当查询一个不存在的数据时，会得到一个空值。如果缓存层不缓存这个空值，那么查询就会穿透到 数据库，给数据库带来查询压力。当一个爬虫大量抓取不存在的数据时，这个问题尤为明显。 缓存穿透使得缓存层失去了保护后端存储的能力，如果后端存储层关联业务比较多的情况下，甚至可能引起雪崩。
但是缓存空值也会带来新问题：
-
其一， 浪费缓存存储空间。比起不缓存空值，会缓存更多的数据。但我们认为以空间换时间是值得的，对于 这类数据我们也会缓存更短的时间(在5 分钟，和正常过期时间的十分之一两者间去最小值)
-
其二， 业务层新增数据可能不能被正常取到。当缓存了一条不存在的数据后，在缓存过期前这条数据可能刚好 被创建了出来，这时就造成了一定时间内的数据不一致。业务层需要注意到这点，如果在新建数据后就立刻访问， 你需要 refresh 一下来刷新缓存。
对于访问量比较小的业务，可以直接禁掉缓存空值。Tache.cached 方法中提供一个 should_cache_fn 的参数，
接受一个 function, 传入被装饰函数执行的结果，返回一个布尔值来决定是否可以缓存。
@cache.cached(should_cache_fn=lambda value: value is not None)
def incr(by):
...
这个例子中的 should_cache_fn 接受的函数就表示，除了 None 外都缓存。
也可以很方便的禁用缓存，以便在开发阶段排除是否是缓存引起的 bug
@cache.cached(should_cache_fn=lambda _: False)
def incr(by):
...
Tache.batch 不支持此用法。