在一些情况下，可能 MySQL + Redis 的方案并不妥。

例如在一个高并发接口，我们受到的流量可能并非业务真正的流量。我们需要花费很小的代价来过滤真正高价值的流量，因为接口并发量极高。
这是仅仅依靠Redis缓存空值并不理想，因为内存是昂贵的。

直接打到 MySQL 会造成：

• 数据库连接池耗尽
• 不必要的磁盘 I/O
• 缓存污染（Redis 存满空值）

L1：布隆过滤器

职责：前置过滤，极小代价拦截 99% 的垃圾请求。可以借助Redis内置的来实现。

优势：

• 内存占用极小（100万元素约 1.2MB）
• 判定速度 O(1)，几个 hash 操作
• 可承受 1% 的误判（坏处：极少数垃圾请求穿透，好处：不会误杀有效请求）

缺陷：

• 布隆过滤器只能判断 key 是否可能存在**，不能删除元素**
• 新增有效 key 时需要重建（不适合频繁变更的场景）
• 1% 误判率意味着仍有少量垃圾请求穿透

L2： Caffine 本地缓存

职责：JVM 内进程缓存，热数据快速命中，减轻 Redis 压力。

private final Cache<String, Object> localCache = Caffeine.newBuilder()
    .maximumSize(100_000)              // 最多 10 万条
    .expireAfterWrite(5, TimeUnit.MINUTES)
    .refreshAfterWrite(3, TimeUnit.MINUTES)
    .build();

public Object getWithTwoLevelCache(String key) {
    // L2：本地缓存命中（内存访问，<1 微秒）
    Object cached = localCache.getIfPresent(key);
    if (cached != null) {
        return cached;
    }
    
    // 未命中，查询 L3
    Object value = getFromRedis(key);
    if (value != null) {
        localCache.put(key, value);  // 回源到 L2
    }
    return value;
}

L3： Redis

职责：分布式共享缓存，一致性视图

public Object getWithFullStack(String key) {
    // L1：布隆过滤
    if (!bloomFilter.mightContain(key)) {
        return null;
    }
    
    // L2：本地缓存
    Object local = localCache.getIfPresent(key);
    if (local != null) {
        return local;
    }
    
    // L3：Redis（网络调用）
    Object value = redis.get(key);
    if (value != null) {
        localCache.put(key, value);
        return value;
    }
    
    // 三层都未命中，查数据库
    value = queryDatabase(key);
    if (value != null) {
        // 链路：DB -> Redis -> LocalCache
        redis.setex(key, 3600, value);
        localCache.put(key, value);
    }
    return value;
}
```

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## 完整架构示例
```
请求
  ↓
┌─────────────────────────────────────┐
│ L1: 布隆过滤器 (Bloom Filter)        │ ← 1% 误判，拦截 99% 垃圾
├─────────────────────────────────────┤
│ L2: Caffeine 本地缓存              │ ← 热数据，命中率 70-90%
├─────────────────────────────────────┤
│ L3: Redis 分布式缓存               │ ← 全量数据，命中率 80-95%
├─────────────────────────────────────┤
│ MySQL 主库                         │ ← 冷数据 + 写操作
└─────────────────────────────────────┘