查詢乙個資料庫中不存在的資料，比如商品詳情，查詢乙個不存在的id，每次都會訪問db，如果有人惡意破壞，很可能直接對db造成過大地壓力。
解決方案：當通過某乙個key去查詢資料的時候，如果對應在資料庫中的資料都不存在，我們將此key對應的value設定為乙個預設的值，比如「null」，並設定乙個快取的失效時間，這時在快取失效之前，所有通過此key的訪問都被快取擋住了。後面如果此key對應的資料在db中存在時，更新快取中該key的資訊，通過此key再去訪問資料，就能拿到新的value了。
在高併發的環境下，如果此時key對應的快取失效，此時有多個程序就會去同時去查詢db，然後再去同時設定快取。這個時候如果這個key是系統中的熱點key或者同時失效的數量比較多時，db訪問量會瞬間增大，造成過大的壓力。
解決方案：
①：將系統中key的快取失效時間均勻地錯開，防止統一時間點有大量的key對應的快取失效；
②：當我們通過key去查詢資料時，首先查詢快取，如果此時快取中查詢不到，就通過分布式鎖進行加鎖，取得鎖的程序查db並設定快取，然後解鎖；其他程序如果發現有鎖就等待，然後等解鎖後返回快取資料或者再次查詢db。
使用互斥鎖(mutex key): 這種解決方案思路比較簡單，就是只讓乙個執行緒構建快取，其他執行緒等待構建快取的執行緒執行完，重新從快取獲取資料就可以了（如下圖）
如果是單機，可以用synchronized或者lock來處理，如果是分布式環境可以用分布式鎖就可以了（分布式鎖，可以用memcache的add, redis的setnx, zookeeper的新增節點操作）。
redis**：
string get(string key) else
} }
解決方案：
①：客戶端熱點key快取：將熱點key對應value並快取在客戶端本地，並且設定乙個失效時間。對於每次讀請求，將首先檢查key是否存在於本地快取中，如果存在則直接返回，如果不存在再去訪問分布式快取的機器。
②：將熱點key分散為多個子key，然後儲存到快取集群的不同機器上，這些子key對應的value都和熱點key是一樣的。當通過熱點key去查詢資料時，通過某種hash演算法隨機選擇乙個子key，然後再去訪問快取機器，將熱點分散到了多個子key上。
永不過期：熱點key最好能永不過期。
這裡的「永遠不過期」包含兩層意思：
(1) 從redis上看，確實沒有設定過期時間，這就保證了，不會出現熱點key過期問題，也就是「物理」不過期。
(2) 從功能上看，如果不過期，那不就成靜態的了嗎？所以我們把過期時間存在key對應的value裡，如果發現要過期了，通過乙個後台的非同步執行緒進行快取的構建，也就是「邏輯」過期
為每個 value 設定乙個邏輯過期時間，當發現超過邏輯過期時間後，會使用單獨的執行緒去構建快取。
從實戰看，這種方法對於效能非常友好，唯一不足的就是構建快取時候，其餘執行緒(非構建快取的執行緒)可能訪問的是老資料，但是對於一般的網際網路功能來說這個還是可以忍受。
string get(final string key)
} });
} return value;
}
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