A. CPU处理器三级缓存问题
不是，你完全理解错了
CPU的缓存（不管是几级），和内存是一点关系都没有的
能不能用上全部的8G内存，只和你安装的系统有关，64位的系统就能用上全部的8G内存，32位的最多只能用3.25G
一，二，三级缓存，只要CPU设计有这些缓存，它们就时刻在发挥作用，尤其是INTEL的CPU，缓存的大小不同，价格可以相差很多。一般来说，这些缓存，越多越好
B. 分布式缓存主要用在高并发环境下的作用
分布式缓存主要用在高并发环境下，减轻数据库的压力，提高系统的响应速度和并发吞吐。当大量的读、写请求涌向数据库时，磁盘的处理速度与内存显然不在一个量级，因此，在数据库之前加一层缓存，能够显着提高系统的响应速度，并降低数据库的压力。作为传统的关系型数据库，MySQL提供完整的ACID操作，支持丰富的数据类型、强大的关联查询、where语句等，能够非常客易地建立查询索引，执行复杂的内连接、外连接、求和、排序、分组等操作，并且支持存储过程、函数等功能，产品成熟度高，功能强大。但是，对于需要应对高并发访问并且存储海量数据的场景来说，出于对性能的考虑，不得不放弃很多传统关系型数据库原本强大的功能，牺牲了系统的易用性，并且使得系统的设计和管理变得更为复杂。这也使得在过去几年中，流行着另一种新的存储解决方案——NoSQL，它与传统的关系型数据库最大的差别在于，它不使用SQL作为查询语言来查找数据，而采用key-value形式进行查找，提供了更高的查询效率及吞吐，并且能够更加方便地进行扩展，存储海量数据，在数千个节点上进行分区，自动进行数据的复制和备份。在分布式系统中，消息作为应用间通信的一种方式，得到了十分广泛的应用。消息可以被保存在队列中，直到被接收者取出，由于消息发送者不需要同步等待消息接收者的响应，消息的异步接收降低了系统集成的耦合度，提升了分布式系统协作的效率，使得系统能够更快地响应用户，提供更高的吞吐。
当系统处于峰值压力时，分布式消息队列还能够作为缓冲，削峰填谷，缓解集群的压力，避免整个系统被压垮。垂直化的搜索引擎在分布式系统中是一个非常重要的角色，它既能够满足用户对于全文检索、模糊匹配的需求，解决数据库like查询效率低下的问题，又能够解决分布式环境下，由于采用分库分表，或者使用NoSQL数据库，导致无法进行多表关联或者进行复杂查询的问题。
C. 缓存文件夹的作用是什么
电脑缓存文件夹的作用和处理
无论你使用的是哪一种浏览器，其中的磁盘缓存将直接决定你浏览器的工作效率，尽管缓存是一种改善浏览器性能极为有效的一种手段，但使用不当也许会影响你工作。
1.浏览器磁盘缓存的工作原理
当设置一定量的磁盘缓存后，浏览器上网工作时会把从网上读出的网页、图像以及其它数据存放在磁盘缓存之中，并建立相应的文档索引。在浏览器以后的工作中，将首先检查磁盘缓冲区中是否存在相应的数据，如果有，则直接从本地磁盘上读出，不再从网上下载，所节省的时间是显而易见的。
2.浏览器确实需要一定量的缓存
从上面的原理可以看出，磁盘缓存的存在是相当必要的，并且需要一定的容量。
如果缓存容量设置的太小，所能存放的数据量小，大部分数据需要重复下载，并且系统自动频繁清除缓存中的数据，会使浏览速度明显下降。
3.磁盘缓存不可设置太大
浏览器的缓存作用虽大，但切记不可设置太大，当你的磁盘缓存中存放的数据量过于庞大时，浏览器每打开一个网页前将搜索冗长的文档，会使你的硬盘频繁工作，所需要的时间将长于从网上下载数据的时间。在这种情况下，磁盘缓存就失去了应有的作用。
4.缓存多少为好
这个问题我个人认为没有固定的标准，要视硬盘、机器的速度来灵活调整。当你无法找到设置缓存长度的依据时，使用浏览器的缺省参数即可。如果硬盘的容量可观，可适当加大一些，如果机器的速度太慢，可适当减小一些。因为主频低的机器查找硬盘文档需要的时间更长，具体可通过观察浏览器和硬盘工作的状态而定；
5.缓存可能导致浏览器故障
磁盘缓存有时确实可以导致浏览器故障，最为典型的现象有两种。一种就是上面所提到的，有时打开一个网页时硬盘不停的工作，需要很长的时间才有反应。这是因为缓存太长以及缓存中数据太多造成的。另外一种现象就是浏览器干脆不工作，无法打开任何网页。这是因为缓存中的数据文档混乱或者已经破坏造成的。解决上述故障的办法是减小缓存尺寸或者清理缓存中的数据。
6.缓存在哪里
每种浏览器都把一个特殊的文件夹作为缓存使用，在系统的缺省状态下，IE(包括3.0和4.0等版本)的磁盘缓存在 “WINDOWSTemporary InternetFiles”文件夹中.
