A. 缓存的命中率有办法能提高吗
如果您想提升缓存命中率的话，一是增加缓存，如果所有的数据都缓存了，那命中率自然就高；二是如果缓存空间有限，那最好使用一些缓存策略，比如LRU策略，将缓存时间长，最少使用的缓存给逐出出去，比如memcached这样的缓存服务。这样您缓存的数据大多是热点数据，命中率会提升不少，但如果您的业务场景本身非常随机，不存在热点访问，那使用缓存的意义就不是非常大了。
B. redis一般用来干嘛
redis是一个单线程的NoSQL数据库，主要用来做数据缓存，一般大型网站的应用和数据库之间的那一层就是Redis。比如京东商城的页面查找功能，用户接触到的查询的第一层就是Redis数据缓存层，缓存中找不到的数据，再进入数据库查询。Redis中缓存热点数据，能够保护数据库，提高查询效率。
NoSQL，泛指非关系型的数据库。随着互联网web2.0网站的兴起，传统的关系数据库在处理web2.0网站，特别是超大规模和高并发的SNS类型的web2.0纯动态网站已经显得力不从心，出现了很多难以克服的问题，而非关系型的数据库则由于其本身的特点得到了非常迅速的发展。NoSQL数据库的产生就是为了解决大规模数据集合多重数据种类带来的挑战，特别是大数据应用难题。
C. 面试时问到一个问题，什么是缓存雪崩
缓存雪崩，就是大量数据同一时间失效。
解决办法：
1.缓存数据的过期时间设置随机，防止同一时间大量数据过期现象发生。
2.如果缓存数据库是分布式部署，将热点数据均匀分布在不同的缓存数据库中。
D. Redis 都有哪些应用场景
缓存：这应该是 Redis 最主要的功能了，也是大型网站必备机制，合理地使用缓存不仅可以加 快数据的访问速度，而且能够有效地降低后端数据源的压力。
共享Session：对于一些依赖 session 功能的服务来说，如果需要从单机变成集群的话，可以选择 redis 来统一管理 session。
消息队列系统：消息队列系统可以说是一个大型网站的必备基础组件，因为其具有业务 解耦、非实时业务削峰等特性。Redis提供了发布订阅功能和阻塞队列的功 能，虽然和专业的消息队列比还不够足够强大，但是对于一般的消息队列功 能基本可以满足。比如在分布式爬虫系统中，使用 redis 来统一管理 url队列。
分布式锁：在分布式服务中。可以利用Redis的setnx功能来编写分布式的锁，虽然这个可能不是太常用。 当然还有诸如排行榜、点赞功能都可以使用 Redis 来实现，但是 Redis 也不是什么都可以做，比如数据量特别大时，不适合 Redis，我们知道 Redis 是基于内存的，虽然内存很便宜，但是如果你每天的数据量特别大，比如几亿条的用户行为日志数据，用 Redis 来存储的话，成本相当的高。
E. 如何更有效的处理数据检索缓存
为什么使用缓存
大家在使用各式各样的数据检索服务时，可能都会面临一个共性的问题：系统变得越来越慢。互联网有一个8秒原则：用户打开一个网页最高能容忍的时长是8秒，抛开网络时延和下载静态文件的耗时，对检索的性能要求非常高。我们面临的问题：随着数据量的增大检索性能越来越差，数据库中存在着大量沉寂已久的数据，严重的冷热数据分布不均。这种场景下引入“缓存”是非常适合的。
01 | 缓存策略
1）LRU（Least recently used）最近最少使用，根据数据的历史访问记录来进行淘汰数据，核心思想是“如果数据最近被访问过，那么将来被访问的几率也更高”。当存在热点数据时，LRU的效率很好，但偶发性的、周期性的批量操作会导致LRU命中率急剧下降。
2）LFU（Least Frequently Used）最近最频繁使用，根据数据的访问频次进行淘汰数据，核心思想是“如果一个数据在最近一段时间内使用次数很少，那么在将来一段时间内被使用的可能性也很小”。
LFU和LRU算法的不同之处在于LRU的淘汰规则是基于访问时间，而LFU是基于访问次数的。为了能够淘汰最少使用的数据，LFU算法针对每条数据记录了一个访问频次，当数据项被命中时，访问频次自增，然后定期淘汰访问频次低的数据。
