【Redis】什么是緩存穿透，如何預防緩存穿透？

緩存穿透是指查詢一個一定不存在的數據，由于緩存中不存在，這時會去數據庫查詢查不到數據則不寫入緩存，這將導致這個不存在的數據每次請求都要到數據庫去查詢，這就造成緩存穿透。簡單來說，就是訪問業務系統不存在的數據，就可能會造成緩存穿透。

緩存穿透會產生什么危害呢?危害就是如果存在海量請求查詢系統根本不存在的數據，那么這些海量請求都要查詢數據庫中，數據庫壓力劇增，就可能會導致系統崩潰。

防止緩存穿透有兩個解決辦法。

第一個辦法是在緩存之前再加一道屏障，在控制層先進行校驗，符合規則才進行查詢，最常見的是采用 BloomFilter（即布隆過濾器）。BloomFilter 中存儲目前數據庫中存在的所有 Key。當業務系統有查詢請求時，首先去 BloomFilter 中查詢該 Key 是否存在。若不存在，則說明數據庫中也不存在該數據，直接返回空值。若存在，則繼續執行后續的流程，先從緩存中查詢，緩存中沒有再訪問數據庫進行查詢。

使用 BloomFilter 判斷一個元素是否屬于某個集合時，會有一定的錯誤率。也就是說，有可能把不屬于這個集合的元素誤認為屬于這個集合，但不會把屬于這個集合的元素誤認為不屬于這個集合。在增加了錯誤率這個因素之后，BloomFilter 通過允許少量的錯誤來節省大量的存儲空間。

BloomFilter的缺點:只適用于數據命中不高，數據相對固定實時性低(通常是數據集較大)的應用場景，代碼維護也較為復雜。

當然，它也有優點，就是緩存空間占用少

另外一個辦法就是空值緩存。也就是如果一個查詢返回的數據為空 (不管是數據不存在，還是系統故障)，仍然把這個空結果進行緩存。但這樣做有一定的弊端，就是當這個查詢有數據時，在一定時間內得到的結果仍然是空，所以這個空結果的數據它的過期時間應該要設置得短一些，讓它能得到自動剔除；空值緩存，也就保存了更多的鍵值，消耗了更多的內存空間，如果是外部攻擊大量的空值緩存，會消耗掉所有的內存空間，導致系統崩潰。所以空值緩存的利與弊需要在使用過程中綜合考慮。