7.清除缓存的方法
IE浏览器和网景的高版本浏览器均带有自动清除磁盘缓存功能，比如在IE4.0中通过菜单“查看”---“internet选项”-“常规”打开设置页面，按上“internet临时文件”栏中的“删除文件”按钮即可；在NETSCAPE通信4.03版本中通过菜单“编辑”---“首选项”打开设置窗口，选择“高级”中的“缓存”窗口，按下“清磁盘缓存”按钮即可；对于低版本的不具备自动删除功能的浏览器，可直接删除缓存文件夹中的内容，同样上述的任何浏览器也可采取这种方法清除缓存，并且极为彻底。
8.使用缓存后需要注意的一些问题
使用缓存后最容易产生的问题是，网页不能自动更新，虽然缓存的工作方式理论上可自动检测网页是否更新，但实际使用中往往每次都是读出的旧网页内容，这样网上内容发生变化时你也不会了解。最为简单的方法是必须随时按下浏览器的“重读”或“Reload”按钮；也可在浏览器中进行相应设置，IE在缓存设置页面中都具有检查新网页设置项，一般为三种选择“每页时检查”、“每次启动时检查”及“从不检查”，可根据需要进行设置。
9.更改缓存位置
高版本的浏览器缓存位置是可以改变的，可以选择任一个文件夹作为缓存，这一点非常有用，比如在C盘空间紧张时把缓存移到其它分区，还有为了方便可把缓存放到一个易操作的地方比如桌面上。IE的修改方法如下:
先在适当地方建立一个文件夹，之后通过“查看”---“internet选项”-“常规”打开设置页面，按下“internet临时文件”中的“高级”按钮，再按下“移动文件夹”并指定你新建的目录即可；在NETSCAPE导航器中通过菜单“编辑”---“首选项”打开设置窗口，选择“高级”中的“缓存” 窗口，按下“选择文件夹”
按钮即可。
10.设置缓存大小
IE6.0设置缓存方法如下: 打开“查看”菜单中的“Internet选项”，按下“internet临时文件”栏中的“设置”按钮，通过移动滑动杆即可改变缓存的大小；
D. 第一级存储器和第二级存储器是否都具有易失性
在许多常见的应用中，微处理器要求用非易失性存储器来存放其可执行代码、变量和其他暂态数据。ROM、EPROM或Flash Memory(快闪存储器)常被用来存放可执行代码(因这些代码不会被频繁修改)
E. 什么是"缓存"它有什么作用的呢
缓存简介
CPU缓存（Cache Memory）位于CPU与内存之间的临时存储器，它的容量比内存小但交换速度快。在缓存中的数据是内存中的一小部分，但这一小部分是短时间内CPU即将访问的，当CPU调用大量数据时，就可避开内存直接从缓存中调用，从而加快读取速度。由此可见，在CPU中加入缓存是一种高效的解决方案，这样整个内存储器（缓存+内存）就变成了既有缓存的高速度，又有内存的大容量的存储系统了。缓存对CPU的性能影响很大，主要是因为CPU的数据交换顺序和CPU与缓存间的带宽引起的。
缓存是为了解决CPU速度和内存速度的速度差异问题。内存中被CPU访问最频繁的数据和指令被复制入CPU中的缓存，这样CPU就可以不经常到象“蜗牛”一样慢的内存中去取数据了，CPU只要到缓存中去取就行了，而缓存的速度要比内存快很多。
这里要特别指出的是：
1.因为缓存只是内存中少部分数据的复制品，所以CPU到缓存中寻找数据时，也会出现找不到的情况（因为这些数据没有从内存复制到缓存中去），这时CPU还是会到内存中去找数据，这样系统的速度就慢下来了，不过CPU会把这些数据复制到缓存中去，以便下一次不要再到内存中去取。
2.因为随着时间的变化，被访问得最频繁的数据不是一成不变的，也就是说，刚才还不频繁的数据，此时已经需要被频繁的访问，刚才还是最频繁的数据，现在又不频繁了，所以说缓存中的数据要经常按照一定的算法来更换，这样才能保证缓存中的数据是被访问最频繁的。
缓存的工作原理
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缓存的工作原理是当CPU要读取一个数据时，首先从缓存中查找，如果找到就立即读取并送给CPU处理；如果没有找到，就用相对慢的速度从内存中读取并送给CPU处理，同时把这个数据所在的数据块调入缓存中，可以使得以后对整块数据的读取都从缓存中进行，不必再调用内存。
正是这样的读取机制使CPU读取缓存的命中率非常高（大多数CPU可达90%左右），也就是说CPU下一次要读取的数据90%都在缓存中，只有大约10%需要从内存读取。这大大节省了CPU直接读取内存的时间，也使CPU读取数据时基本无需等待。总的来说，CPU读取数据的顺序是先缓存后内存。
一级缓存和二级缓存
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为了分清这两个概念，我们先了解一下RAM 。RAM和ROM相对的，RAM是掉电以后，其中的信息就消失那一种，ROM在掉电以后信息也不会消失那一种。
RAM又分两种，一种是静态RAM，SRAM；一种是动态RAM，DRAM。前者的存储速度要比后者快得多，我们现在使用的内存一般都是动态RAM。
有的菜鸟就说了，为了增加系统的速度，把缓存扩大不就行了吗，扩大的越大，缓存的数据越多，系统不就越快了吗？缓存通常都是静态RAM，速度是非常的快， 但是静态RAM集成度低（存储相同的数据，静态RAM的体积是动态RAM的6倍）， 价格高（同容量的静态RAM是动态RAM的四倍）， 由此可见，扩大静态RAM作为缓存是一个非常愚蠢的行为， 但是为了提高系统的性能和速度，我们必须要扩大缓存， 这样就有了一个折中的方法，不扩大原来的静态RAM缓存，而是增加一些高速动态RAM做为缓存， 这些高速动态RAM速度要比常规动态RAM快，但比原来的静态RAM缓存慢， 我们把原来的静态ram缓存叫一级缓存，而把后来增加的动态RAM叫二级缓存。
一级缓存和二级缓存中的内容都是内存中访问频率高的数据的复制品（映射），它们的存在都是为了减少高速CPU对慢速内存的访问。 通常CPU找数据或指令的顺序是：先到一级缓存中找，找不到再到二级缓存中找，如果还找不到就只有到内存中找了。
缓存的技术发展
