【Redis】什么是缓存穿透，如何预防缓存穿透？

缓存穿透是指查询一个一定不存在的数据，由于缓存中不存在，这时会去数据库查询查不到数据则不写入缓存，这将导致这个不存在的数据每次请求都要到数据库去查询，这就造成缓存穿透。简单来说，就是访问业务系统不存在的数据，就可能会造成缓存穿透。

缓存穿透会产生什么危害呢?危害就是如果存在海量请求查询系统根本不存在的数据，那么这些海量请求都要查询数据库中，数据库压力剧增，就可能会导致系统崩溃。

防止缓存穿透有两个解决办法。

第一个办法是在缓存之前再加一道屏障，在控制层先进行校验，符合规则才进行查询，最常见的是采用 BloomFilter（即布隆过滤器）。BloomFilter 中存储目前数据库中存在的所有 Key。当业务系统有查询请求时，首先去 BloomFilter 中查询该 Key 是否存在。若不存在，则说明数据库中也不存在该数据，直接返回空值。若存在，则继续执行后续的流程，先从缓存中查询，缓存中没有再访问数据库进行查询。

使用 BloomFilter 判断一个元素是否属于某个集合时，会有一定的错误率。也就是说，有可能把不属于这个集合的元素误认为属于这个集合，但不会把属于这个集合的元素误认为不属于这个集合。在增加了错误率这个因素之后，BloomFilter 通过允许少量的错误来节省大量的存储空间。

BloomFilter的缺点:只适用于数据命中不高，数据相对固定实时性低(通常是数据集较大)的应用场景，代码维护也较为复杂。

当然，它也有优点，就是缓存空间占用少

另外一个办法就是空值缓存。也就是如果一个查询返回的数据为空 (不管是数据不存在，还是系统故障)，仍然把这个空结果进行缓存。但这样做有一定的弊端，就是当这个查询有数据时，在一定时间内得到的结果仍然是空，所以这个空结果的数据它的过期时间应该要设置得短一些，让它能得到自动剔除；空值缓存，也就保存了更多的键值，消耗了更多的内存空间，如果是外部攻击大量的空值缓存，会消耗掉所有的内存空间，导致系统崩溃。所以空值缓存的利与弊需要在使用过程中综合考虑。