Redis缓存穿透是指在高并发场景下，大量请求查询一个不存在于缓存和数据库中的数据，导致请求直接落到数据库上，增加了数据库的负载。这种情况可能是攻击者有意为之，也可能是由于业务逻辑错误或缓存配置不当导致的。
缓存穿透会对服务的性能和可用性造成严重影响，因此需要采取一些防御措施来避免这种情况的发生。以下是一些常见的防止缓存穿透的方法：
- 布隆过滤器（Bloom Filter）：布隆过滤器是一种用于判断元素是否存在的数据结构，通过使用位数组和哈希函数，可以高效地判断一个元素是否在集合中。可以在查询前使用布隆过滤器对请求进行过滤，如果请求的数据在布隆过滤器中不存在，则直接拒绝请求，从而减轻数据库的压力。
- 设置空值缓存：当查询的数据不存在时，将空值（null）也缓存起来，并给予一个较短的过期时间。这样，下次查询同样的数据时就可以从缓存中获取空值，而不会再次查询数据库。这种方法可有效防止缓存击穿。
- 热点数据预加载：将热点数据提前进行缓存，通过定时任务或异步加载等方式，在系统启动或低峰期预先将热点数据加载到缓存中。这样可以避免在高并发时大量请求同时访问数据库。
- 针对无效请求的处理：对于一些恶意或异常的无效请求，可以在应用层面进行拦截和过滤。例如，对于非法的请求参数或频繁请求的IP地址可以进行限制或封禁。
- 合理设置缓存过期时间：根据业务特点和数据的更新频率，合理设置缓存的过期时间，确保缓存数据能够及时更新。不同的数据类型和业务场景可能需要设置不同的过期策略。
综合采用以上防范措施可以有效地减轻缓存穿透带来的负面影响。同时，还应该结合具体的业务需求和系统规模，对缓存配置、数据库性能等方面进行合理调优和监控，以保障系统的稳定性和可靠性。