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最早先的CPU缓存是个整体的，而且容量很低，英特尔公司从Pentium时代开始把缓存进行了分类。当时集成在CPU内核中的缓存已不足以满足CPU的需求，而制造工艺上的限制又不能大幅度提高缓存的容量。因此出现了集成在与CPU同一块电路板上或主板上的缓存，此时就把 CPU内核集成的缓存称为一级缓存，而外部的称为二级缓存。一级缓存中还分数据缓存（Data Cache，D-Cache）和指令缓存（Instruction Cache，I-Cache）。二者分别用来存放数据和执行这些数据的指令，而且两者可以同时被CPU访问，减少了争用Cache所造成的冲突，提高了处理器效能。英特尔公司在推出Pentium 4处理器时，用新增的一种一级追踪缓存替代指令缓存，容量为12KμOps，表示能存储12K条微指令。
随着CPU制造工艺的发展，二级缓存也能轻易的集成在CPU内核中，容量也在逐年提升。现在再用集成在CPU内部与否来定义一、二级缓存，已不确切。而且随着二级缓存被集成入CPU内核中，以往二级缓存与CPU大差距分频的情况也被改变，此时其以相同于主频的速度工作，可以为CPU提供更高的传输速度。
二级缓存是CPU性能表现的关键之一，在CPU核心不变化的情况下，增加二级缓存容量能使性能大幅度提高。而同一核心的CPU高低端之分往往也是在二级缓存上有差异，由此可见二级缓存对于CPU的重要性。
CPU在缓存中找到有用的数据被称为命中，当缓存中没有CPU所需的数据时（这时称为未命中），CPU才访问内存。从理论上讲，在一颗拥有二级缓存的CPU中，读取一级缓存的命中率为80%。也就是说CPU一级缓存中找到的有用数据占数据总量的80%，剩下的20%从二级缓存中读取。由于不能准确预测将要执行的数据，读取二级缓存的命中率也在80%左右（从二级缓存读到有用的数据占总数据的16%）。那么还有的数据就不得不从内存调用，但这已经是一个相当小的比例了。目前的较高端的CPU中，还会带有三级缓存，它是为读取二级缓存后未命中的数据设计的—种缓存，在拥有三级缓存的CPU中，只有约5%的数据需要从内存中调用，这进一步提高了CPU的效率。
为了保证CPU访问时有较高的命中率，缓存中的内容应该按一定的算法替换。一种较常用的算法是“最近最少使用算法”（LRU算法），它是将最近一段时间内最少被访问过的行淘汰出局。因此需要为每行设置一个计数器，LRU算法是把命中行的计数器清零，其他各行计数器加1。当需要替换时淘汰行计数器计数值最大的数据行出局。这是一种高效、科学的算法，其计数器清零过程可以把一些频繁调用后再不需要的数据淘汰出缓存，提高缓存的利用率。
CPU产品中，一级缓存的容量基本在4KB到64KB之间，二级缓存的容量则分为128KB、256KB、512KB、1MB、2MB、4MB等。一级缓存容量各产品之间相差不大，而二级缓存容量则是提高CPU性能的关键。二级缓存容量的提升是由CPU制造工艺所决定的，容量增大必然导致CPU内部晶体管数的增加，要在有限的CPU面积上集成更大的缓存，对制造工艺的要求也就越高。
现在主流的CPU二级缓存都在2MB左右，其中英特尔公司07年相继推出了台式机用的4MB、6MB二级缓存的高性能CPU，不过价格也是相对比较高的，对于对配置要求不是太高的朋友，一般的2MB二级缓存的双核CPU基本也可以满足日常上网需要了。
F. 如何保证数据库缓存的最终一致性
对于互联网业务来说，传统的直接访问数据库方式，主要通过数据分片、一主多从等方式来扛住读写流量，但随着数据量的积累和流量的激增，仅依赖数据库来承接所有流量，不仅成本高、效率低、而且还伴随着稳定性降低的风险。
鉴于大部分业务通常是读多写少（读取频率远远高于更新频率），甚至存在读操作数量高出写操作多个数量级的情况。因此， 在架构设计中，常采用增加缓存层来提高系统的响应能力 ，提升数据读写性能、减少数据库访问压力，从而提升业务的稳定性和访问体验。
根据 CAP 原理，分布式系统在可用性、一致性和分区容错性上无法兼得，通常由于分区容错无法避免，所以一致性和可用性难以同时成立。对于缓存系统来说， 如何保证其数据一致性是一个在应用缓存的同时不得不解决的问题 。
需要明确的是，缓存系统的数据一致性通常包括持久化层和缓存层的一致性、以及多级缓存之间的一致性，这里我们仅讨论前者。持久化层和缓存层的一致性问题也通常被称为双写一致性问题，“双写”意为数据既在数据库中保存一份，也在缓存中保存一份。
对于一致性来说，包含强一致性和弱一致性 ，强一致性保证写入后立即可以读取，弱一致性则不保证立即可以读取写入后的值，而是尽可能的保证在经过一定时间后可以读取到，在弱一致性中应用最为广泛的模型则是最终一致性模型，即保证在一定时间之后写入和读取达到一致的状态。对于应用缓存的大部分场景来说，追求的则是最终一致性，少部分对数据一致性要求极高的场景则会追求强一致性。
为了达到最终一致性，针对不同的场景，业界逐步形成了下面这几种应用缓存的策略。
— 1 —
Cache-Aside
Cache-Aside 意为旁路缓存模式，是应用最为广泛的一种缓存策略。下面的图示展示了它的读写流程，来看看它是如何保证最终一致性的。在读请求中，首先请求缓存，若缓存命中（cache hit），则直接返回缓存中的数据；若缓存未命中（cache miss），则查询数据库并将查询结果更新至缓存，然后返回查询出的数据（demand-filled look-aside ）。在写请求中，先更新数据库，再删除缓存（write-invalidate）。
1、为什么删除缓存，而不是更新缓存？
在 Cache-Aside 中，对于读请求的处理比较容易理解，但在写请求中，可能会有读者提出疑问，为什么要删除缓存，而不是更新缓存？站在符合直觉的角度来看，更新缓存是一个容易被理解的方案，但站在性能和安全的角度，更新缓存则可能会导致一些不好的后果。
首先是性能 ，当该缓存对应的结果需要消耗大量的计算过程才能得到时，比如需要访问多张数据库表并联合计算，那么在写操作中更新缓存的动作将会是一笔不小的开销。同时，当写操作较多时，可能也会存在刚更新的缓存还没有被读取到，又再次被更新的情况（这常被称为缓存扰动），显然，这样的更新是白白消耗机器性能的，会导致缓存利用率不高。
