缓存穿透问题
缓存穿透是指查询一个根本不存在的数据，缓存层和存储层都不会命中，通常出于容错的考虑，如果从存储层查不到数据则不写入缓存层。一般对于未命中的数据我们是按照如下方式进行处理的：
1.缓存层不命中。
2.存储层不命中，不将空结果写回缓存。
3.返回空结果。
缓存穿透将导致不存在的数据每次请求都要到存储层去查询，失去了缓存保护后端存储的意义。
缓存穿透问题可能会使后端存储负载加大，由于很多后端存储不具备高并发性，甚至可能造成后端存储宕掉。
方案一：缓存空对象
缓存空对象会有一个必须考虑的问题：
空值做了缓存，意味着缓存层中存了更多的键，需要更多的内存空间（如果是攻击，问题更严重），比较有效的方法是针对这类数据设置一个较短的过期时间，让其自动剔除。
方案二：布隆过滤器拦截
布隆过滤器介绍
概念：
布隆过滤器（英语：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和一系列随机映射函数。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。
如果想判断一个元素是不是在一个集合里，一般想到的是将集合中所有元素保存起来，然后通过比较确定。链表、树、散列表（又叫哈希表，Hash table）等等数据结构都是这种思路。但是随着集合中元素的增加，我们需要的存储空间越来越大。同时检索速度也越来越慢，上述三种结构的检索时间复杂度分别为 O(n),O(log n),O(n/k)
布隆过滤器的原理是，当一个元素被加入集合时，通过 K 个散列函数将这个元素映射成一个位数组中的 K 个点，把它们置为 1。检索时，我们只要看看这些点是不是都是 1 就（大约）知道集合中有没有它了：如果这些点有任何一个 0，则被检元素一定不在；如果都是 1，则被检元素很可能在。这就是布隆过滤器的基本思想。
示例：
google guava 包下有对布隆过滤器的封装，BloomFilter。
布隆过滤器拦截
设置过期时间，让其自动过期失效，这种在很多时候不是最佳的实践方案。
我们可以提前将真实正确的商品 Id，在添加完成之后便加入到过滤器当中，每次再进行查询时，先确认要查询的 Id 是否在过滤器当中，如果不在，则说明 Id 为非法 Id，则不需要进行后续的查询步骤了。
