緩存穿透是指查詢一個一定不存在的數據，由于緩存是不命中時需要從數據庫查詢，查不到數據則不寫入緩存，這將導致這個不存在的數據每次請求都要到數據庫去查詢，造成緩存穿透。為了避免緩存穿透，可以采取以下幾種策略：
布隆過濾器（Bloom Filter）： 布隆過濾器是一種空間效率極高的概率型數據結構，用于判斷一個元素是不是在一個集合里。它可以告訴你一個元素“可能在集合中”或者“肯定不在集合中”。使用布隆過濾器可以在緩存之前先進行一次判斷，如果不存在，則直接返回，避免了對數據庫的無效查詢。
緩存空對象： 當從數據庫查詢到一個空對象時，也可以將這個空對象緩存起來，但是要注意設置一個較短的過期時間。這樣可以防止后續的相同查詢直接穿透到數據庫。
使用互斥鎖（Mutex）： 當緩存失效時（例如過期或者不存在），不是立即去加載數據庫中的數據，而是先使用互斥鎖來保證只有一個線程去加載數據，其他線程等待這個數據加載完成后再從緩存中獲取。這樣可以避免大量請求直接打到數據庫上。
永不過期： 對于一些不經常變動的數據，可以設置緩存的永不過期。這樣可以保證緩存中始終有數據，但是這種方法需要謹慎使用，因為一旦數據發生變化，緩存中的數據就會變得不正確。
熱點數據永不過期： 對于訪問頻率非常高的數據，可以將其設置為永不過期，或者使用獨立的熱點數據緩存機制，確保這些數據始終在緩存中。
布谷鳥緩存（Cuckoo Filter）： 類似于布隆過濾器，但提供了更高的準確性和刪除操作。布谷鳥過濾器使用多個哈希函數和桶來存儲元素，可以提供更精確的存在性判斷。
請求合并： 對于一些批量請求，可以將這些請求合并成一個請求，減少對數據庫的查詢次數。
異步更新緩存： 當數據發生變化時，可以采用異步的方式來更新緩存，而不是立即更新。這樣可以避免在高并發情況下對數據庫造成壓力。
服務降級： 在系統負載較高時，可以暫時關閉一些非核心服務的緩存，直接訪問數據庫，以保證核心服務的穩定性。
在實際應用中，可以根據業務特點和需求選擇合適的策略來避免緩存穿透。通常情況下，結合使用多種策略會更加有效。
