1、出现的背景、初衷和要达到什么样的目标或是要解决什么样的问题？
CPU的三级缓存（CPU-->L1-->L2-->L3-->内存-->磁盘），解决了CPU、内存以及磁盘之间的运算速度的性能问题
包括：本地缓存、第三方缓存、HTTP的缓存等等
缓存的目标就是：减少对数据库（或耗时组件）的访问，提高访问的速度
利用分布式缓存解决请求的无状态性、单机本地内存都有限
2、优势和劣势分别是什么，或者说，trade-off是什么？
性能提升
数据同步问题（牺牲强一致性）
缓存穿透（一直访问一个数据库不存在的数据--布隆过滤器）
缓存击穿（热点key在某一时刻过期--热点数据不过期或互斥锁）
缓存雪崩（在某一时刻，多个key失效--key失效的随机性，高可用）
3、适用的场景？
Cache-Aside
读场景：先从缓存中获取数据，如果没有命中，则到数据库中获取，并将数据放入缓存供下次读取使用。
写场景：先将数据写入数据库，写成功之后将缓存失效。（为什么不是写完数据库后更新缓存？两个并发的写操作导致脏数据）
Cache-As-SoR
Read-Through：从缓存获取数据，如果没命中，由缓存自己去从数据库获取数据
Write-Through：通过缓存写数据，同步数据库由缓存自己操作
Write-Behind：通过缓存写数据，同步数据库由缓存自己操作（异步执行）
4、技术的组成部分和关键点？
命中率
缓存有效期，过短导致频繁的更新，过长会浪费内存
缓存过期策略，LRU
5、底层原理和关键实现？
哈希表（key-value）
6、已有的实现和它之间的对比？
Memcached：数据结构比较单一
redis：数据结构丰富
