Redis实现分布式锁
可以用来解决 Redis 的并发竞争 Key 问题
实现方式：setnx、radisson、redlock
setnx：指定的 key 不存在时，才能操作成功，为 key 设置指定的值（已存在则不进行任何操作）
设置锁：给所有服务节点设置相同的key，返回为0，则锁获取失败（防止锁被别人所释放可以设置一个线程的唯一标识）
删除锁：判断线程唯一标志，再删除（可以设置一个合理的过期时间）
问题：
实现的Redis分布式锁，其实不具有可重入性
存在任务超时问题，锁自动释放（key过期），导致并发问题
Redis没有实现可重入性及锁续期，可以通过 radisson解决(类似AQS的实现，看门狗监听机制)
redis多节点数据同步问题：
redlock：上述机制都只操作单节点、即使Redis通过 sentinel保证高可用，如果这个 master节点由于某些原因发生了主从切换，那么就会出现锁丢失的情况( redis同步设置可能数据丢失)。 redlock从多个节点申请锁，当一半以上节点获取成功、锁才算获取成功，redission有相应的实现
Redlock是Redis 官方站提出了一种权威的基于 Redis 实现分布式锁的方式 ，此种方式比原先的单节点的方法更安全。
缓存雪崩、缓存穿透、缓存击穿
缓存雪崩是指缓存同一时间大面积的失效，所以，后面的请求都会落到数据库上，造成教据库短时间内承受大量诘求而崩掉。
解决方案：
缓存数据的过期时间设置随机，防止同一时间大量数据过期现象发生
给每个缓存数据增加相应的缓存标记，记录存是否失效，如果缓存标记失效，则更新数据缓存。
缓存预热
互斥锁
缀存穿透是指缓存和数据库中都没有的数据，导致所有的请求都落到数据库上，造成数据库短时间内承受大量请求。
解决方案：
接口层增加校验，如用户鉴权校验，id做基础校验，id<=0的直接拦截
从缓存取不到的数据，在数据库中也没有取到，这时也可以将 key-value对写为 key-null缓存有效时间可以设置短点，如30秒(设置太长会导致正常情况也没法使用)。这样可以防止攻击用户反复用同一个id暴力攻击
采用布隆过滤器，将所有可能存在的数据哈希到个足够大的 bitmap中，一个一定不存在的数据会被这个bitmap拦截掉，从而避免了对底层存储系统的查询压力
缓存击穿是指缓存中没有但数据库中有的数据（一般是缓存时间到期），这时由于并发用户特别多，同时读缓存没读到数据，又同时去数据库去取数据，引起数据库压力瞬间増大，造成过大压力。和缓存雪崩不同的是，缓存击穿指并发查同—条数据，缓存雪崩是不同数据都过期了，很多数据都查不到从而查数据库
解决方案：
设置热点数据永远不过期。
加互斥锁
缓存预热
缓存预热就是系统上线后，将相关的缓存数据直接加载到缓存系统。这样就可以避免在用户请求的
时候，先查询数据库，然后再将数据缓存的问题！用户直接查询事先被预热的缓存数据！
解决方案：
直接写个缓存刷新页面，上线时手工操作一下；
数据量不大，可以在项目启动的时候自动进行加载；
定时刷新缓存；
缓存降级