而等到读请求未命中缓存时再去更新，也符合懒加载的思路，需要时再进行计算。删除缓存的操作不仅是幂等的，可以在发生异常时重试，而且写-删除和读-更新在语义上更加对称。
其次是安全 ，在并发场景下，在写请求中更新缓存可能会引发数据的不一致问题。参考下面的图示，若存在两个来自不同线程的写请求，首先来自线程 1 的写请求更新了数据库（step 1），接着来自线程 2 的写请求再次更新了数据库（step 3），但由于网络延迟等原因，线程 1 可能会晚于线程 2 更新缓存（step 4 晚于 step 3），那么这样便会导致最终写入数据库的结果是来自线程 2 的新值，写入缓存的结果是来自线程 1 的旧值，即缓存落后于数据库，此时再有读请求命中缓存（step 5），读取到的便是旧值。
2、为什么先更新数据库，而不是先删除缓存？
另外，有读者也会对更新数据库和删除缓存的时序产生疑问，那么为什么不先删除缓存，再更新数据库呢？在单线程下，这种方案看似具有一定合理性，这种合理性体现在删除缓存成功。
但更新数据库失败的场景下，尽管缓存被删除了，下次读操作时，仍能将正确的数据写回缓存，相对于 Cache-Aside 中更新数据库成功，删除缓存失败的场景来说，先删除缓存的方案似乎更合理一些。那么，先删除缓存有什么问题呢？
问题仍然出现在并发场景下，首先来自线程 1 的写请求删除了缓存（step 1），接着来自线程 2 的读请求由于缓存的删除导致缓存未命中，根据 Cache-Aside 模式，线程 2 继而查询数据库（step 2），但由于写请求通常慢于读请求，线程 1 更新数据库的操作可能会晚于线程 2 查询数据库后更新缓存的操作（step 4 晚于 step 3），那么这样便会导致最终写入缓存的结果是来自线程 2 中查询到的旧值，而写入数据库的结果是来自线程 1 的新值，即缓存落后于数据库，此时再有读请求命中缓存（ step 5 ），读取到的便是旧值。
另外，先删除缓存，由于缓存中数据缺失，加剧数据库的请求压力，可能会增大缓存穿透出现的概率。
3、如果选择先删除缓存，再更新数据库，那如何解决一致性问题呢？
为了避免“先删除缓存，再更新数据库”这一方案在读写并发时可能带来的缓存脏数据，业界又提出了延时双删的策略，即在更新数据库之后，延迟一段时间再次删除缓存，为了保证第二次删除缓存的时间点在读请求更新缓存之后，这个延迟时间的经验值通常应稍大于业务中读请求的耗时。
延迟的实现可以在代码中 sleep 或采用延迟队列。显而易见的是，无论这个值如何预估，都很难和读请求的完成时间点准确衔接，这也是延时双删被诟病的主要原因。
4、那么 Cache-Aside 存在数据不一致的可能吗？
在 Cache-Aside 中，也存在数据不一致的可能性。在下面的读写并发场景下，首先来自线程 1 的读请求在未命中缓存的情况下查询数据库（step 1），接着来自线程 2 的写请求更新数据库（step 2），但由于一些极端原因，线程 1 中读请求的更新缓存操作晚于线程 2 中写请求的删除缓存的操作（step 4 晚于 step 3），那么这样便会导致最终写入缓存中的是来自线程 1 的旧值，而写入数据库中的是来自线程 2 的新值，即缓存落后于数据库，此时再有读请求命中缓存（step 5），读取到的便是旧值。
这种场景的出现，不仅需要缓存失效且读写并发执行，而且还需要读请求查询数据库的执行早于写请求更新数据库，同时读请求的执行完成晚于写请求。足以见得，这种 不一致场景产生的条件非常严格，在实际的生产中出现的可能性较小 。
除此之外，在并发环境下，Cache-Aside 中也存在读请求命中缓存的时间点在写请求更新数据库之后，删除缓存之前，这样也会导致读请求查询到的缓存落后于数据库的情况。
虽然在下一次读请求中，缓存会被更新，但如果业务层面对这种情况的容忍度较低，那么可以采用加锁在写请求中保证“更新数据库&删除缓存”的串行执行为原子性操作（同理也可对读请求中缓存的更新加锁）。 加锁势必会导致吞吐量的下降，故采取加锁的方案应该对性能的损耗有所预期。
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补偿机制
我们在上面提到了，在 Cache-Aside 中可能存在更新数据库成功，但删除缓存失败的场景，如果发生这种情况，那么便会导致缓存中的数据落后于数据库，产生数据的不一致的问题。
其实，不仅 Cache-Aside 存在这样的问题，在延时双删等策略中也存在这样的问题。针对可能出现的删除失败问题，目前业界主要有以下几种补偿机制。
1、删除重试机制
由于同步重试删除在性能上会影响吞吐量，所以常通过引入消息队列，将删除失败的缓存对应的 key 放入消息队列中，在对应的消费者中获取删除失败的 key ，异步重试删除。这种方法在实现上相对简单，但由于删除失败后的逻辑需要基于业务代码的 trigger 来触发 ，对业务代码具有一定入侵性。
鉴于上述方案对业务代码具有一定入侵性，所以需要一种更加优雅的解决方案，让缓存删除失败的补偿机制运行在背后，尽量少的耦合于业务代码。一个简单的思路是通过后台任务使用更新时间戳或者版本作为对比获取数据库的增量数据更新至缓存中，这种方式在小规模数据的场景可以起到一定作用，但其扩展性、稳定性都有所欠缺。
一个相对成熟的方案是基于 MySQL 数据库增量日志进行解析和消费，这里较为流行的是阿里巴巴开源的作为 MySQL binlog 增量获取和解析的组件 canal（类似的开源组件还有 Maxwell、Databus 等）。
canal sever 模拟 MySQL slave 的交互协议，伪装为 MySQL slave，向 MySQL master 发送 mp 协议，MySQL master 收到 mp 请求，开始推送 binary log 给 slave （即 canal sever ），canal sever 解析 binary log 对象（原始为 byte 流），可由 canal client 拉取进行消费，同时 canal server 也默认支持将变更记录投递到 MQ 系统中，主动推送给其他系统进行消费。
