缓存穿透与雪花算法等

大量用户注册名查询，缓存穿透(数据在缓存中不存在，在数据库也不存在)
1、查询不存在的用户，key设置为用户名，值设置为null，60s后过期
不足：用户查询了不注册，60s内其他用户也用不了这个名称
2、布隆过滤器(由bit数组和若干个hash函数组成)，可以快速分析出某个元素不存在集合中，不能删除元素，不能判断某个元素是否一定存在
不足：如果用户注册了又注销不用，布隆过滤器不能删除元素，注销的用户名相当于一直都用不了了
3、放redis set集合中，数据量大(火车票用户十多个亿)，直接放内存不妥

snowflake
1位保留位、
41位时间戳(可以96年)、
5位数据id和5位机器id(1024台机器一起用)、
mybatis-plus取数据id dataCenterId: 与mac地址有关；取机器id workId:与数据id和进程pid有关
自行设计：redis实现，lua脚本去获取dataCenterId、workId并且自增
12位序列号，并发度为4096(同一时刻第4097台机器怎么生成id,阻塞后重新生成)

Builder构造者模式

docker 安装

在Windows下的安装及使用，下载官网