A. 怎麼實現redis的資料庫的緩存(redis實現緩存的流程)
大致為兩種措施：
一、腳本同步：
1、自己寫腳本將資料庫數據寫入到redis/memcached。
2、這就涉及到實時數據變更的問題（mysqlrowbinlog的實時分析），binlog增量訂閱Alibaba的canal，以及緩存層數據丟失/失效後的數據同步恢復問題。
二、純賀業務層實現：
1、先讀取nosql緩存層，沒有數據再讀取mysql層，並寫入數據到nosql。
2、nosql層做好多節點分布式（一致性hash），以及節點失效後替代方案（多層hash尋找相鄰替代節點），和數據震盪恢復了。
redis實現資料庫緩存的分析：
對於變化頻率非常快的數據來說，如果還選擇傳統的靜態緩存方式（Memocached、FileSystem等）展示數據，可能在緩存的存取上會有很大的開銷則褲差，並不能很好的滿足需要，而Redis這樣基於內存的NoSQL資料庫，就非常適合擔任實時數據的容器。
但是往往又有數據可靠性的需求，採用MySQL作為數據存儲，不會因為內存問題而引起數據丟失，同時也可以利用關系資料庫的特性實現很多功能。所以就會很自然的想到是否可以採用MySQL作為數據存孫皮儲引擎，Redis則作為Cache。
MySQL到Redis數據復制方案，無論MySQL還是Redis，自身都帶有數據同步的機制，比較常用的MySQL的Master/Slave模式，就是由Slave端分析Master的binlog來實現的，這樣的數據復制其實還是一個非同步過程，只不過當伺服器都在同一內網時，非同步的延遲幾乎可以忽略。那麼理論上也可用同樣方式，分析MySQL的binlog文件並將數據插入Redis。
因此這里選擇了一種開發成本更加低廉的方式，借用已經比較成熟的MySQLUDF，將MySQL數據首先放入Gearman中，然後通過一個自己編寫的PHPGearmanWorker，將數據同步到Redis。比分析binlog的方式增加了不少流程，但是實現成本更低，更容易操作。
B. 如何使用redis做mysql的緩存
1. 先調優，確認你的MySQL性能足夠好，重新調整架構的代價比較大；2. 並不是所有數據都需要緩存，訪問頻率高，生成代價比較高的才考慮是否緩存，也就是說影響你性能瓶頸的考慮去緩存。
3. 修改量大不是問題，好好設計自己訪問資料庫和緩存的代碼。
4.完成。
C. 資料庫緩存機制是什麼就是緩存是如何作用資料庫的越詳細越好。要對的。
緩存的介質一般是內存，所以讀寫速度很快。但如果緩存中存放的數據量非常大時，也會用硬碟作為緩存介質。緩存的實現不僅僅要考慮存儲的介質，還要考慮到管理緩存的並發訪問和緩存數據的生命周期。
D. 怎麼寫一個緩存把從資料庫中的數據放入緩存中,在頁面直接讀取緩存中的數據
先定義成結構，把表裡的欄位存進結構，然後把結構定義成vector，把結構存入vector，也就是緩存了，要的時候取就是了
E. 資料庫緩存機制是什麼緩存是如何作用資料庫
我們都知道MySQL的TableCache是表定義的緩存，江湖上流傳著各種對這個參數的調優方法。
tablecache的作用，就是節約讀取表結構文件的開銷。對於tablecache是否命中，其實tablecache是針對於線程的，每個線程有自己的緩存，只緩存本線程的表結構定義。不過我們發現，strace中沒有關於表結構文件的open操作（只有stat操作，定位表結構文件是否存在），也就是說tablecache不命中鬧亮罩，不一定需要讀取表結構文件。這種感覺好像是：在不命中tablecache時，命中了另外一個表結構緩存。
運維建議：
我們讀一下MySQL的文檔，關於table_open_cache的建議值公式：建議值=最大並發數*join語句涉及的表的最液鬧大個數。
通過實驗我們鍵迅容易理解：table_cache是針對於線程的，所以需要最大並發數個緩存。另外，一個語句join涉及的表，需要同時在緩存中存在。所以最小的緩存大小，等於語句join涉及的表的最大個數。將這兩個數相乘，就得到了MySQL的建議值公式。