在 ack 机制的加持下，不管是推送还是拉取，都可以有效的保证数据按照预期被消费。当前版本的 canal 支持的 MQ 有 Kafka 或者 RocketMQ。另外， canal 依赖 ZooKeeper 作为分布式协调组件来实现 HA ，canal 的 HA 分为两个部分：
那么，针对缓存的删除操作便可以在 canal client 或 consumer 中编写相关业务代码来完成。这样，结合数据库日志增量解析消费的方案以及 Cache-Aside 模型，在读请求中未命中缓存时更新缓存（通常这里会涉及到复杂的业务逻辑），在写请求更新数据库后删除缓存，并基于日志增量解析来补偿数据库更新时可能的缓存删除失败问题，在绝大多数场景下，可以有效的保证缓存的最终一致性。
另外需要注意的是，还应该隔离事务与缓存，确保数据库入库后再进行缓存的删除操作。 比如考虑到数据库的主从架构，主从同步及读从写主的场景下，可能会造成读取到从库的旧数据后便更新了缓存，导致缓存落后于数据库的问题，这就要求对缓存的删除应该确保在数据库操作完成之后。所以，基于 binlog 增量日志进行数据同步的方案，可以通过选择解析从节点的 binlog，来避免主从同步下删除缓存过早的问题。
3、数据传输服务 DTS
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Read-Through
Read-Through 意为读穿透模式，它的流程和 Cache-Aside 类似，不同点在于 Read-Through 中多了一个访问控制层，读请求只和该访问控制层进行交互，而背后缓存命中与否的逻辑则由访问控制层与数据源进行交互，业务层的实现会更加简洁，并且对于缓存层及持久化层交互的封装程度更高，更易于移植。
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Write-Through
Write-Through 意为直写模式，对于 Write-Through 直写模式来说，它也增加了访问控制层来提供更高程度的封装。不同于 Cache-Aside 的是，Write-Through 直写模式在写请求更新数据库之后，并不会删除缓存，而是更新缓存。
这种方式的 优势在于读请求过程简单 ，不需要查询数据库更新缓存等操作。但其劣势也非常明显，除了上面我们提到的更新数据库再更新缓存的弊端之外，这种方案还会造成更新效率低，并且两个写操作任何一次写失败都会造成数据不一致。
如果要使用这种方案， 最好可以将这两个操作作为事务处理，可以同时失败或者同时成功，支持回滚，并且防止并发环境下的不一致 。另外，为了防止缓存扰动的频发，也可以给缓存增加 TTL 来缓解。
站在可行性的角度，不管是 Write-Through 模式还是 Cache-Aside 模式，理想状况下都可以通过分布式事务保证缓存层数据与持久化层数据的一致性，但在实际项目中，大多都对一致性的要求存在一些宽容度，所以在方案上往往有所折衷。
Write-Through 直写模式适合写操作较多，并且对一致性要求较高的场景，在应用 Write-Through 模式时，也需要通过一定的补偿机制来解决它的问题。首先，在并发环境下，我们前面提到了先更新数据库，再更新缓存会导致缓存和数据库的不一致，那么先更新缓存，再更新数据库呢？
这样的操作时序仍然会导致下面这样线程 1 先更新缓存，最后更新数据库的情况，即由于线程 1 和 线程 2 的执行不确定性导致数据库和缓存的不一致。这种由于线程竞争导致的缓存不一致，可以通过分布式锁解决，保证对缓存和数据库的操作仅能由同一个线程完成。对于没有拿到锁的线程，一是通过锁的 timeout 时间进行控制，二是将请求暂存在消息队列中顺序消费。
在下面这种并发执行场景下，来自线程 1 的写请求更新了数据库，接着来自线程 2 的读请求命中缓存，接着线程 1 才更新缓存，这样便会导致线程 2 读取到的缓存落后于数据库。同理，先更新缓存后更新数据库在写请求和读请求并发时，也会出现类似的问题。面对这种场景，我们也可以加锁解决。
另在，在 Write-Through 模式下，不管是先更新缓存还是先更新数据库，都存在更新缓存或者更新数据库失败的情况，上面提到的重试机制和补偿机制在这里也是奏效的。
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Write-Behind
Write behind 意为异步回写模式，它也具有类似 Read-Through/Write-Through 的访问控制层，不同的是，Write behind 在处理写请求时，只更新缓存而不更新数据库，对于数据库的更新，则是通过批量异步更新的方式进行的，批量写入的时间点可以选在数据库负载较低的时间进行。
在 Write-Behind 模式下，写请求延迟较低，减轻了数据库的压力，具有较好的吞吐性。但数据库和缓存的一致性较弱，比如当更新的数据还未被写入数据库时，直接从数据库中查询数据是落后于缓存的。同时，缓存的负载较大，如果缓存宕机会导致数据丢失，所以需要做好缓存的高可用。显然，Write behind 模式下适合大量写操作的场景，常用于电商秒杀场景中库存的扣减。
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Write-Around
如果一些非核心业务，对一致性的要求较弱，可以选择在 cache aside 读模式下增加一个缓存过期时间，在写请求中仅仅更新数据库，不做任何删除或更新缓存的操作，这样，缓存仅能通过过期时间失效。这种方案实现简单，但缓存中的数据和数据库数据一致性较差，往往会造成用户的体验较差，应慎重选择。
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总结
