应对缓存穿透问题，我们可以使用布隆过滤器。布隆过滤器是什么呢？
布隆过滤器是一种占用空间很小的数据结构，它由一个很长的二进制向量和一组Hash映射函数组成，它用于检索一个元素是否在一个集合中，空间效率和查询时间都比一般的算法要好的多，缺点是有一定的误识别率和删除困难。
布隆过滤器原理是？假设我们有个集合A，A中有n个元素。利用k个哈希散列函数，将A中的每个元素映射到一个长度为a位的数组B中的不同位置上，这些位置上的二进制数均设置为1。如果待检查的元素，经过这k个哈希散列函数的映射后，发现其k个位置上的二进制数全部为1，这个元素很可能属于集合A，反之，一定不属于集合A。
来看个简单例子吧，假设集合A有3个元素，分别为{ d1,d2,d3}。有1个哈希函数，为Hash1。现在将A的每个元素映射到长度为16位数组B。
我们现在把d1映射过来，假设Hash1（d1）= 2，我们就把数组B中，下标为2的格子改成1，如下：
我们现在把d2也映射过来，假设Hash1（d2）= 5，我们把数组B中，下标为5的格子也改成1，如下：
接着我们把d3也映射过来，假设Hash1（d3）也等于 2，它也是把下标为2的格子标1：
因此，我们要确认一个元素dn是否在集合A里，我们只要算出Hash1（dn）得到的索引下标，只要是0，那就表示这个元素不在集合A，如果索引下标是1呢？那该元素可能是A中的某一个元素。因为你看，d1和d3得到的下标值，都可能是1，还可能是其他别的数映射的，布隆过滤器是存在这个缺点的：会存在hash碰撞导致的假阳性，判断存在误差。
如何减少这种误差呢？
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多搞几个哈希函数映射，降低哈希碰撞的概率
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同时增加B数组的bit长度，可以增大hash函数生成的数据的范围，也可以降低哈希碰撞的概率
我们又增加一个Hash2哈希映射函数，假设Hash2（d1）=6,Hash2（d3）=8,它俩不就不冲突了嘛，如下：
即使存在误差，我们可以发现，布隆过滤器并没有存放完整的数据，它只是运用一系列哈希映射函数计算出位置，然后填充二进制向量。如果数量很大的话，布隆过滤器通过极少的错误率，换取了存储空间的极大节省，还是挺划算的。
目前布隆过滤器已经有相应实现的开源类库啦，如Google的Guava类库，Twitter的 Algebird 类库，信手拈来即可，或者基于Redis自带的Bitmaps自行实现设计也是可以的。