Redis缓存穿透是指当用户请求的数据不存在于缓存中，也不存在于数据库中时，每次请求都会直接打到数据库上，造成数据库压力过大，甚至导致数据库崩溃的现象。缓存穿透通常是由于恶意攻击或者数据异常引起的。
为了解决缓存穿透问题，一种常见的方法是使用布隆过滤器。布隆过滤器是一种概率型数据结构，它可以快速判断一个元素是否存在于一个集合中，而且占用空间很小。布隆过滤器的原理是，它由一个位数组和若干个哈希函数组成，当一个元素加入集合时，通过哈希函数计算出位数组中的若干个位置，并将这些位置置为1。当判断一个元素是否存在于集合中时，只需通过哈希函数计算出位数组中的若干个位置，并检查这些位置是否都为1。如果都为1，则认为元素可能存在于集合中；如果有任何一个位置为0，则认为元素一定不存在于集合中。
布隆过滤器在Redis缓存穿透场景中的优势和实践是，我们可以将数据库中所有可能被查询的数据的主键或者唯一标识符存入一个布隆过滤器中，并将布隆过滤器保存在Redis中。当用户请求一个数据时，首先从Redis缓存中查询，如果缓存命中，则直接返回数据；如果缓存未命中，则从布隆过滤器中判断该数据是否存在于数据库中。如果布隆过滤器返回不存在，则直接返回空数据或者错误信息；如果布隆过滤器返回可能存在，则再去数据库中查询，并将查询结果更新到Redis缓存中。这样，我们就可以避免无效的数据库查询，减轻数据库压力，提高系统性能。
当然，布隆过滤器也有一些局限性和需要注意的地方。例如，布隆过滤器有一定的误判率，即它可能会将不存在于集合中的元素误认为存在于集合中，这会导致多余的数据库查询。因此，我们需要根据实际情况选择合适的位数组大小和哈希函数个数，以平衡误判率和空间占用。另外，布隆过滤器不支持删除操作，即它无法将一个已经加入集合的元素从集合中移除。这会导致布隆过滤器中存在一些已经失效或者过期的数据。因此，我们需要定期更新或者重建布隆过滤器，以保证其有效性和准确性。