在解决缓存一致性的过程中，有多种途径可以保证缓存的最终一致性，应该根据场景来设计合适的方案，读多写少的场景下，可以选择采用“Cache-Aside 结合消费数据库日志做补偿”的方案，写多的场景下，可以选择采用“Write-Through 结合分布式锁”的方案 ，写多的极端场景下，可以选择采用“Write-Behind”的方案。
G. 什么叫缓存
所谓的缓存，就是将程序或系统经常要调用的对象存在内存中，一遍其使用时可以快速调用，不必再去创建新的重复的实例。这样做可以减少系统开销，提高系统效率。
1、通过文件缓存；顾名思义文件缓存是指把数据存储在磁盘上，不管你是以XML格式，序列化文件DAT格式还是其它文件格式；
2、内存缓存；也就是创建一个静态内存区域，将数据存储进去，例如我们B/S架构的将数据存储在Application中或者存储在一个静态Map中。
3、本地内存缓存；就是把数据缓存在本机的内存中。
4、分布式缓存机制；可能存在跨进程，跨域访问缓存数据
对于分布式的缓存，此时因为缓存的数据是放在缓存服务器中的，或者说，此时应用程序需要跨进程的去访问分布式缓存服务器。
(7)缓存问题算是易用性问题吗扩展阅读
当我们在应用中使用跨进程的缓存机制，例如分布式缓存memcached或者微软的AppFabric，此时数据被缓存在应用程序之外的进程中。
每次，当我们要把一些数据缓存起来的时候，缓存的API就会把数据首先序列化为字节的形式，然后把这些字节发送给缓存服务器去保存。
同理，当我们在应用中要再次使用缓存的数据的时候，缓存服务器就会将缓存的字节发送给应用程序，而缓存的客户端类库接受到这些字节之后就要进行反序列化的操作了，将之转换为我们需要的数据对象。
H. 什么是缓存呀大哥大姐们
也不知道你具体指的是什么缓存
硬盘缓存：
缓存（Cache memory）是硬盘控制器上的一块内存芯片，具有极快的存取速度，它是硬盘内部存储和外界接口之间的缓冲器。由于硬盘的内部数据传输速度和外界接口传输速度不同，缓存在其中起到一个缓冲的作用。缓存的大小与速度是直接关系到硬盘的传输速度的重要因素，能够大幅度地提高硬盘整体性能。当硬盘存取零碎数据时需要不断地在硬盘与内存之间交换数据，如果有大缓存，则可以将那些零碎数据暂存在缓存中，减小外系统的负荷，也提高了数据的传输速度。
硬盘的缓存主要起三种作用：一是预读取。当硬盘受到CPU指令控制开始读取数据时，硬盘上的控制芯片会控制磁头把正在读取的簇的下一个或者几个簇中的数据读到缓存中（由于硬盘上数据存储时是比较连续的，所以读取命中率较高），当需要读取下一个或者几个簇中的数据的时候，硬盘则不需要再次读取数据，直接把缓存中的数据传输到内存中就可以了，由于缓存的速度远远高于磁头读写的速度，所以能够达到明显改善性能的目的；二是对写入动作进行缓存。当硬盘接到写入数据的指令之后，并不会马上将数据写入到盘片上，而是先暂时存储在缓存里，然后发送一个“数据已写入”的信号给系统，这时系统就会认为数据已经写入，并继续执行下面的工作，而硬盘则在空闲（不进行读取或写入的时候）时再将缓存中的数据写入到盘片上。虽然对于写入数据的性能有一定提升，但也不可避免地带来了安全隐患——如果数据还在缓存里的时候突然掉电，那么这些数据就会丢失。对于这个问题，硬盘厂商们自然也有解决办法：掉电时，磁头会借助惯性将缓存中的数据写入零磁道以外的暂存区域，等到下次启动时再将这些数据写入目的地；第三个作用就是临时存储最近访问过的数据。有时候，某些数据是会经常需要访问的，硬盘内部的缓存会将读取比较频繁的一些数据存储在缓存中，再次读取时就可以直接从缓存中直接传输。
缓存容量的大小不同品牌、不同型号的产品各不相同，早期的硬盘缓存基本都很小，只有几百KB，已无法满足用户的需求。2MB和8MB缓存是现今主流硬盘所采用，而在服务器或特殊应用领域中还有缓存容量更大的产品，甚至达到了16MB、64MB等。
大容量的缓存虽然可以在硬盘进行读写工作状态下，让更多的数据存储在缓存中，以提高硬盘的访问速度，但并不意味着缓存越大就越出众。缓存的应用存在一个算法的问题，即便缓存容量很大，而没有一个高效率的算法，那将导致应用中缓存数据的命中率偏低，无法有效发挥出大容量缓存的优势。算法是和缓存容量相辅相成，大容量的缓存需要更为有效率的算法，否则性能会大大折扣，从技术角度上说，高容量缓存的算法是直接影响到硬盘性能发挥的重要因素。更大容量缓存是未来硬盘发展的必然趋势。
CPU
CPU缓存（Cache Memoney）位于CPU与内存之间的临时存储器，它的容量比内存小但交换速度快。在缓存中的数据是内存中的一小部分，但这一小部分是短时间内CPU即将访问的，当CPU调用大量数据时，就可避开内存直接从缓存中调用，从而加快读取速度。由此可见，在CPU中加入缓存是一种高效的解决方案，这样整个内存储器（缓存+内存）就变成了既有缓存的高速度，又有内存的大容量的存储系统了。缓存对CPU的性能影响很大，主要是因为CPU的数据交换顺序和CPU与缓存间的带宽引起的。
缓存的工作原理是当CPU要读取一个数据时，首先从缓存中查找，如果找到就立即读取并送给CPU处理；如果没有找到，就用相对慢的速度从内存中读取并送给CPU处理，同时把这个数据所在的数据块调入缓存中，可以使得以后对整块数据的读取都从缓存中进行，不必再调用内存。
正是这样的读取机制使CPU读取缓存的命中率非常高（大多数CPU可达90%左右），也就是说CPU下一次要读取的数据90%都在缓存中，只有大约10%需要从内存读取。这大大节省了CPU直接读取内存的时间，也使CPU读取数据时基本无需等待。总的来说，CPU读取数据的顺序是先缓存后内存。
最早先的CPU缓存是个整体的，而且容量很低，英特尔公司从Pentium时代开始把缓存进行了分类。当时集成在CPU内核中的缓存已不足以满足CPU的需求，而制造工艺上的限制又不能大幅度提高缓存的容量。因此出现了集成在与CPU同一块电路板上或主板上的缓存，此时就把 CPU内核集成的缓存称为一级缓存，而外部的称为二级缓存。一级缓存中还分数据缓存（I-Cache）和指令缓存（D-Cache）。二者分别用来存放数据和执行这些数据的指令，而且两者可以同时被CPU访问，减少了争用Cache所造成的冲突，提高了处理器效能。英特尔公司在推出Pentium 4处理器时，还新增了一种一级追踪缓存，容量为12KB.
