目前对程序快速优化，无非两种方式：
一.前段加Nginx（nginx 做反向代理，可以对请求做分发，通过轮训、加权、随机等方式分配到具体某一台实际上的tomcat，通过这种方式来分流）
二.后端加缓存（目前使用Redis做缓存情况比较多，前段分发过来的请求，先查询redis,如果redis中没有，则查询数据库并put到缓存；）
但是加redis会出现以下问题：缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩
1 缓存穿透：分发的请求到达后端，先查redis，再查数据库，但是这个请求数据本身就不存在，例如数据库中只有id(1、2、3、4)，但是查询的却是id=5,所以不管怎么查，这个查询会一直做（select * from usertable where id=5），但是查不出数据,io一直存在；（及缓存没有数据，数据库也没有数据）
解决方案：1）：缓存空对象，前面请求查询redis，redis没有，查询数据库，数据库返回为null，这个时候把id=5 作为key put到redis,则下次查询就会在redis中能直接查询到，直接返回；
这种方法的弊端：redis中可能会存在大量的垃圾数据，但是这个处理方式很简单
2）：使用布隆过滤器，布隆过滤器是如果查询存在的话，则不一定存在，如果查询不存在，则一定不存在；布隆过滤器在一个数组中会有3个点（通过3次hash传入的对象得到，然后对数据取余），所以这种方式有误判，而且布隆过滤器 guava的实现是单机的（JVM层面），如果需要可以通过redis自己实现
这种方式的弊端：布隆过滤器难以删除（因为put的是3个点），所以要做定时器来处理；但是效果好呀
2 缓存击穿：分发的请求到达后端，先查redis，再查数据库，但是这个时候redis数据过期了，而且高并发请求过来，使得大量的操作都会查询数据库（缓存击穿breakdown,及热点key失效，高并发请求过来，及缓存没有数据，数据库有数据，但是都大量请求同一时间都走数据库，导致数据库崩溃）
解决方案：使用分布式锁，加锁后，执行抢到锁的线程，从数据库中查询，并写入缓存，释放锁，下面的线程则从缓存中取数据
3缓存雪崩：出现情况，机器宕机，大量数据失效
解决方案：机器宕机，使用redis高可用（rediscluster）
大量数据失效：redis过期时间错开
