由于redis是内存型数据库，往往会被当做缓存使用，那所以问到redis相关知识点，缓存这层是绕不开的。今天咱来唠唠缓存穿透。
先来看看缓存穿透的定义：缓存穿透，注意，关键在透这个词上，就是不仅把缓存层打透了，也把数据库打透了，即查询一个数据库也不存在的数据。
由于数据库不存在这个值，那肯定缓存也不会有嘛，所以每次有这种垃圾查询请求，都会打到数据库上，对数据库造成负担。
那咋办呢?
今天介绍两个办法：
布隆过滤器
相信不少同学面试时被问过场景设计题：如果目前我们有个营销垃圾邮箱的汇总表，我们希望设计一个高效的拦截过滤器，怎么设计呢?
大家肯定脱口而出：hashmap/hashset。
对，这个思路一点没错，如果我们的邮箱汇总表不大，当然可以这么干。但如果汇总表稍微大一点点比如上到10亿，那就不能这么干了。一般来说面试官会回答：这么做占用空间太大，服务器内存撑不住，可以换一个思路，我们的这个业务可以允许一定的误报。
既然面试官都给提示了，那咱就往挤压内存占用的思路去考虑，既然又希望减少空间，又能接受误报，可以考虑这个思路。
首先我们先设置一个空bit数组，初始全0：
设计k个hash映射函数，这k个映射函数各不相同，然后开启一个for循环，把在汇总表中的邮箱通过这个映射函数得到数组指定位置，并置为1。比如这样：
然后这样
下次用户有想查询的邮箱，可以通过这一系列hash函数，判断对应位置是否全为1。如果是，则很大概率就是垃圾邮箱了。为啥说是很大概率，因为完全不同的字段，在一个hash函数中，映射也会相同的。
那如何减少误判概率?增加hash函数个数，增加这个数组长度。
最后提一下，这个数组可以就认为是布隆过滤器。
缓存空对象
这个就很好理解了。咱们一般定义的查询逻辑，是这样
举例来说，我们用了个员工id和其对应的工资表。如果员工有100个人，那我们id肯定是1-100排列。如果此时有个请求，想查询id=1000的，那肯定啥也查不到，会被直接返回。
而缓存空对象，做的就是把这个值也缓存下来，即在缓存层中，添加一个id为1000，值为null的键值对。下次有对id为1000的请求，查询直接打到缓存上，减少了数据库压力。
但这种操作会增加内存开销，所以如果采用这种方法，一般空对象缓存的过期时间极短。
参考：