问题背景
在使用 Redis 作为缓存数据库时，常常会遇到一个非常常见的问题，就是缓存穿透。
缓存穿透指的是当一个请求需要查询一个不存在的数据时，由于缓存中没有这个数据，就会直接访问后端数据库来查询。如果这个不存在的数据被恶意请求多次，那么后端数据库压力将很大，甚至会导致系统瘫痪。
问题分析
缓存穿透问题的出现原因主要有两个：
- 不存在的数据被频繁请求。这种情况可能是因为非法请求或者业务查询逻辑错误导致的。
- 缓存数据被误删除或者过期。这种情况可能是由于缓存清理算法不够严谨或者数据更新频繁导致的。
针对这两种原因，可以分别采取不同的解决方案。
解决方案
针对不存在的数据频繁请求
1. Bloom Filter
Bloom Filter 是一种数据结构，可以用来判断一个元素是否在一个集合中，在工业界常用于判断一个 URL 是否存在于一个大型爬虫网站中。针对缓存穿透问题，我们可以将存在的数据放入 Bloom Filter 中，在请求来临时先判断这个请求是否存在于 Bloom Filter 中，如果不存在就直接拒绝请求。这样可以有效地减轻后端数据库的压力。
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- ----2. 建立缓存空对象
当查询一个不存在的数据时，我们可以先将一个空对象放入缓存中，并设置一个比较短的过期时间。这样当下次查询相同的数据时，就可以直接从缓存中获取到空对象，而不会再次查询后端数据库。
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------------------针对缓存数据被误删除或者过期
1. 延长缓存过期时间
在热门数据或者数据更新不频繁的情况下，可以考虑将缓存数据的过期时间延长。这样可以减少缓存被误删除或者过期的次数，从而减轻后端数据库的压力。
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------------------2. 加锁策略
当多个请求同时访问一个缓存 key 时，可能会出现缓存击穿问题。在这种情况下，可以使用加锁策略。例如可以使用 Redis 的 SETNX 命令来设置一个锁标识，如果设置成功就说明该请求可以访问数据，设置失败则等待一段时间后再次尝试。
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-----结论
通过上述解决方案的分析和实现，我们可以看到针对 Redis 缓存穿透问题，可以通过 Bloom Filter、建立缓存空对象、延长缓存过期时间、加锁策略等方法来进行解决。当然，不同的解决方案适用于不同的场景，我们需要具体问题具体分析，选择最合适的解决方案来解决我们所面对的问题。
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