1. 缓存服务器的缓存概念
这是两种主要的Web缓存：
直接缓存，将用户频繁访问的来自Internet服务器的Web对象的拷贝保存在企业本地网络中。
反向缓存，企业内部Web服务器的Web对象的拷贝保存在企业网络边缘的代理服务器上以提高外界访问企业站点的性能。
Web缓存可以根据不同等级进行配置：
本地缓存：将Web对象缓存的拷贝保存在本地计算机中。大多数流行的Web浏览器默认情况下保留一个先前访问对象的缓存。例如，Internet Explorer称之为“临时Internet文件”。本地缓存拷贝只是在用户频繁地从同一台机器访问页面时有用。
代理缓存：代理服务器是为公司内的多个用户/客户计算机缓存Web对象的单独机器。它们是位于客户端和托管的Web服务器之间的计算机，而且它们比本地缓存效率更高，因为在企业本地网络中的任何用户或计算机访问某个Web对象时，缓存拷贝对想访问该对象的任何其他用户/计算机是可用的，无需到Internet服务器上再次下载它。代理缓存可以在网络边缘与防火墙结合使用。
微软的ISA Server和BlueCoat的工具一样，既包括防火墙也包括缓存代理服务器。缓存服务器也可以是单独的机器，运行免费的缓存软件或商业产品，例如：
Linux版的Squid免费缓存代理
MOWS基于Java分布式web和缓存服务器
Vicomsoft RapidCache Server for Windows或Macintosh
WinProxy for Windows
可升级的缓存解决方案
随着公司的扩大，单一的Web缓存服务器可能无法处理所有的通信或存储足够的Web对象。在这种情况下，可以扩展缓存解决方案以建立一个缓存阵列——一组共同工作以便在组内分配缓存负载的缓存代理服务器。万一某个缓存服务器停机，还提供缺省的容量。
要在阵列中操作，缓存服务器必须能够彼此使用协议进行通信，例如：
WCCP（Web缓存协调协议），Cisco缓存产品以及诸如Squid这样的开源代理使用。
ICP（Internet缓存协议），被Squid和BlueCoat支持。
CARP（缓存阵列路由协议），被ISA Server Enterprise Edition用来管理缓存服务器阵列的失效转移和负载平衡。
CARP能够支持几乎无限的线性扩展以满足快速增长型企业的需求。当向某个阵列中添加或移除一台服务器时，CARP自动调整并再指定URL以有效地分布负载。
缓存阵列能够以等级的或分布式的架构排列。在分布式缓存中，阵列中所有代理服务器处在一个“平等地位”而且负载在它们之间进行分配。在分等级的缓存中，代理以链式进行配置，它们处在不同的等级，所以服务器或阵列连接到其它离Internet更近的服务器或阵列（离Internet最近的那些服务器或阵列被看作“上游的”，那些最远的被看作“下游的”）。这样，缓存内容会尽可能地靠近需要它的用户。
阵列是高度可升级的，因为可以向阵列添加服务器，或向分等级的架构增加阵列等级，而无需扰乱目 前的缓存解决方案。
另一个可扩展性问题是使用缓存减少分支机构网络带宽的能力。分支机构代理可能没有直接连接到Internet，但是可以使用拨号连接或办公室到办公室的WAN连接以便从总公司的上游代理服务器上请求Web对象。
另一个选择是为需要向消费者提供基于Web的应用，可使用诸如由Akamai提供的服务。他们的Web Application Accelerator服务通过下列方法优化性能：
向他们的边缘服务器动态映射请求，并监视Internet路由以便在最快和最可靠的路由上传输。
利用压缩技术和预取技术（pre-fetching）以最小化带宽使用率。
用安全套接层（SSL）保护Web传输。
缓存支持的有些硬件标准：
目前缓存支持的硬件标准：
内存不超过4G，超过的只识别4G。
硬盘不超过2T，超过的只识别2T
存储硬盘数量最大支持4块（如果系统盘是电子盘不包含在内）
另外推荐使用INTEL的机器和网卡。
2. 什么是高速缓冲存储器
高速缓冲存储器(Cache)实际上是为了把由DRAM组成的大容量内存储器都看做是高速存储器而设置的小容量局部存储器，一般由高速SRAM构成。这种局部存储器是面向CPU的，引入它是为减小或消除CPU与内存之间的速度差异对系统性能带来的影响。Cache 通常保存着一份内存储器中部分内容的副本（拷贝），该内容副本是最近曾被CPU使用过的数据和程序代码。Cache的有效性是利用了程序对存储器的访问在时间上和空间上所具有的局部区域性，即对大多数程序来说，在某个时间片内会集中重复地访问某一个特定的区域。如PUSH/POP指令的操作都是在栈顶顺序执行，变量会重复使用，以及子程序会反复调用等，就是这种局部区域性的实际例证。因此，如果针对某个特定的时间片，用连接在局部总线上的Cache代替低速大容量的内存储器，作为CPU集中重复访问的区域，系统的性能就会明显提高。
