缓存穿透
key 对应的数据在数据源并不存在，每次针对此 key 的请求从缓存获取不到，请求都会压到数据源（数据库），从而可能压垮数据源。
比如用一个不存在的用户 id 获取用户信息，不论缓存还是数据库都没有，若黑客利用此漏洞进行攻击可能压垮数据库。
缓存穿透发生的条件
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应用服务器压力变大
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redis 命中率降低
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一直查询数据库，使得数据库压力太大而压垮
其实 redis 在这个过程中一直平稳运行，崩溃的是我们的数据库（如 MySQL）。
缓存穿透发生的原因
缓存穿透发生的原因：黑客或者其他非正常用户频繁进行很多非正常的 url 访问，使得 redis 查询不到数据库。
解决方案
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对空值缓存：如果一个查询返回的数据为空（不管是数据是否不存在），我们仍然把这个空结果（null）进行缓存，设置空结果的过期时间会很短，最长不超过五分钟。
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设置可访问的名单（白名单）：使用 bitmaps 类型定义一个可以访问的名单，名单 id 作为 bitmaps 的偏移量，每次访问和 bitmap 里面的 id 进行比较，如果访问 id 不在 bitmaps 里面，进行拦截，不允许访问。
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采用布隆过滤器：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 (位图) 和一系列随机映射函数（哈希函数）。布隆过滤器可以用于检索一个元素是否在一个集合中。它的优点是空间效率和查询时间都远远超过一般的算法，缺点是有一定的误识别率和删除困难。
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进行实时监控：当发现 Redis 的命中率开始急速降低，需要排查访问对象和访问的数据，和运维人员配合，可以设置黑名单限制服务。
