Redis是大型架构核心，下面我详解Redis缓存穿透@mikechen
Redis缓存穿透方案：布隆过滤器
布隆过滤器是一种空间高效的概率型数据结构，用于判断某个键是否“可能存在”。
布隆过滤器，可大幅减少非法请求对数据库的穿透。
但存在一定的误判率（false positive），需在设计时平衡误判率与空间开销，并在数据变更时及时更新或重建过滤器。
在请求到达缓存前，先查询布隆过滤器。
若判定“不存在”，则直接返回空结果或错误，避免向数据库查询。
若判定“可能存在”，再按常规流程查询缓存与数据库。
Redis缓存穿透方案：缓存空值
当查询数据库确认某键不存在时，将该键与一个短时效的空对象（例如特殊标识或空值）写入Redis缓存。
下一次相同请求命中该空缓存，可直接返回空结果而无需访问数据库。
此法简单易行，但需控制空对象的过期时间。
以避免缓存污染及内存浪费，并对空值与真实值的区分作出明确约定。
Redis缓存穿透方案：白名单与预热缓存
对于业务已知的合法键集合（例如用户ID、商品ID等）。
可提前将合法键加载到布隆过滤器或直接预热到Redis缓存中，确保合法请求命中缓存而非落到数据库。
结合周期性同步与增量更新，能保持白名单或缓存与数据库的一致性。
减缓冷启动、与突发访问带来的穿透风险。
Redis缓存穿透方案：认证与业务校验
在请求入口对参数进行严格校验，拒绝明显非法或格式错误的请求，减少无效查询。
对于高频的恶意请求来源（如同一IP或同一用户提交大量不存在的键）。
可采用限流、封禁或加入黑名单策略，阻断其持续穿透行为。
此方法适合与其他手段结合使用，可有效降低恶意攻击带来的压力。