系统开机或复位时，Cache 中无任何内容。当CPU送出一组地址去访问内存储器时，访问的存储器的内容才被同时“拷贝”到Cache中。此后，每当CPU访问存储器时，Cache 控制器要检查CPU送出的地址，判断CPU要访问的地址单元是否在Cache 中。若在，称为Cache 命中，CPU可用极快的速度对它进行读/写操作；若不在，则称为Cache未命中，这时就需要从内存中访问，并把与本次访问相邻近的存储区内容复制到Cache 中。未命中时对内存访问可能比访问无Cache 的内存要插入更多的等待周期，反而会降低系统的效率。而程序中的调用和跳转等指令，会造成非区域性操作，则会使命中率降低。因此，提高命中率是Cache 设计的主要目标。
3. 如何使用分布是缓存Hazelcast
在pom.xml中配置对Hazelcast的依赖
<dependencies>
<dependency>
<groupId>com.hazelcast</groupId>
<artifactId>hazelcast</artifactId>
<version>3.5.2</version>
</dependency>
</dependencies>1234567
2.创建hazelcast server端和client端并运行
用hazelcast分布式Map和分布式queue创建一个简单的hazelcast java 程序
运行我们的程序两次创建集群中的两个Member(JVMS)
用hazelcast native java client API连接我们创建的hazelcast集群并访问分布式数据。
4. 高速缓存是在硬盘中吗，他是一个集中的模块吗，还是分布在各个软件的安装目录里，他会定期自我清理吗
它是硬盘与内存之间交换数据的通道 需要处理的数据从硬盘通过高速缓存 再到内存里 ......
由于高速缓存价格较高 所以在硬盘里都不会很大 一般 16 32M左右 数据交换很快 很频繁的 断电数据会丢失 当然也就没有什么自我清理一说了
5. 分析Memcached客户端如何把缓存数据分布到多个服务器上
解决方法1:不同的模块使用不同memcached客户端实例，这样不同模块就可以配置不同的服务器列表，这样不同模块的数据就缓存到了不同的服务器中。这样，当某台服务器不可用后，只会影响到相应memcached客户端实例的数据，而不会影响到其它客户端实例的数据。
解决方法2：修改或添加新的算法，并在数据唯一键中添加命名空间，算法根据配置和数据唯一键中命名空间来选择不同的Socket连接，也就是服务器啦。
数据项唯一键(key)的定义：命名空间.数据项ID，就跟编程中的” 命名空间”一样,经如说用户有一篇日志的ID是”999999”, 那么这条篇日志的唯一键就是:Sns.UserLogs.Log.999999,当然我们存贮的时候考虑性能问题，可以用一个短的数值来代替命名空间。这样在选择Socket的时候就可以根据数据项中的唯一键来选择啦。
6. 怎么合理的使用memcache缓存如果缓存数据量过大怎么部署
这个，你不能这么问的，太笼统了。要看你的具体环境以及需求的。
现在部署方案有两种对立但是又都比较常用的。jimmyyem1的是一种，另外一种就是提倡不要集中部署memcached，而是分布在不同的机器上的。例如所有的web和db服务器都分1G出来给memcache，这样的话，如果down掉一台机器不至于损失所有的缓存效果。而只部署在一台上的话，如果这台服务器down了，整个memcache就都不工作了。当然，部署在多台服务器上也会带来管理不便等方面的问题。
7. 中庸分布和缓冲分布有什么区别
中庸分布和缓冲分布的区别：
1、中庸分布是指闲家对于胜平负三个方向的打出可能性处于模棱两可的位置，也就是闲家无从判断一个必定的结果，这时候，闲家的投注量基本会和打出的概率相吻合。同时，由于模棱两可的不确定性，任何一种变盘都会影响投注的方向与投注量。
