A. 緩存的命中率有辦法能提高嗎
如果您想提升緩存命中率的話，一是增加緩存，如果所有的數據都緩存了，那命中率自然就高；二是如果緩存空間有限，那最好使用一些緩存策略，比如LRU策略，將緩存時間長，最少使用的緩存給逐出出去，比如memcached這樣的緩存服務。這樣您緩存的數據大多是熱點數據，命中率會提升不少，但如果您的業務場景本身非常隨機，不存在熱點訪問，那使用緩存的意義就不是非常大了。
B. redis一般用來幹嘛
redis是一個單線程的NoSQL資料庫，主要用來做數據緩存，一般大型網站的應用和資料庫之間的那一層就是Redis。比如京東商城的頁面查找功能，用戶接觸到的查詢的第一層就是Redis數據緩存層，緩存中找不到的數據，再進入資料庫查詢。Redis中緩存熱點數據，能夠保護資料庫，提高查詢效率。
NoSQL，泛指非關系型的資料庫。隨著互聯網web2.0網站的興起，傳統的關系資料庫在處理web2.0網站，特別是超大規模和高並發的SNS類型的web2.0純動態網站已經顯得力不從心，出現了很多難以克服的問題，而非關系型的資料庫則由於其本身的特點得到了非常迅速的發展。NoSQL資料庫的產生就是為了解決大規模數據集合多重數據種類帶來的挑戰，特別是大數據應用難題。
C. 面試時問到一個問題，什麼是緩存雪崩
緩存雪崩，就是大量數據同一時間失效。
解決辦法：
1.緩存數據的過期時間設置隨機，防止同一時間大量數據過期現象發生。
2.如果緩存資料庫是分布式部署，將熱點數據均勻分布在不同的緩存資料庫中。
D. Redis 都有哪些應用場景
緩存：這應該是 Redis 最主要的功能了，也是大型網站必備機制，合理地使用緩存不僅可以加 快數據的訪問速度，而且能夠有效地降低後端數據源的壓力。
共享Session：對於一些依賴 session 功能的服務來說，如果需要從單機變成集群的話，可以選擇 redis 來統一管理 session。
消息隊列系統：消息隊列系統可以說是一個大型網站的必備基礎組件，因為其具有業務 解耦、非實時業務削峰等特性。Redis提供了發布訂閱功能和阻塞隊列的功 能，雖然和專業的消息隊列比還不夠足夠強大，但是對於一般的消息隊列功 能基本可以滿足。比如在分布式爬蟲系統中，使用 redis 來統一管理 url隊列。
分布式鎖：在分布式服務中。可以利用Redis的setnx功能來編寫分布式的鎖，雖然這個可能不是太常用。 當然還有諸如排行榜、點贊功能都可以使用 Redis 來實現，但是 Redis 也不是什麼都可以做，比如數據量特別大時，不適合 Redis，我們知道 Redis 是基於內存的，雖然內存很便宜，但是如果你每天的數據量特別大，比如幾億條的用戶行為日誌數據，用 Redis 來存儲的話，成本相當的高。
E. 如何更有效的處理數據檢索緩存
為什麼使用緩存
大家在使用各式各樣的數據檢索服務時，可能都會面臨一個共性的問題：系統變得越來越慢。互聯網有一個8秒原則：用戶打開一個網頁最高能容忍的時長是8秒，拋開網路時延和下載靜態文件的耗時，對檢索的性能要求非常高。我們面臨的問題：隨著數據量的增大檢索性能越來越差，資料庫中存在著大量沉寂已久的數據，嚴重的冷熱數據分布不均。這種場景下引入「緩存」是非常適合的。
01 | 緩存策略
1）LRU（Least recently used）最近最少使用，根據數據的歷史訪問記錄來進行淘汰數據，核心思想是「如果數據最近被訪問過，那麼將來被訪問的幾率也更高」。當存在熱點數據時，LRU的效率很好，但偶發性的、周期性的批量操作會導致LRU命中率急劇下降。
2）LFU（Least Frequently Used）最近最頻繁使用，根據數據的訪問頻次進行淘汰數據，核心思想是「如果一個數據在最近一段時間內使用次數很少，那麼在將來一段時間內被使用的可能性也很小」。
LFU和LRU演算法的不同之處在於LRU的淘汰規則是基於訪問時間，而LFU是基於訪問次數的。為了能夠淘汰最少使用的數據，LFU演算法針對每條數據記錄了一個訪問頻次，當數據項被命中時，訪問頻次自增，然後定期淘汰訪問頻次低的數據。
