Redis缓存穿透能检测。可以通过以下方法来检测和处理Redis缓存穿透问题：
- 布隆过滤器：这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在一个集合中。通过将请求的数据哈希到一个足够大的布尔数组中，可以快速判断该数据是否已经存在于缓存中。如果不存在，则将请求直接发送到数据库。这种方法可以有效地减少无效的缓存查询，从而降低数据库的压力。
- 缓存空对象：即使查询结果为空，也可以将空值或占位符缓存在Redis中。这样，当下次接收到相同的查询请求时，可以直接从缓存中返回空值，而无需再次查询数据库。这种方法可以避免频繁的数据库访问，但需要注意空值缓存的有效期和更新策略。
- 单次命中加一：对于频繁查询但不存在的数据，可以在第一次查询时将其加入缓存，并设置一个较短的过期时间。这样，在下一次查询时，如果缓存中存在该数据，则可以直接返回结果；如果不存在，则再次查询数据库，并将结果加入缓存。这种方法可以避免重复查询数据库，但需要注意缓存过期时间的设置，以确保缓存数据的实时性。
- 异步处理：对于一些不重要的查询请求，可以采用异步处理的方式。即将查询请求放入消息队列中，由后台服务进行处理，并将结果返回给客户端。这样可以减轻数据库的压力，并提高系统的吞吐量。
除了以上方法外，还可以通过监控和告警系统来实时检测Redis缓存穿透情况。当检测到异常的请求模式时，可以及时发出告警并进行相应的处理。
总之，Redis缓存穿透是可以检测的，并且有多种方法可以有效地解决这一问题。具体采用哪种方法取决于系统的实际需求和场景。