redis
缓存穿透
1.什么是缓存穿透呢？
当客户端访问数据库一个不存在的数据时，数据库查询不到也不会添加在缓存中，所以客户端的每次访问都会去查数据库，这有可能会导致数据库垮掉。
2.解决方案
1.缓存空数据，即便查询的结果为空，任然将这个空的结果存放在缓存中。优点是简单方便，缺点是消耗内存，可能存在不一致问题。
2.布隆过滤器，主要是用于检索一个元素是否存在于一个集合中。它的原理是，首先初始化一个数组，数组中存放的是二进制0、1，最开始存放的都是0，当一个数值来时，该值进行三次hash计算，模与长度取余获取到三个数组下标，并将对应的数组0修改为1，这样三个数组下标就可以标明一个数值。虽然占用内容少了，但会存在一定的误判，但好在我们可以设置误判率，让它保持在5%以内。归根到底，误判是必然存在的，想要降低误判，需要加长数组的长度。这样其实已经很划算了，5%的误判率一般项目也可以接受，不至于高并发下压倒数据库。
什么是缓存击穿
对于设置过期时间的key,在一段时间后过期，恰好在这个时间点对于该key有大量的请求访问，这些请求发现key过期后会从数据库加载并同步到缓存，但大量的请求会瞬间压垮数据库。
解决方案
1.互斥锁
当缓存失效时，先不去数据库加载，先使用如redis的setnx设置一个互斥锁，当操作成功返回时加载数据库，同时同步缓存，否则重试get缓存的方法。
2.逻辑过期
在设置key的时候同时设置一个过期时间字段一起放在缓存中，不给当前key设置过期时间，当查询时，从redis取出key并判断该key是否过期，若过期了，则开通一个新的线程去同步缓存，当前线程正常返回数据，不过这个数据不是最新的
3.总结
两种方法各有千秋，若是考虑数据的强一致性，可以考虑分布式锁，用锁了，当然性能就没那么高了，需要时间去等待，也有可能会造成死锁的状况。若是考虑性能，可以考虑逻辑过期，具有高可用性，不过数据同步这一块做不到强一致性。
