本文已参与「新人创作礼」活动，一起开启掘金创作之路。
缓存击穿
数据库是架构的瓶颈，为了使有效请求能够到达数据库，即便放大前置环节的复杂度和成本。
缓存穿透：查询数据时Redis中没有数据，数据库也没有数据.
若这样的无效请求多了，会导致数据库有效请求变慢、增大数据库压力，黑客也可能使用这种方式攻击。
解决方式：
（1）key null，将无效请求的数据作为key，value设置空值null存入redis中。
缺点： （1） 浪费空间，无效key多了，占用空间越来越大 （2） 无法解决大量穿透的情况
（2）布隆过滤器
将数据库的所有数据hash到一个足够大的bitmaps位图类型数据中，每次查询key时，先用key的hash值到bitmaps中查询，若未命中则不需要再到redis或数据库中查询；若命中则说明数据有可能在redis或数据库中（为什么不是一定呢？因为hash冲突）。
Bitmaps 是位图数据结构，使用二进制位来记录信息，只有0和1两个状态
缓存击穿
缓存击穿：查询数据时请求了数据库有但redis没有缓存的数据.(网上经常说是热点key过期，不是本质)
比如一个热点key在某一时刻key过期了，大量关于该key的请求在缓存中查不到就会全部打到数据库，导致数据库被一瞬间压垮。
解决方案
（1）人工解决+永不过期
人工解决：派人实时监控热点数据，实时调整key的过期时长。缺点：不可靠；
因为不知道哪个key何时会被高并发请求，要从一开始就假设所有key都可能被高并发请求才安全，才能保障到达数据库的都是有效请求。
永不过期：不设置过期时间，每个数据设置逻辑过期时间，通过单独的线程重建缓存。
（2）使用分布式锁
查询为空的请求要获取锁才能继续到数据库中查询，没抢到锁的请求则阻塞，获取到锁的请求查询后更新redis（其他线程阻塞影响性能）。
【set key value ex 100 nx】 (注意设置key的过期时间，value设置为唯一标志防止锁被误删，使用LUA脚本原子性删除锁)