2、缓冲分布是一类比较隐蔽的分布格局。就是对阵两队各有缺点，但是谁的缺点压过谁的问题，使得分布朝哪个方向倾斜的问题。或者两队状态都好，但是谁的好状态压过谁的问题。
【中庸分布和缓冲分布】欧核是指欧赔核心思维，其中对分布的分类有四种，顺分布、逆分布、中庸分布、缓冲分布，这四种分布中，顺分布和逆分布分别表示投注量的方向，而中庸分布和缓冲分布分别表示信心的强度。
分布的概念在欧核里较为重要的是中庸分布和缓冲分布，需要和人气可分散的概念相互结合使用。此外，具体使用过程中还需要结合更优解和最优解的理解才能达到较好的效果。
8. 国内有 Oracle Coherence 分布式缓存的成熟应用吗
Coherence 在可靠的、高度可伸缩的对等集群协议之上提供了复制的、分布式的（分区的）数据管理和缓存服务。
Coherence 不存在单点故障，当某台服务器无法操作或从网络断开时，它可以自动且透明地进行故障切换并重新分布它的集群化数据管理服务。
9. 缓存的分布缓存
分布式缓存系统是为了解决数据库服务器和web服务器之间的瓶颈。如果一个网站的流量很大，这个瓶颈将会非常明显，每次数据库查询耗费的时间将会非常可观。对于更新速度不是很快的网站，我们可以用静态化来避免过多的数据库查询。对于更新速度以秒计的网站，静态化也不会太理想，可以用缓存系统来构建。如果只是单台服务器用作缓存，问题不会太复杂，如果有多台服务器用作缓存，就要考虑缓存服务器的负载均衡。
使用Memcached分布式缓存服务来达到保存用户的会话数据，而达到各个功能模块都能够跨省份、跨服务器共享本次会话中的私有数据的目的。每个省份使用一台服务器来做为Memcached服务器来存储用话的会话中的数据，当然也可以多台服务器，但必须确保每个省份的做Memcached服务器数量必须一致，这样才能够保证Memcached客户端操作的是同一份数据，保证数据的一致性。
会话数据的添加、删除、修改
Memcached客户端，添加、删除和、修改会话信息数据时，不仅要添加、删除、修改本省的Memcached服务器数据，而且同时要对其它省份的Memcahed服务器做同样的操作，这样用户访问其它省份的服务器的功能模块进也能读取到相同的会话数据。Memcached客户端服务器的列表使用局域网的内网IP（如：192.168.1.179）操作本省的Memcahed服务器，使用公网的IP（（如：202.183.62.210））操作其它省份的Memcahe服务器。
会话数据的读取
系统所有模块读取会话数据的Memcached客户端服务器列表都设为本省Memcached服务器地址的内网IP来向Memcahed服务器中读取会话数据。
同一会话的确认
使用Cookie来保持客户与服务端的联系。每一次会话开始就生成一个GUID作为SessionID，保存在客户端的Cookie中，作用域是顶级域名，这样二级、三级域名就可以共享到这个Cookie，系统中就使用这个SessionID来确认它是否是同一个会话。
会话数据的唯一ID
会话数据存储在Memcached服务器上的唯一键Key也就是会话数据数据的唯一ID定义为：SessionID_Name, SessionID就是保存在客户端Cookie中的SessionID,Name就是会话数据的名称，同一次会话中各个会话数据的Name必须是唯一的，否则新的会话数据将覆盖旧的会话数据。
会话的失效时间
会话的失效通过控制Cookie的有效时间来实现，会话的时间设为SessionID或Cookie中的有效时间，且每一次访问SessionID时都要重新设置一下Cookie的有效时间，这样就达到的会话的有效时间就是两次间访问Cookie中SessionID值的的最长时间，如果两次访问的间隔时间超过用效时间，保存在SessionID的Cookie将会失效，并生成新的SessionID存放在Cookie中, SessionID改变啦，会话就结束啦。Memcached服务器中会话数据的失效，每一次向Memcache服务器中添加会话数据时，都把有效时间设为一天也就是24小时，让Memcached服务使用它内部的机制去清除，不必在程序中特别做会话数据的删除操作。数据在Memcache服务器中有有效时间只是逻辑上的，就算是过了24 小时，如果分配给Memcached服务的内存还够用的话，数据还是保存在内存当中的，只是Memcache客户端读取不到而已。只有到了分配给Memcached服务的内存不够用时，它才会清理没用或者比较旧的数据，也就是懒性清除。