Update 缓存.md

增加了缓存位置及缓存问题相关实例

docs/notes/缓存.md

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 * [点击阅读面试进阶指南 ](https://github.com/CyC2018/Backend-Interview-Guide)
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 * [一、缓存特征](#一缓存特征)
 * [二、LRU](#二lru)
 * [三、缓存位置](#三缓存位置)
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 * [六、数据分布](#六数据分布)
 * [七、一致性哈希](#七一致性哈希)
 * [参考资料](#参考资料)
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+  <!-- GFM-TOC -->
 
 
 # 一、缓存特征
@@ -192,6 +192,15 @@ public class LRU<K, V> implements Iterable<K> {
 
 MySQL 等数据库管理系统具有自己的查询缓存机制来提高查询效率。
 
+##  Java 内部的缓存
+
+Java 为了优化空间，提高字符串、基本数据类型包装类的创建效率，设计了字符串常量池及Byte、Short、Character、Integer、Long、Boolean这6种包装类缓冲池。
+
+##  CPU 多级缓存
+
+为了解决CPU运算速度与主存IO速度不匹配的问题，引入了多级缓存结构，同时使用MESI等缓存一致性协议来解决多核CPU缓存数据一致性的问题。
+
+
 # 四、CDN
 
 内容分发网络（Content distribution network，CDN）是一种互连的网络系统，它利用更靠近用户的服务器从而更快更可靠地将 HTML、CSS、JavaScript、音乐、图片、视频等静态资源分发给用户。
@@ -238,6 +247,19 @@ CDN 主要有以下优点：
 
 要保证缓存一致性需要付出很大的代价，缓存数据最好是那些对一致性要求不高的数据，允许缓存数据存在一些脏数据。
 
+## 缓存“无底洞”现象
+
+指的是为了满足业务要求添加了大量缓存节点， 但是性能不但没有好转反而下降了的现象。
+
+产生原因：缓存系统通常采用hash函数将key映射到对应的缓存节点，随着缓存节点数目的增加，键值分布到更多的节点上，导致客户端一次批量操作会涉及多次网络操作，这意味着批量操作的耗时会随
+着节点数目的增加而不断增大。此外，网络连接数变多，对节点的性能也有一定影响。
+
+解决方案：
+
+- 优化批量数据操作命令；
+- 减少网络通信次数；
+- 降低接入成本，使用长连/连接池,NIO等。
+
 # 六、数据分布
 
 ## 哈希分布