每一次请求查询都会先到Redis缓存中查询是否有数据缓存，如果有就先返回缓存，如果没有就到数据库中查询，把查出来的结果重新写入缓存。但是如果查询的是数据库中都没有的数据，缓存中也无法保留，所以当用户一直请求访问一个不存在的数据的时候，就会一直直接对数据库服务器进行请求，极大影响数据库相关服务的性能。针对这个问题，有三种主流的解决方案：

1、方案一：主动设置空缓存

当接受对于数据库中都没有的查询请求时，主动在redis中写入空数据，同时为了避免请求过多导致空数据过多负载加重，给每一个空数据都设置一个过期时效，所以对于同一个空数据的请求，只有第一次会访问数据库，其余的时候都是停止在缓存层面，有效的缓解了数据库的压力。

2、方案二：互斥锁

方案一设置空数据的机制不够完善，有可能有这么一种极端情形，一秒钟涌入对同一条空数据的上万次查询请求，当数据库接受到第一个请求之后还来不及增加空数据，第二个第三个...请求就又到了数据库，这时候数据库的压力依然很大，容易宕机，由此引出了互斥锁的解决方案。现在很多项目都是分布式的结构，就很难再像Java单机应用一样使用synchronized等把进程锁起来，所以我们采用的方式是锁的概念，借用redis中hash数值类型的setnx方式（如果key不存在，就往redis中存放数据，如果key存在就不存放），当服务器接受到第一个请求的时候获得锁，然后到数据库中查询数据，数据不存在就添加空数据到缓存中；如果数据存在就直接返回；后续未获得锁的请求就休眠一段时间后重新尝试获取锁，没有得到锁就等待，得到锁就重复上续步骤，这里应用到实际的时候还可以添加上最大休眠次数，避免休眠请求数据次数过多，不必要占用内存。

3、方式三：设置逻辑过期时间

像双十一这种特殊时期，就可以往数据库里添加带有逻辑过期时间的数据，即有一个字段是添加的时间加上有效时间，后续查询出这条数据的时候判断是否超过逻辑过期时间，没有过期就返回数据对象；过期了就重复互斥锁的步骤重建缓存。当双十一过后，就可以把插入的数据缓存给清除掉，也避免了插入缓存过多压力大的问题。