缓存穿透就是申请了大量本来就不存在的数据，比方申请A数据，此时缓存没有数据，则从数据库查问，然而数据库也没有值，所以返回空的时候，缓存仍然没有数据。这类的申请一大，数据库要始终解决这些数据，很容易导致解体。以下办法也实用于缓存个体生效的缓存雪崩。
保留空值
如果数据库没有数据，则在redis中也赋值相应的key（比方A）为空。这样每次下次再发送A过去，间接从redis中获取，就不必再查数据库了。流程如下：
毛病：
1、如果A在以后没有数据，过几秒有数据，所以上述办法中还要加一个过期工夫。然而这样数据的一致性也很难保障，比方在过期工夫内，A有了数据，然而redis里还是空值。
2、如果申请的数据是随机的，那缓存的数据A被命中的概率也是很低的，这种状况下，还是会到数据库，而且节约了大量内存空间。
互斥锁
保留空值的另外一个毛病就是，比方三个申请同时拜访A时，此时缓存是没有数据的，则他们会一起申请数据库，针对这个状况，咱们就能够应用互斥锁来做了，也就是用redis的setnx办法，流程是这样的：
获取锁和设置生效工夫两个对redis操作的步骤不是原子性的，也就是说，如果setnx胜利了，expire不肯定胜利，所以能够用lua来做。不过新版本能够将这两个操作以原子性的模式操作。
这个办法同样也没方法解决随机的数据的。
布隆过滤器
布隆过滤器（Bloom Filter）是1970年由布隆提出的。它实际上是一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数。布隆过滤器能够用于检索一个元素是否在一个汇合中。它的长处是空间效率和查问工夫都比个别的算法要好的多，毛病是有肯定的误识别率和删除艰难。误判率和数组的长度无关，数组长度越长，误判率越低，然而所须要的内存越高。
比方咱们定义一个8个bit的布隆过滤器：
hash(A)=1后存入
hash(B)=3后存入
hash(C)=3后存入，此时还是3，则3地位的值还是1。这个就是很难删除的起因，因为删除3的地位，会连带着B、C都影响。
如果hash(D)也等于3，此时隆过滤器会感觉他存在的，这个就是误判率。
联合缓存应用的时候，流程是这样的：
在4中，只管有误判的key，然而概率曾经很小了，对数据库不会有太大的影响。
另外一个毛病就是咱们要晓得哪些key要放入布隆过滤器。
异步构建缓存
这种办法，在缓存不存在的时候，并没有间接读取数据库，而是放入队列里，让队列去更新缓存。当队列解决完后，前面的申请就有值了。
毛病就是数据不够实时。
流程如下：