请求的话，会造成数据库链接过多
方案三：
方案二的改进，使用方案二读取200条数据，存放到redis中，每次再从redis中，获取200条数据后，随机选择20条。redis的过期时间为10分钟。（可以根据需求适当扩大redis的数据）
优点：逻辑比较简单，代码简洁，
缺点：随机数短期内是在小范围内的选择，引入新的中间件
方案四：
将100W条数据，按照10000条进行分片，预热到redis中，根据hash算法、取余、平均分配、轮流平均分配等分配原则，随机读写即可
优点：效率较高，逻辑较为清晰。
缺点：需要提前分片和预热数据。
方案五：
引入其他中间件，与此同时可能会引起新的风险！！！建议团队评估后再做实施！！！
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