Redis 缓存穿透是指查询一个不存在的数据，由于缓存中没有该数据，所以会去数据库中查询，如果数据库中也不存在该数据，则会将 null 值写入缓存。当大量请求同时查询这个不存在的数据时，就会导致大量的请求直接打到数据库上，造成数据库压力过大。
为了解决 Redis 缓存穿透问题，可以采用以下几种方法：
布隆过滤器（Bloom Filter）： 布隆过滤器是一种空间效率极高的概率型数据结构，用于判断一个元素是否在一个集合中。它可以告诉你一个元素“可能在集合中”或“肯定不在集合中”。通过使用布隆过滤器，可以在查询缓存之前先判断数据是否存在，从而避免无效的数据库查询。
缓存空对象： 当从数据库中查询到一个空对象时，也可以将其缓存起来，并设置一个较短的过期时间。这样，后续的相同查询可以直接从缓存中获取到空结果，而不会再次访问数据库。
使用互斥锁（Mutex Lock）： 在查询数据库之前，先尝试获取一个互斥锁。如果获取成功，则继续查询数据库并将结果写入缓存；如果获取失败，则等待一段时间后重试。这样可以避免大量请求同时访问数据库。
设置合理的缓存过期时间： 为缓存数据设置一个合理的过期时间，可以减少缓存穿透的影响。当缓存过期后，再次查询时会重新从数据库中获取数据并写入缓存。
使用二级缓存： 在 Redis 缓存之上再添加一层本地缓存（如 Guava Cache、Caffeine 等），当 Redis 缓存失效时，可以先从本地缓存中获取数据。这样可以进一步减轻数据库的压力。
请求限流： 对请求进行限流，限制单位时间内访问数据库的请求数量，从而避免大量请求同时访问数据库。
通过以上方法，可以有效地解决 Redis 缓存穿透问题，提高系统的稳定性和性能。
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