Redis缓存穿透和雪崩等问题

1.Redis除了5大数据类型，还扩展了一些类型，方便我们在平时时使用；

　　Pipeline：操作是非原子操作，提高性能。

　　GEO：本质是zset，可以计算经纬度之间的距离。

　　hyperLogLog：用来做基数统计的算法。

　　bitmaps：通过修改key的二进制来修改key的值。（可以使用这个功能来使用Redis实现一个布隆过滤器）

2.缓存穿透问题：

　　缓存穿透是指查询一个一定不存在的数据，由于缓存不命中，并且出于容错考虑， 如果从存储层查不到数据则不写入缓存，这将导致这个不存在的数据每次请求都要到存储层去查询，失去了缓存的意义。

　　解决方案：1.缓存空对象，并增加过期时间。

　　　　　　     2.使用布隆过滤器，排除掉一定不存在的数据。（不过通过布隆过滤器的，不一定是存在的，因为有可能是其他值的hash值，所以有一定的误差率，可以通过增加数组的长度来提升容错率）