redis的list实现分页：
int startIndex = (index - 1) * size;
int endIndex = index * size - 1;
List users = stringRedisTemplate.opsForList().range(listKey, startIndex, endIndex);

http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"

去除所有空格： name = name.replaceAll(" +","");

指定jdk运行
nohup /home/jdk17/jdk-17.0.2/bin/java -jar /home/shangjia/1.jar > a.log 2>&1 &

不指定
nohup java -jar 1.jar > a.log 2>&1 &

将数据库时间格式化，dto也能用，@JsonFormat(pattern = "yyyy-MM-dd HH:mm:ss", timezone = "GMT+8")

es操作索引：
1.text类型：会分词，先把对象进行分词处理，然后再再存入到es中，查出来的是分词的一大把数据
2.keyword：不分词，没有把es中的对象进行分词处理，而是存入了整个对象，查出来的只要一串数据
3.分词插件是：中文分词用的

es倒排索引：就是分词，词对应文章
先找词后面对照的id，根据id拉文章

缓存击穿：就是热点key失效了，重建缓存要长时间

解决办法：
互斥锁：
新请求发现失效了，先查询有没有缓存，没有就再获取锁，然后判断有没有人用这个锁，如果有人，说明有人正在重建缓存，那么就休眠一会，醒了就判断有没有缓存，直到有缓存就返回出去

逻辑过期：
就是不设置redis的ttl，写进redis数据时设置一个逻辑过期数据字段，如果有访问进来，没有缓存，就进入互斥锁，在互斥锁里面新开线程，让这个新的线程去干缓存重建，自已就把旧数据返回出去，如果别的请求进来了，还没重建好，还是返回旧数据

图片流程：

各项缺点：
第一个：同一时间多个请求进来，没人释放锁，请求都进入休眠，存在死锁风险
第二个：会返回旧数据出去，额外的内存消耗，实现复杂

缓存雪崩：就是redis嗝屁了，所有key都验证不通过，都进入了mysql
解决：给ttl设置随机时间，使用集群，多级缓存