Codis Redis 是一个分布式缓存系统，用于提高应用程序的性能和响应速度。缓存穿透是指查询一个不存在的数据，由于缓存和数据库中都没有这个数据，所以每次请求都需要去数据库查询，导致缓存无法被有效利用。为了解决这个问题，可以采用以下几种方法：

布隆过滤器（Bloom Filter）：在查询数据之前，先使用布隆过滤器判断数据是否存在于数据库中。布隆过滤器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。虽然它可能会产生误判（将不存在于集合中的元素误判为存在于集合中），但是误判的概率很低。当布隆过滤器判断数据不存在时，可以直接返回缓存空结果，不再查询数据库。

缓存空对象：当查询数据不存在时，将空值或占位符放入缓存中，并设置一个较短的过期时间。这样，当下次查询相同数据时，可以直接从缓存中获取空值，而不需要再次查询数据库。需要注意的是，这种方法可能会导致缓存中存在大量无效的空值，因此需要合理设置过期时间，并在过期后自动清除这些空值。

请求限流：对请求进行限流，防止恶意请求或流量突增导致缓存穿透。可以使用令牌桶、漏桶等算法对请求进行限流。

缓存预热：在系统启动或低峰时段，预先将一些热点数据加载到缓存中，以防止高并发请求时缓存穿透。

数据分片：将数据分散到多个数据库节点上，降低单个节点的压力。当某个节点出现缓存穿透时，其他节点可能仍然可以提供服务。

异步更新：当数据发生变化时，异步更新缓存，而不是立即更新。这样可以避免在高并发情况下缓存穿透导致的缓存雪崩问题。

综合运用以上方法，可以有效地处理缓存穿透问题，提高 Codis Redis 的性能和稳定性。