缓存穿透是指查询一个一定不存在的数据，由于缓存是不命中时需要从数据库查询，查不到数据则不写入缓存，这将导致这个不存在的数据每次请求都要到数据库去查询，造成缓存穿透。为了避免缓存穿透，可以采取以下几种策略：
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，用于判断一个元素是不是在一个集合里。它可以告诉你一个元素“可能在集合中”或者“肯定不在集合中”。使用布隆过滤器可以在缓存之前先进行一次判断，如果不存在，则直接返回，避免了对数据库的无效查询。
缓存空对象： 当从数据库查询到一个空对象时，也可以将这个空对象缓存起来，但是要注意设置一个较短的过期时间。这样可以防止后续的相同查询直接穿透到数据库。
使用互斥锁（Mutex）： 当缓存失效时（例如过期或者不存在），不是立即去加载数据库中的数据，而是先使用互斥锁来保证只有一个线程去加载数据，其他线程等待这个数据加载完成后再从缓存中获取。这样可以避免大量请求直接打到数据库上。
永不过期： 对于一些不经常变动的数据，可以设置缓存的永不过期。这样可以保证缓存中始终有数据，但是这种方法需要谨慎使用，因为一旦数据发生变化，缓存中的数据就会变得不正确。
热点数据永不过期： 对于访问频率非常高的数据，可以将其设置为永不过期，或者使用独立的热点数据缓存机制，确保这些数据始终在缓存中。
布谷鸟缓存（Cuckoo Filter）： 类似于布隆过滤器，但提供了更高的准确性和删除操作。布谷鸟过滤器使用多个哈希函数和桶来存储元素，可以提供更精确的存在性判断。
请求合并： 对于一些批量请求，可以将这些请求合并成一个请求，减少对数据库的查询次数。
异步更新缓存： 当数据发生变化时，可以采用异步的方式来更新缓存，而不是立即更新。这样可以避免在高并发情况下对数据库造成压力。
服务降级： 在系统负载较高时，可以暂时关闭一些非核心服务的缓存，直接访问数据库，以保证核心服务的稳定性。
在实际应用中，可以根据业务特点和需求选择合适的策略来避免缓存穿透。通常情况下，结合使用多种策略会更加有效。