如何选择策略，何时进行缓存，何时淘汰数据，一定跟我们的业务紧密相关的。这里以redis做缓存服务为例，给大家介绍几种基于LRU的cache实现方案。
读操作时，首先从cache里读数据，若读不到，则从数据库里读数据，然后将读到的内容写到cache里，并为这条数据设置了一个过期时间，当下次请求同样的数据时将直接命中缓存。
这应该是大部分人都会选择的方案，不过方案存在“第一次访问”的问题，刚才说到当第一次访问没有命中到缓存时，会有两次读操作和一次写操作，要比直接查数据库慢。不过理论上来讲，如果数据的修改不多，热点数据非常集中，就可以让大部分热数据常驻缓存中，缓存命中率会保持在一个较高的水平，收益很明显。
对于方案A，有人会问为什么在写数据的时候选择淘汰旧数据，而不是直接将缓存中的数据更新呢？如下图，直接更新并没有增加什么成本却可以提高缓存的命中率，这样做的基础是：用户修改的数据被检索的概率也很高。
F. 该怎么解决 Redis 缓存穿透和缓存雪崩问题
缓存雪崩： 由于缓存层承载着大量请求，有效地 保护了存储层，但是如果缓存层由于某些原因不能提供服务，比如 Redis 节点挂掉了，热点 key 全部失效了，在这些情况下，所有的请求都会直接请求到数据库，可能会造成数据库宕机的情况。
预防和解决缓存雪崩问题，可以从以下三个方面进行着手：
1、使用 Redis 高可用架构：使用 Redis 集群来保证 Redis 服务不会挂掉
2、缓存时间不一致： 给缓存的失效时间，加上一个随机值，避免集体失效
3、限流降级策略：有一定的备案，比如个性推荐服务不可用了，换成热点数据推荐服务
缓存穿透： 缓存穿透是指查询一个根本不存在的数据，这样的数据肯定不在缓存中，这会导致请求全部落到数据库上，有可能出现数据库宕机的情况。
预防和解决缓存穿透问题，可以考虑以下两种方法：
1、缓存空对象： 将空值缓存起来，但是这样就有一个问题，大量无效的空值将占用空间，非常浪费。
2、布隆过滤器拦截： 将所有可能的查询key 先映射到布隆过滤器中，查询时先判断key是否存在布隆过滤器中，存在才继续向下执行，如果不存在，则直接返回。布隆过滤器有一定的误判，所以需要你的业务允许一定的容错性。
G. 随机存储器（RAM）、只读存储器（ROM）、以及高速缓存（CACHE）各是什么
1.只读存储器（ROM）
ROM表示只读存储器（Read Only Memory），在制造ROM的时候，信息（数据或程序）就被存入并永久保存。这些信息只能读出，一般不能写入，即使机器掉电，这些数据也不会丢失。ROM一般用于存放计算机的基本程序和数据，如BIOS ROM。其物理外形一般是双列直插式（DIP）的集成块。
2.随机存储器（RAM）
随机存储器（Random Access Memory）表示既可以从中读取数据，也可以写入数据。当机器电源关闭时，存于其中的数据就会丢失。我们通常购买或升级的内存条就是用作电脑的内存，内存条（SIMM）就是将RAM集成块集中在一起的一小块电路板，它插在计算机中的内存插槽上，以减少RAM集成块占用的空间。目前市场上常见的内存条有4M／条、8M／条、16M／条等。
3.高速缓冲存储器（Cache）
Cache也是我们经常遇到的概念，它位于CPU与内存之间，是一个读写速度比内存更快的存储器。当CPU向内存中写入或读出数据时，这个数据也被存储进高速缓冲存储器中。当CPU再次需要这些数据时，CPU就从高速缓冲存储器读取数据，而不是访问较慢的内存，当然，如需要的数据在Cache中没有，CPU会再去读取内存中的数据。
H. 什么是缓存数据缓存是什么意思
手机缓存数据是手机上的应用程序在使用过程中下载的临时文件，方便下次使用时快速调用，但是如果手机的应用程序的缓存数据过多会占用手机的存储空间。
以iPhone 7手机为例，清除手机的缓存数据操作步骤如下：
1、打开手机上需要清除缓存数据的应用。