缓存穿透
缓存中明明没有对应数据，但是有大量的请求这些不存在的数据，导致大量请求直接打在DB上
缓存空对象 设置空key
缺点：大量浪费Redis的内存空间，建议还是要给空key设置一个过期时间
利用singleflight 往 redis 写空null + 异步定时脚本从db刷有效缓存，应该是这么个用法
设置布隆过滤器
布隆过滤器就是一种方便检测数据库中是否含有对应key的工具。
布隆过滤器在使用上可能比设置空key节省内存空间，因为bitmap本身占用空间很小
但是布隆过滤器是要经过复杂计算的，而且它的精确度也无法达到100%，精度需求越高计算量就越大。
还有其他过滤器，比布隆更牛逼些
缓存击穿
大量请求同一个key 但是这时恰好这个key到了过期时间
所有的请求都打向了DB这时就有可能造成DB被打崩
加互斥锁
同时大量相同的请求打到DB，那么就可以加互斥锁
同时只能一个请求打到DB
其他的请求陷入自旋状态
直到唯一 一个到大DB的请求把数据写回到Redis，再从Redis拿回数据即可
比如 go 的 singleflight
设置热点数据不过期
只要key不过期 那么就永远不会发生击穿，但运行维护成本会直线上升。
缓存雪崩
大面积key同时失效 导致缓存彻底失去作用
方案1： redis高可用：多增设redis实例，以集群的方式防止Redis单实例宕机后引发雪崩
方案2： 限流降级 ： 通过加锁或队列的方式控制线程数量
方案3： 数据预热 ：提前设置好key，exp random，比如 rand(x)
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的学习理解)
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