Redis 缓存穿透是指在缓存系统（如 Redis）中，当客户端请求的数据既不在缓存中，也不在数据库中时，每次请求都会直接穿透缓存访问数据库，从而给数据库带来巨大压力，甚至可能导致数据库崩溃。下面为你详细介绍其产生原因、解决方案以及示例代码。

产生原因

• 非法请求：恶意攻击者可能会故意发送大量不存在于数据库中的请求，使缓存失去作用，请求全部落到数据库上。
• 业务逻辑错误：在业务开发过程中，如果对数据的判断逻辑有误，可能会导致程序请求不存在的数据。

解决方案

1. 缓存空对象

当请求的数据在数据库中不存在时，将一个空对象（如null、""）存入缓存，并设置一个较短的过期时间。这样下次相同的请求就会直接从缓存中获取空对象，而不会再次访问数据库。

2. 布隆过滤器

布隆过滤器是一种空间效率极高的概率型数据结构，用于判断一个元素是否存在于一个集合中。在请求访问缓存之前，先通过布隆过滤器判断该请求的数据是否可能存在。如果布隆过滤器判断数据不存在，那么就直接返回，避免访问数据库。

示例代码（Python + Redis）

以下是使用 Python 和 Redis 实现缓存空对象的示例代码：

import redis

# 连接Redis
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)

def get_data(key):
    # 先从缓存中获取数据
    data = r.get(key)
    if data is not None:
        # 如果缓存中有数据，直接返回
        if data == b'':
            return None
        return data.decode('utf-8')
    else:
        # 缓存中没有数据，从数据库中获取（这里用模拟函数代替）
        data = get_data_from_db(key)
        if data is None:
            # 如果数据库中也没有数据，缓存空对象
            r.setex(key, 60, '')  # 设置过期时间为60秒
        else:
            # 数据库中有数据，存入缓存
            r.setex(key, 3600, data)  # 设置过期时间为3600秒
        return data

def get_data_from_db(key):
    # 模拟从数据库中获取数据
    # 这里可以替换为实际的数据库查询操作
    if key == 'existing_key':
        return 'some data'
    return None

# 测试
print(get_data('existing_key'))
print(get_data('non_existing_key'))

上述代码实现了一个简单的缓存空对象的机制，当请求的数据在数据库中不存在时，会将空对象存入缓存，避免下次请求再次访问数据库。

布隆过滤器示例（Python + RedisBloom）

如果你使用的是 RedisBloom 模块，可以使用布隆过滤器来解决缓存穿透问题：

from redisbloom.client import Client

# 连接RedisBloom
rb = Client()

# 初始化布隆过滤器
rb.bfCreate('mybloom', 0.01, 1000)  # 错误率为0.01，预计插入1000个元素

# 向布隆过滤器中添加元素
rb.bfAdd('mybloom', 'existing_key')

def get_data_with_bloom(key):
    # 先通过布隆过滤器判断元素是否可能存在
    if not rb.bfExists('mybloom', key):
        return None
    # 再从缓存中获取数据
    data = r.get(key)
    if data is not None:
        if data == b'':
            return None
        return data.decode('utf-8')
    else:
        data = get_data_from_db(key)
        if data is None:
            r.setex(key, 60, '')
        else:
            r.setex(key, 3600, data)
        return data

# 测试
print(get_data_with_bloom('existing_key'))
print(get_data_with_bloom('non_existing_key'))

上述代码使用了 RedisBloom 模块的布隆过滤器，在请求访问缓存之前，先通过布隆过滤器判断元素是否可能存在，从而减少不必要的数据库访问。