哈希游戏作为一种新兴的区块链应用，它巧妙地结合了加密技术与娱乐，为玩家提供了全新的体验。万达哈希平台凭借其独特的彩票玩法和创新的哈希算法，公平公正-方便快捷!万达哈希,哈希游戏平台,哈希娱乐,哈希游戏，用作数据库、缓存、消息代理和流引擎。并且提供丰富的数据结构，例如：字符串（String）、散列(Hash)、列表(List)、集合(Set)、带范围查询的排序集(ZSet)、位图（Bitmaps）、超级日志(HyperLogLog)、地理空间索引(GEO)和流(Stream)等数据结构

　　高并发：Mysql数据库每秒查询效率（QPS）是2000；Redis单点的吞吐量（TPS）是8w/s,每秒查询效率(QPS)是10w，上限可达30w，吞吐量再保持6w+连接的同时还能达到5w/s的吞吐量

　　缓存穿透说简单点就是大量请求的 key根本不存在于缓存中，也不存在于数据库中。这就导致这些请求在查询缓存中不存在之后，直接查询数据库，导致每次这样的请求都会直接到数据库，缓存并没有起到缓存该有的作用

　　如果缓存和数据库都查不到某个 key 的数据就写一个到 Redis 中去并设置过期时间，具体命令如下：。这种方式可以解决请求的 key 变化不频繁的情况，如果黑客恶意攻击，每次构建不同的请求 key，会导致 Redis 中缓存大量无效的 key 。很明显，这种方案并不能从根本上解决此问题。如果非要用这种方式来解决穿透问题的话，尽量将无效的 key 的过期时间设置短一点比如 1 分钟。

　　布隆过滤器是一个非常神奇的数据结构，通过它我们可以非常方便地判断一个给定数据是否存在于海量数据中。我们可以把它看作由二进制向量（或者说位数组）和一系列随机映射函数（哈希函数）两部分组成的数据结构。相比于我们平时常用的 List、Map、Set 等数据结构，它占用空间更少并且效率更高，但是缺点是其返回的结果是概率性的，而不是非常准确的。理论情况下添加到集合中的元素越多，误报的可能性就越大。并且，存放在布隆过滤器的数据不容易删除。

　　具体是这样做的：把所有可能存在的请求的值都存放在布隆过滤器中，当用户请求过来，先判断用户发来的请求的值是否存在于布隆过滤器中。不存在的话，直接返回请求参数错误信息给客户端，存在的话才会走下面的流程。

　　根据用户或者 IP 对接口进行限流，对于异常频繁的访问行为，还可以采取黑名单机制，例如将异常 IP 列入黑名单。

　　缓存击穿中，请求的 key 对应的是热点数据，该数据存在于数据库中，但不存在于缓存中（通常是因为缓存中的那份数据已经过期）。这就可能会导致瞬时大量的请求直接打到了数据库上，对数据库造成了巨大的压力，可能直接就被这么多请求弄宕机了。

　　缓存击穿中，请求的 key 对应的是热点数据，该数据存在于数据库中，但不存在于缓存中（通常是因为缓存中的那份数据已经过期）。

　　缓存在同一时间大面积的失效，导致大量的请求都直接落到了数据库上，对数据库造成了巨大的压力。现在服务都是分布式集群部署，当超过机器负载的请求让其中一台机器宕机，那么请求通过负载会转移到另一台机器，让另一台机器宕机，一此类推，这就好比雪崩一样，摧枯拉朽之势，数据库的压力可想而知，可能直接就被这么多请求弄宕机了。

　　使用定时任务，比如 xxl-job，来定时触发缓存预热的逻辑，将数据库中的热点数据查询出来并存入缓存中。

　　使用消息队列，比如 Kafka，来异步地进行缓存预热，将数据库中的热点数据的主键或者 ID 发送到消息队列中，然后由缓存服务消费消息队列中的数据，根据主键或者 ID 查询数据库并更新缓存。

　　缓存雪崩和缓存击穿比较像，但缓存雪崩导致的原因是缓存中的大量或者所有数据失效，缓存击穿导致的原因主要是某个热点数据不存在于缓存中（通常是因为缓存中的那份数据已经过期）