随着CPU制造工艺的发展，二级缓存也能轻易的集成在CPU内核中，容量也在逐年提升。现在再用集成在CPU内部与否来定义一、二级缓存，已不确切。而且随着二级缓存被集成入CPU内核中，以往二级缓存与CPU大差距分频的情况也被改变，此时其以相同于主频的速度工作，可以为CPU提供更高的传输速度。
二级缓存是CPU性能表现的关键之一，在CPU核心不变化的情况下，增加二级缓存容量能使性能大幅度提高。而同一核心的CPU高低端之分往往也是在二级缓存上有差异，由此可见二级缓存对于CPU的重要性。
CPU在缓存中找到有用的数据被称为命中，当缓存中没有CPU所需的数据时（这时称为未命中），CPU才访问内存。从理论上讲，在一颗拥有二级缓存的CPU中，读取一级缓存的命中率为80%。也就是说CPU一级缓存中找到的有用数据占数据总量的80%，剩下的20%从二级缓存中读取。由于不能准确预测将要执行的数据，读取二级缓存的命中率也在80%左右（从二级缓存读到有用的数据占总数据的16%）。那么还有的数据就不得不从内存调用，但这已经是一个相当小的比例了。目前的较高端的CPU中，还会带有三级缓存，它是为读取二级缓存后未命中的数据设计的—种缓存，在拥有三级缓存的CPU中，只有约5%的数据需要从内存中调用，这进一步提高了CPU的效率。
为了保证CPU访问时有较高的命中率，缓存中的内容应该按一定的算法替换。一种较常用的算法是“最近最少使用算法”（LRU算法），它是将最近一段时间内最少被访问过的行淘汰出局。因此需要为每行设置一个计数器，LRU算法是把命中行的计数器清零，其他各行计数器加1。当需要替换时淘汰行计数器计数值最大的数据行出局。这是一种高效、科学的算法，其计数器清零过程可以把一些频繁调用后再不需要的数据淘汰出缓存，提高缓存的利用率。
CPU产品中，一级缓存的容量基本在4KB到18KB之间，二级缓存的容量则分为128KB、256KB、512KB、1MB等。一级缓存容量各产品之间相差不大，而二级缓存容量则是提高CPU性能的关键。二级缓存容量的提升是由CPU制造工艺所决定的，容量增大必然导致CPU内部晶体管数的增加，要在有限的CPU面积上集成更大的缓存，对制造工艺的要求也就越高。
双核心CPU的二级缓存比较特殊，和以前的单核心CPU相比，最重要的就是两个内核的缓存所保存的数据要保持一致，否则就会出现错误，为了解决这个问题不同的CPU使用了不同的办法：
I. 什么是缓存,有什么特别的意义..
缓存是CPU的一部分，它存在于CPU中
CPU存取数据的速度非常的快，一秒钟能够存取、处理十亿条指令和数据（术语：CPU主频1G），而内存就慢很多，快的内存能够达到几十兆就不错了，可见两者的速度差异是多么的大
缓存是为了解决CPU速度和内存速度的速度差异问题
内存中被CPU访问最频繁的数据和指令被复制入CPU中的缓存，这样CPU就可以不经常到象“蜗牛”一样慢的内存中去取数据了，CPU只要到缓存中去取就行了，而缓存的速度要比内存快很多
这里要特别指出的是：
1.因为缓存只是内存中少部分数据的复制品，所以CPU到缓存中寻找数据时，也会出现找不到的情况（因为这些数据没有从内存复制到缓存中去），这时CPU还是会到内存中去找数据，这样系统的速度就慢下来了，不过CPU会把这些数据复制到缓存中去，以便下一次不要再到内存中去取。
2.因为随着时间的变化，被访问得最频繁的数据不是一成不变的，也就是说，刚才还不频繁的数据，此时已经需要被频繁的访问，刚才还是最频繁的数据，现在又不频繁了，所以说缓存中的数据要经常按照一定的算法来更换，这样才能保证缓存中的数据是被访问最频繁的
3.关于一级缓存和二级缓存
为了分清这两个概念，我们先了解一下RAM
ram和ROM相对的，RAM是掉电以后，其中才信息就消失那一种，ROM在掉电以后信息也不会消失那一种
RAM又分两种，
一种是静态RAM，SRAM；一种是动态RAM，DRAM。前者的存储速度要比后者快得多，我们现在使用的内存一般都是动态RAM。
有的菜鸟就说了，为了增加系统的速度，把缓存扩大不就行了吗，扩大的越大，缓存的数据越多，系统不就越快了吗
缓存通常都是静态RAM，速度是非常的快，
但是静态RAM集成度低（存储相同的数据，静态RAM的体积是动态RAM的6倍），
价格高（同容量的静态RAM是动态RAM的四倍），
由此可见，扩大静态RAM作为缓存是一个非常愚蠢的行为，
但是为了提高系统的性能和速度，我们必须要扩大缓存，
这样就有了一个折中的方法，不扩大原来的静态RAM缓存，而是增加一些高速动态RAM做为缓存，
这些高速动态RAM速度要比常规动态RAM快，但比原来的静态RAM缓存慢，
我们把原来的静态ram缓存叫一级缓存，而把后来增加的动态RAM叫二级缓存。
一级缓存和二级缓存中的内容都是内存中访问频率高的数据的复制品（映射），它们的存在都是为了减少高速CPU对慢速内存的访问。
通常CPU找数据或指令的顺序是：先到一级缓存中找，找不到再到二级缓存中找，如果还找不到就只有到内存中找了
闪存盘是一种移动存储产品，可用于存储任何格式数据文件和在电脑间方便地交换数据。闪存盘采用闪存存储介质（Flash Memory）和通用串行总线（USB）接口，具有轻巧精致、使用方便、便于携带、容量较大、安全可靠、时尚潮流等特征。
闪存盘可用来在电脑之间交换数据。从容量上讲，闪存盘的容量从16MB到2GB可选，突破了软驱1.44MB的局限性。从读写速度上讲，闪存盘采用USB接口，读写速度比软盘高许多。从稳定性上讲，闪存盘没有机械读写装置，避免了移动硬盘容易碰伤、跌落等原因造成的损坏。部分款式闪存盘具有加密等功能，令用户使用更具个性化。闪存盘外形小巧，更易于携带。
J. cpu的二级缓存有什么用，对电脑的性能有什么影响