F. 11.33數據緩存的好處是什麼，如何實現數據緩存
資料庫緩存的作用是只在數據第一次被訪問時才從資料庫中讀取數據，將數據放在存儲介質中，以後查詢相同的數據則直接從存儲介質（內存）中返回，這樣速度有明顯的提升。
為了更好的使用數據緩存，應注意以下幾點：
1、如果一個實體標記了緩存屬性，則無論該類是 通過ID查詢還是其它方式的查詢得到的結果，都會自動緩存。 所以，不必擔心結果是否能夠按照預期的需要緩存。
2、查詢緩存如何使用？ 在CastleActiveRecord中的查詢類沒有提供對查詢緩存的支持，只能使用NHibernate的查詢才可以，例子如上所述。
3、緩存的性能，緩存在一定程度上可以提高應用的性能，但需要正確使用，如果使用不慎，緩存反而成為負擔，比如，在應用中如果使用NHibernate.Caches.Prevalence 作為緩存提供程序，如果數據量大，它要在指定目錄下寫入緩存文件，IO消耗相當大，雖然資料庫訪問少了，但是應用的IO卻增長，還不如不使用緩存。因此，使用緩存時應盡量避免使用文件型緩存，應使用內存型緩存。
4、緩存的策略。查詢緩存應只對只讀性數據進行緩存，如果是經常讀寫的數據，可能造成數據不一致，至於造成數據不一致的原因沒有花時間根究。
5、如果實體有繼承關系，必須在被繼承的類上也標記使用 緩存，否則，子類的緩存無效。
6、如果對查詢進行緩存，必須實體也要標記緩存，否則查詢緩存無效。
G. 資料庫緩存機制是什麼緩存是如何作用資料庫
緩存的介質一般是內存，所以讀寫速度很快。但如果緩存中存放的數據量非常大時，也會用硬碟作為緩存介質。緩存的實現不僅僅要考慮存儲的介質，還要考慮到管理緩存的並發訪問和緩存數據的生命周期。
H. 如何用redis/memcache做Mysql緩存層
1、首先明確是不是一定要上緩存，當前架構的瓶頸在哪裡，若瓶頸真是資料庫操作上，再繼續往下看。
2、明確memcached和redis的區別，到底要使用哪個。前者終究是個緩存，不可能永久保存數據（LRU機制），支持分布式，後者除了緩存的同時也支持把數據持久化到磁碟等，redis要自己去實現分布式緩存（貌似最新版本的已集成），自己去實現一致性hash。因為不知道應用場景，不好說一定要用memcache還是redis，說不定用mongodb會更好，比如在存儲日誌方面。
3、緩存量大但又不常變化的數據，比如評論。
4、思路是對的，清晰明了，讀DB前，先讀緩存，如果有直接返回，如果沒有再讀DB，然後寫入緩存層並返回。
5、考慮是否需要主從，讀寫分離，考慮是否分布式部署，考慮是否後續水平伸縮。
6、想要一勞永逸，後續維護和擴展方便，那就將現有的代碼架構優化，按你說的替換資料庫組件需要改動大量代碼，說明當前架構存在問題。可以利用現有的一些框架，比如SpringMVC，將應用層和業務層和資料庫層解耦。再上緩存之前把這些做好。
7、把讀取緩存等操作做成服務組件，對業務層提供服務，業務層對應用層提供服務。
8、保留原始資料庫組件，優化成服務組件，方便後續業務層靈活調用緩存或者是資料庫。
9、不建議一次性全量上緩存，最開始不動核心業務，可以將邊緣業務先換成緩存組件，一步步換至核心業務。
10、刷新內存，以memcached為例，新增，修改和刪除操作，一般採用lazy load的策略，即新增時只寫入資料庫，並不會馬上更新Memcached，而是等到再次讀取時才會載入到Memcached中，修改和刪除操作也是更新 資料庫，然後將Memcached中的數據標記為失效，等待下次讀取時再載入。
大方向兩種方案：
1、腳本同步：
自己寫腳本將資料庫數據寫入到redis/memcached。
這就涉及到實時數據變更的問題（mysql row binlog的實時分析），binlog增量訂閱Alibaba 的canal ，以及緩存層數據 丟失/失效 後的數據同步恢復問題。
2、業務層實現：
先讀取nosql緩存層，沒有數據再讀取mysql層，並寫入數據到nosql。
nosql層做好多節點分布式（一致性hash），以及節點失效後替代方案（多層hash尋找相鄰替代節點），和數據震盪恢復了。