如何選擇策略，何時進行緩存，何時淘汰數據，一定跟我們的業務緊密相關的。這里以redis做緩存服務為例，給大家介紹幾種基於LRU的cache實現方案。
讀操作時，首先從cache里讀數據，若讀不到，則從資料庫里讀數據，然後將讀到的內容寫到cache里，並為這條數據設置了一個過期時間，當下次請求同樣的數據時將直接命中緩存。
這應該是大部分人都會選擇的方案，不過方案存在「第一次訪問」的問題，剛才說到當第一次訪問沒有命中到緩存時，會有兩次讀操作和一次寫操作，要比直接查資料庫慢。不過理論上來講，如果數據的修改不多，熱點數據非常集中，就可以讓大部分熱數據常駐緩存中，緩存命中率會保持在一個較高的水平，收益很明顯。
對於方案A，有人會問為什麼在寫數據的時候選擇淘汰舊數據，而不是直接將緩存中的數據更新呢？如下圖，直接更新並沒有增加什麼成本卻可以提高緩存的命中率，這樣做的基礎是：用戶修改的數據被檢索的概率也很高。
F. 該怎麼解決 Redis 緩存穿透和緩存雪崩問題
緩存雪崩： 由於緩存層承載著大量請求，有效地 保護了存儲層，但是如果緩存層由於某些原因不能提供服務，比如 Redis 節點掛掉了，熱點 key 全部失效了，在這些情況下，所有的請求都會直接請求到資料庫，可能會造成資料庫宕機的情況。
預防和解決緩存雪崩問題，可以從以下三個方面進行著手：
1、使用 Redis 高可用架構：使用 Redis 集群來保證 Redis 服務不會掛掉
2、緩存時間不一致： 給緩存的失效時間，加上一個隨機值，避免集體失效
3、限流降級策略：有一定的備案，比如個性推薦服務不可用了，換成熱點數據推薦服務
緩存穿透： 緩存穿透是指查詢一個根本不存在的數據，這樣的數據肯定不在緩存中，這會導致請求全部落到資料庫上，有可能出現資料庫宕機的情況。
預防和解決緩存穿透問題，可以考慮以下兩種方法：
1、緩存空對象： 將空值緩存起來，但是這樣就有一個問題，大量無效的空值將佔用空間，非常浪費。
2、布隆過濾器攔截： 將所有可能的查詢key 先映射到布隆過濾器中，查詢時先判斷key是否存在布隆過濾器中，存在才繼續向下執行，如果不存在，則直接返回。布隆過濾器有一定的誤判，所以需要你的業務允許一定的容錯性。
G. 隨機存儲器（RAM）、只讀存儲器（ROM）、以及高速緩存（CACHE）各是什麼
1.只讀存儲器（ROM）
ROM表示只讀存儲器（Read Only Memory），在製造ROM的時候，信息（數據或程序）就被存入並永久保存。這些信息只能讀出，一般不能寫入，即使機器掉電，這些數據也不會丟失。ROM一般用於存放計算機的基本程序和數據，如BIOS ROM。其物理外形一般是雙列直插式（DIP）的集成塊。
2.隨機存儲器（RAM）
隨機存儲器（Random Access Memory）表示既可以從中讀取數據，也可以寫入數據。當機器電源關閉時，存於其中的數據就會丟失。我們通常購買或升級的內存條就是用作電腦的內存，內存條（SIMM）就是將RAM集成塊集中在一起的一小塊電路板，它插在計算機中的內存插槽上，以減少RAM集成塊佔用的空間。目前市場上常見的內存條有4M／條、8M／條、16M／條等。
3.高速緩沖存儲器（Cache）
Cache也是我們經常遇到的概念，它位於CPU與內存之間，是一個讀寫速度比內存更快的存儲器。當CPU向內存中寫入或讀出數據時，這個數據也被存儲進高速緩沖存儲器中。當CPU再次需要這些數據時，CPU就從高速緩沖存儲器讀取數據，而不是訪問較慢的內存，當然，如需要的數據在Cache中沒有，CPU會再去讀取內存中的數據。
H. 什麼是緩存數據緩存是什麼意思
手機緩存數據是手機上的應用程序在使用過程中下載的臨時文件，方便下次使用時快速調用，但是如果手機的應用程序的緩存數據過多會佔用手機的存儲空間。
以iPhone 7手機為例，清除手機的緩存數據操作步驟如下：
1、打開手機上需要清除緩存數據的應用。