方法2.如果乙個查詢返回的資料為空（不管是資料不存在，還是系統故障），我們仍然把這個空結果進行快取，但它的過期時間會很短，一般只有幾分鐘。
方法3.採用布隆過濾器，將所有可能存在的資料雜湊到乙個足夠大的bitmap中，乙個一定不存在的資料會被這個bitmap攔截掉，從而避免了對底層儲存系統的查詢壓力。
怎麼理解呢？舉個極端的例子：比如某某明星爆出乙個驚天狠料，海量吃瓜群眾同時訪問微博去檢視該八卦新聞，而微博 redis 集群中資料在此刻正好過期了，那麼無數的請求則直接打到了微博系統的物理 db 上，db 瞬間掛了。
處理方法:
方法1 熱點資料永遠不過期
比如我們可以將某個 key 的快取時間設定為 25 小時，然後後台有個 job 每隔 24 小時就去批量重新整理一下熱點資料。就可以解決這個問題了。
Redis快取穿透 快取雪崩
把redis作為快取使用已經是司空見慣，但是使用redis後也可能會碰到一系列的問題，尤其是資料量很大的時候，經典的幾個問題如下 一 快取和資料庫間資料一致性問題 分布式環境下 單機就不用說了 非常容易出現快取和資料庫間的資料一致性問題，針對這一點的話，只能說，如果你的專案對快取的要求是強一致性的，...
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什麼是快取雪崩 在同一時間內大量的快取資料失效，大量的請求都會去資料庫查詢，造成快取雪崩。解決方法 這個沒有完美的解決方法，但是可以分析使用者行為，盡量讓失效時間點均勻分布，還有就是在快取失效後，通過加鎖或者佇列來控制讀資料庫寫快取的執行緒數量，比如對某國key只允許乙個執行緒查詢資料庫和快取，其他...