请详细解释一下布隆过滤器是如何工作的，为什么能有效防止缓存穿透？

缓存雪崩概述
缓存雪崩是指在同一时刻大量缓存数据同时失效，导致大量请求直接穿透缓存访问数据库，使得数据库瞬间承受巨大压力，甚至可能导致数据库崩溃，进而引发整个系统的故障。随机 TTL 和分级缓存是两种常用的防止缓存雪崩的策略，下面分别介绍它们的作用和工作原理。

随机 TTL 防止缓存雪崩的原理及作用

原理
随机 TTL（Time-To-Live，即缓存的过期时间）是指在设置缓存时，为每个缓存项的过期时间添加一个随机的偏移量，而不是让所有缓存项都使用相同的过期时间。
假设原本有一批缓存项的过期时间都设置为 1 小时后，在 1 小时这个时间点，这些缓存项会同时失效，从而引发缓存雪崩。而采用随机 TTL 策略后，每个缓存项的过期时间会在一个范围内随机分布，例如原本设置为 1 小时过期的缓存项，其实际过期时间可能在 55 分钟到 65 分钟之间随机确定。
作用
分散缓存失效时间：通过随机化过期时间，避免了大量缓存项在同一时刻集中失效。这样一来，缓存失效的时间点会被分散到不同的时间段，使得请求不会在同一时刻全部涌向数据库，从而减轻了数据库的压力。
平滑系统负载：由于缓存失效时间分散，系统的负载也会更加平滑。即使有部分缓存失效，也不会对系统造成过大的冲击，保证了系统的稳定性。

分级缓存防止缓存雪崩的原理及作用

原理
分级缓存是指使用多级缓存架构，常见的是两级缓存，例如本地缓存（如 Guava Cache）和分布式缓存（如 Redis）。当有请求到来时，首先从本地缓存中查找数据，如果本地缓存中没有，则再从分布式缓存中查找。如果分布式缓存中也没有，才去数据库中查询，并将查询结果依次更新到分布式缓存和本地缓存中。
作用
减少对分布式缓存的依赖：本地缓存可以在一定程度上拦截部分请求，减少对分布式缓存的访问。当分布式缓存出现故障或大量缓存失效时，本地缓存仍然可以提供部分数据，避免所有请求都直接访问数据库。
提高系统的可用性和性能：由于本地缓存的访问速度通常比分布式缓存更快，使用分级缓存可以提高系统的响应速度。同时，即使分布式缓存出现问题，本地缓存仍然可以为系统提供一定的支持，提高了系统的可用性。
缓解数据库压力：通过分级缓存的层层过滤，只有在本地缓存和分布式缓存都没有命中的情况下，请求才会到达数据库。这样可以大大减少数据库的访问压力，降低缓存雪崩对数据库的影响。
结合使用效果
随机 TTL 和分级缓存可以结合使用，进一步增强防止缓存雪崩的效果。随机 TTL 可以确保分布式缓存中的数据不会同时失效，而分级缓存可以在分布式缓存出现问题时提供额外的保护，两者相辅相成，共同保障系统的稳定性和性能。