CPU缓存（Cache Memory）是位于CPU与内存之间的临时存储器，它的容量比内存小但交换速度快。在缓存中的数据是内存中的一小部分，但这一小部分是短时间内CPU即将访问的，当CPU调用大量数据时，就可避开内存直接从缓存中调用，从而加快读取速度。由此可见，在CPU中加入缓存是一种高效的解决方案，这样整个内存储器（缓存+内存）就变成了既有缓存的高速度，又有内存的大容量的存储系统了。缓存对CPU的性能影响很大，主要是因为CPU的数据交换顺序和CPU与缓存间的带宽引起的。 缓存的工作原理是当CPU要读取一个数据时，首先从缓存中查找，如果找到就立即读取并送给CPU处理；如果没有找到，就用相对慢的速度从内存中读取并送给CPU处理，同时把这个数据所在的数据块调入缓存中，可以使得以后对整块数据的读取都从缓存中进行，不必再调用内存。 正是这样的读取机制使CPU读取缓存的命中率非常高（大多数CPU可达90%左右），也就是说CPU下一次要读取的数据90%都在缓存中，只有大约10%需要从内存读取。这大大节省了CPU直接读取内存的时间，也使CPU读取数据时基本无需等待。总的来说，CPU读取数据的顺序是先缓存后内存。 最早先的CPU缓存是个整体的，而且容量很低，英特尔公司从Pentium时代开始把缓存进行了分类。当时集成在CPU内核中的缓存已不足以满足CPU的需求，而制造工艺上的限制又不能大幅度提高缓存的容量。因此出现了集成在与CPU同一块电路板上或主板上的缓存，此时就把 CPU内核集成的缓存称为一级缓存，而外部的称为二级缓存。一级缓存中还分数据缓存（Data Cache，D-Cache）和指令缓存（Instruction Cache，I-Cache）。二者分别用来存放数据和执行这些数据的指令，而且两者可以同时被CPU访问，减少了争用Cache所造成的冲突，提高了处理器效能。英特尔公司在推出Pentium 4处理器时，用新增的一种一级追踪缓存替代指令缓存，容量为12KμOps，表示能存储12K条微指令。 随着CPU制造工艺的发展，二级缓存也能轻易的集成在CPU内核中，容量也在逐年提升。现在再用集成在CPU内部与否来定义一、二级缓存，已不确切。而且随着二级缓存被集成入CPU内核中，以往二级缓存与CPU大差距分频的情况也被改变，此时其以相同于主频的速度工作，可以为CPU提供更高的传输速度。 二级缓存是CPU性能表现的关键之一，在CPU核心不变化的情况下，增加二级缓存容量能使性能大幅度提高。而同一核心的CPU高低端之分往往也是在二级缓存上有差异，由此可见二级缓存对于CPU的重要性。 CPU在缓存中找到有用的数据被称为命中，当缓存中没有CPU所需的数据时（这时称为未命中），CPU才访问内存。从理论上讲，在一颗拥有二级缓存的CPU中，读取一级缓存的命中率为80%。也就是说CPU一级缓存中找到的有用数据占数据总量的80%，剩下的20%从二级缓存中读取。由于不能准确预测将要执行的数据，读取二级缓存的命中率也在80%左右（从二级缓存读到有用的数据占总数据的16%）。那么还有的数据就不得不从内存调用，但这已经是一个相当小的比例了。目前的较高端的CPU中，还会带有三级缓存，它是为读取二级缓存后未命中的数据设计的—种缓存，在拥有三级缓存的CPU中，只有约5%的数据需要从内存中调用，这进一步提高了CPU的效率。 为了保证CPU访问时有较高的命中率，缓存中的内容应该按一定的算法替换。一种较常用的算法是“最近最少使用算法”（LRU算法），它是将最近一段时间内最少被访问过的行淘汰出局。因此需要为每行设置一个计数器，LRU算法是把命中行的计数器清零，其他各行计数器加1。当需要替换时淘汰行计数器计数值最大的数据行出局。这是一种高效、科学的算法，其计数器清零过程可以把一些频繁调用后再不需要的数据淘汰出缓存，提高缓存的利用率。 CPU产品中，一级缓存的容量基本在4KB到64KB之间，二级缓存的容量则分为128KB、256KB、512KB、1MB、2MB等。一级缓存容量各产品之间相差不大，而二级缓存容量则是提高CPU性能的关键。二级缓存容量的提升是由CPU制造工艺所决定的，容量增大必然导致CPU内部晶体管数的增加，要在有限的CPU面积上集成更大的缓存，对制造工艺的要求也就越高。 双核心CPU的二级缓存比较特殊，和以前的单核心CPU相比，最重要的就是两个内核的缓存所保存的数据要保持一致，否则就会出现错误，为了解决这个问题不同的CPU使用了不同的办法： Intel双核心处理器的二级缓存 目前Intel的双核心CPU主要有Pentium D、Pentium EE、Core Duo三种，其中Pentium D、Pentium EE的二级缓存方式完全相同。Pentium D和Pentium EE的二级缓存都是CPU内部两个内核具有互相独立的二级缓存，其中，8xx系列的Smithfield核心CPU为每核心1MB，而9xx系列的Presler核心CPU为每核心2MB。这种CPU内部的两个内核之间的缓存数据同步是依靠位于主板北桥芯片上的仲裁单元通过前端总线在两个核心之间传输来实现的，所以其数据延迟问题比较严重，性能并不尽如人意。 Core Duo使用的核心为Yonah，它的二级缓存则是两个核心共享2MB的二级缓存，共享式的二级缓存配合Intel的“Smart cache”共享缓存技术，实现了真正意义上的缓存数据同步，大幅度降低了数据延迟，减少了对前端总线的占用，性能表现不错，是目前双核心处理器上最先进的二级缓存架构。今后Intel的双核心处理器的二级缓存都会采用这种两个内核共享二级缓存的“Smart cache”共享缓存技术。 AMD双核心处理器的二级缓存 Athlon 64 X2 CPU的核心主要有Manchester和Toledo两种，他们的二级缓存都是CPU内部两个内核具有互相独立的二级缓存，其中，Manchester核心为每核心512KB，而Toledo核心为每核心1MB。处理器内部的两个内核之间的缓存数据同步是依靠CPU内置的System Request Interface(系统请求接口，SRI)控制，传输在CPU内部即可实现。这样一来，不但CPU资源占用很小，而且不必占用内存总线资源，数据延迟也比Intel的Smithfield核心和Presler核心大为减少，协作效率明显胜过这两种核心。