阐述缓存穿透？怎么解决？
参考答案：
缓存穿透是指在高并发场景下，当某个 key 对应的值在缓存中没有找到（即缓存未命中），然后出于容错性考虑，系统会尝试从后端数据库中获取该值。然而，如果这个 key 在数据库中也不存在，那么系统就会不断地去数据库中查询这个不存在的值，导致大量的无效查询操作，给数据库带来巨大的压力。
解决缓存穿透的方法有以下几种：
- 缓存空对象：当查询一个不存在的数据时，将查询结果（空对象）缓存起来。这样，下次再有相同的查询请求时，就可以直接从缓存中获取空对象，而不需要再次查询数据库。这种方法实现起来成本较低，适合命中不高但可能被频繁更新的数据。
- 布隆过滤器（Bloom Filter）：布隆过滤器是一种空间效率极高的概率型数据结构，它利用位数组来表示一个集合，并通过哈希函数将元素映射到位数组上。在查询数据时，先判断该数据是否存在于布隆过滤器中，如果存在则直接返回结果，否则再从数据库中查询数据。这样可以有效过滤掉那些肯定不存在的查询请求，减少数据库的访问压力。
- 单独过滤处理：对所有可能对应数据为空的 key 进行统一的存放，并在请求前做拦截。这样可以避免这些无效的查询请求穿透到后端数据库。这种方法实现起来相对复杂，适合命中不高但更新不频繁的数据。
- 设置热点数据永不过期：对于一些热点数据，可以设置永不过期，这样即使缓存未命中，也不会影响数据的一致性。这种方法可以确保热点数据始终能够被快速访问，避免因为缓存失效而导致的缓存穿透问题。
- 使用分布式锁：在查询数据前先使用分布式锁进行加锁，保证只有一个线程能够访问数据库，其他线程需要等待锁释放后才能进行查询。这样可以避免多个线程同时去查询同一个不存在的数据，从而减少数据库的访问压力。
- 使用数据库的缓存机制：一些数据库提供了自己的缓存机制，可以将查询结果缓存到内存中，减少对数据库的访问次数。这样可以有效地提高查询性能，降低缓存穿透的风险。
以上是解决缓存穿透的一些常用方法，可以根据具体的应用场景和需求选择合适的解决方案。