我想问RAM删除数据是通过覆盖还是直接删除的，如果是前者的话手机的RAM的数据还可以恢复吗，电脑在没关闭电源前，关闭进程比方说关掉浏览器，那之前浏览的数据是真的被删除了，还是内存只是将他们标记为可用

我想问RAM删除数据是通过覆盖还是直接删除的，如果是前者的话手机的RAM的数据还可以恢复吗，电脑在没关闭电源前，关闭进程比方说关掉浏览器，那之前浏览的数据是真的被删除了，还是内存只是将他们标记为可用。本人初学，很多东西不懂，勿喷。

• 帮你找了个相似的问题, 你可以看下: https://ask.csdn.net/questions/171696
• 除此之外, 这篇博客: 看完这篇缓存双写分析，你面试不再有问题呢~中的 今天天朗气清，吃饱撑之余，回想了想之前面试阿里的时候，面试官经常会问的缓存和数据库双写一致性问题怎么保证，同时一个好的实践对业务来说是有很大提升，我在网上看了很多博客写关于这块的内容，很多直接拷贝过来的不说，写的也是站在一个小白的立场上，基本看的云里雾里的，那我就今天讲一讲我熟悉的业务场景，以及面对这些业务场景，我们一般会用什么解决方案来处理，前提要记住一点，面试官问你一些比较刁钻的问题的时候，一定是针对业务逻辑去做的，在实际开发中，我们更偏向于舍我求全的方案，没有一个解决方案是完美的，一定是舍弃某些，牺牲某些，而采用较优的方案！！！废话不多说了，开始正文！ 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或跳转源博客中阅读:
  

• 作为开发，如果不了解缓存，那么你一定知道数据库，为什么会有缓存的出现？其实很简单，数据库的读写是基于磁盘IO的，数据库的性能，极大程度由你服务器的磁盘性能，硬件性能决定，目前数据库在软件层面的优化，已经做到了很不错了，但是你硬件

  跟不上，最终的下场就是GG，而面对目前互联网的流量越来越大，对数据库的要求，还是只能满足软件层面，硬件的成本太高，所以大部分的企业是无法承担这样的费用，业务越来越复杂，对数据库的读写压力会越来越大，撑不住会经常打挂几台，集群有时

  也扛不住，怎么办呢？

  那么缓存就出来了，挡在数据库的前面，洪峰流量先走缓存，抗住一波后，再根据业务走数据库；市面上有很多缓存，比如Redis，Memcache等等，这些都是基于内存模型的，学过计算机的都知道，内存的读写速度要大于磁盘的读写速度。

  所以内存的读写一定要快的多，这样也就降低了数据库压力，降低系统的瓶颈。

  虽然缓存出现了，带来极大的好处，同时给业务上带来了额外的问题。

  比如有

  • 数据库和缓存数据不一致，业界称为双写不一致
  • 缓存数据一大批集体失效，导致流量一瞬间直接打到数据库上，给数据库服务打挂了，这个现象业界称为缓存雪崩
  • 缓存和数据库中，都不存在某个数据，但是用户恶意攻击频繁请求一些大字段，大返回结果，以及不存在的数据，导致数据库压力过大而挂掉，这个业界称为缓存穿透
  • 缓存中某条数据不存在，但是数据库中存在，这样的场合一般是某个数据缓存到期了，这个时候读缓存没读到，并发请求上来都去读数据库的这条请求，导致数据库压力很大，这个称为缓存击穿

  其实雪崩和击穿很类似，但是不一样的地方在于：

  缓存击穿指并发查同一条数据，而缓存雪崩是不同数据都过期了，很多数据都查不到从而查数据库。

  进入章节：

  • 以下回答由chatgpt基于相关博客总结生成:

    RAM删除数据是通过覆盖的方式，即将新数据写入原来的位置，而不是直接删除。但是，手机的RAM的数据无法恢复，因为RAM是一种易失性存储器，一旦失去电源，里面的数据就会被清除。对于电脑在关闭进程的情况下，之前浏览的数据可能仍存在内存中，但也取决于具体实现，一般情况下内存只是将他们标记为可用，并不会真正删除数据。

    至于缓存问题，为了避免缓存雪崩和击穿，可以采用以下解决方案：

    1. 针对缓存雪崩，可以将缓存失效时间分散开，比如在原来时间的基础上增加一个随机值。另外也需要采用合适的缓存策略来处理溢出，比如LRU策略。

    2. 针对缓存击穿，可以采用布隆过滤器等方法来防止不存在的数据不断查询DB，或者将空结果进行缓存但过期时间较短。

    3. 如果缓存出现了失效的情况，可以采用加锁或者队列的方式保证缓存的单线程写，避免大量并发请求落到底层存储系统上。

    4. 在使用缓存时，需要注意哪些请求不能被缓存，比如含有no-cache等信息的请求，以免缓存失效导致问题。

    具体实现方式需要根据具体情况具体分析，选择最合适的方案。同时，在缓存系统中也需要采用持久化策略来保证数据的安全。

你说的删除就是释放而已，不会真正去改写里面的内容，但是一旦被释放，很快就会被后面的数据覆盖，毕竟ram的操作是很频繁的