众所周知，使用Redis可极大提升查询效率，也可提供分布式锁解决方案，本章节将根据日常开发中可能出现的实际场景重点讲解使用Redis的架构设计相关问题，以及如何设计高效的分布式锁。
1，缓存穿透
查询缓存和数据库中都没有的数据，导致请求都下沉至数据库，造成数据库压力过大。
常用场景：
1，程序判断机制有误，并发场景下大量查询下沉至数据库；
2，黑客攻击，通过缓存穿透方式打垮数据库，造成系统崩溃。
解决方案：
1，前端程序做限频率
1，后端程序做基本判断。ID<0直接返回；
2，缓存空对象并设置过期时间。可使相同数据第二次请求时快速返回；
3，使用布隆过滤器。通过bitmap将所有对象ID缓存至布隆过滤器，请求先通过布隆过滤器判断对象是否存在，不存在则直接返回，存在再去Redis或数据库拿取数据。
2，缓存击穿
查询缓存中有但数据库没有的数据，导致请求都下沉至数据库，造成数据库压力过大。
常用场景：
1，大批量缓存数据在同一时间或临近时间失效，导致查询下沉；
2，少量缓存数据失效，大并发请求该数据，同样导致查询下沉。
解决方案：
1，查询时为缓存续命，每次查询添加或重置过期时间，引导冷热数据分离；
2，设置缓存的过期时间时，在时间基数上添加随机时间，造成缓存过期时间不同。
3，缓存雪崩
解释一：Redis服务宕机，所有查询直接流向数据库，导致数据压力变大，查询变慢甚至宕机；
解释二：大批量数据在同一时间或临近时间段内失效，后续大量查询流向数据库，导致数据压力变大，查询变慢甚至宕机。
解决方案：同缓存击穿
4，热点key重建优化
常用场景：
某个热点消息或热点商品的缓存过期后，大并发请求查询，可能造成多个线程重建缓存，导致程序和Redis服务压力过大
解决方案：
重建缓存时加分布式锁，并使用双重验证法。
加分布式锁可使得只能有一个线程重建缓存；双重验证可使得其余线程执行时直接从缓存获取。伪代码如下：
java
String get(String key) {
// 从Redis中获取数据
String value = redis.get(key);
if (value != null){
return value;
}
// 如果value为空， 则开始重构缓存
// 只允许一个线程重建缓存， 使用nx， 并设置过期时间ex
String lockKey = "lock:key:" + key;
if (redis.set(lockKey , "1", "ex 180", "nx")) {
// 双重验证。从Redis中获取
value = redis.get(key);
if (value ==null){
// 从数据源获取数据
value = db.get(key);
// 回写Redis， 并设置过期时间
redis.setex(key, timeout, value);
} else {
// 重置过期时间
redis.expire(key, timeout);
}
// 删除锁
redis.delete(mutexKey);
}
// 其他线程休息50毫秒后重试
else {
Thread.sleep(50);
get(key);
}
return value;
}5，缓存与数据库双写不一致
如下图：线程1在写完数据库后，写Redis前因程序或网络导致延迟，线程2在延迟期间通过数据库查询到该值，更新后写至数据库和Redis。线程1再写Redis时，写入的就是错误的旧值。
解决方案：
使用redisson的读写锁，读写锁对Redis的读读不互斥，读写/写写互斥，保证在同一时刻，只能有一个线程写Redis。
同上例，若使用了读写锁，线程1在写Redis时卡顿，线程2对Redis的写操作将会阻塞，等待线程1写完Redis并释放锁后，线程2才能获取锁再写Redis，保证了Redis数据为最新值。
注意：
1，双写不一致现象为小概率事件。并发量不高的系统，几乎不用考虑；
2，Redis数据一般都会设置过期时间，如果可以容忍短期数据不一致，也不用考虑。