A. 怎么实现redis的数据库的缓存(redis实现缓存的流程)
大致为两种措施：
一、脚本同步：
1、自己写脚本将数据库数据写入到redis/memcached。
2、这就涉及到实时数据变更的问题（mysqlrowbinlog的实时分析），binlog增量订阅Alibaba的canal，以及缓存层数据丢失/失效后的数据同步恢复问题。
二、纯贺业务层实现：
1、先读取nosql缓存层，没有数据再读取mysql层，并写入数据到nosql。
2、nosql层做好多节点分布式（一致性hash），以及节点失效后替代方案（多层hash寻找相邻替代节点），和数据震荡恢复了。
redis实现数据库缓存的分析：
对于变化频率非常快的数据来说，如果还选择传统的静态缓存方式（Memocached、FileSystem等）展示数据，可能在缓存的存取上会有很大的开销则裤差，并不能很好的满足需要，而Redis这样基于内存的NoSQL数据库，就非常适合担任实时数据的容器。
但是往往又有数据可靠性的需求，采用MySQL作为数据存储，不会因为内存问题而引起数据丢失，同时也可以利用关系数据库的特性实现很多功能。所以就会很自然的想到是否可以采用MySQL作为数据存孙皮储引擎，Redis则作为Cache。
MySQL到Redis数据复制方案，无论MySQL还是Redis，自身都带有数据同步的机制，比较常用的MySQL的Master/Slave模式，就是由Slave端分析Master的binlog来实现的，这样的数据复制其实还是一个异步过程，只不过当服务器都在同一内网时，异步的延迟几乎可以忽略。那么理论上也可用同样方式，分析MySQL的binlog文件并将数据插入Redis。
因此这里选择了一种开发成本更加低廉的方式，借用已经比较成熟的MySQLUDF，将MySQL数据首先放入Gearman中，然后通过一个自己编写的PHPGearmanWorker，将数据同步到Redis。比分析binlog的方式增加了不少流程，但是实现成本更低，更容易操作。
B. 如何使用redis做mysql的缓存
1. 先调优，确认你的MySQL性能足够好，重新调整架构的代价比较大；2. 并不是所有数据都需要缓存，访问频率高，生成代价比较高的才考虑是否缓存，也就是说影响你性能瓶颈的考虑去缓存。
3. 修改量大不是问题，好好设计自己访问数据库和缓存的代码。
4.完成。
C. 数据库缓存机制是什么就是缓存是如何作用数据库的越详细越好。要对的。
缓存的介质一般是内存，所以读写速度很快。但如果缓存中存放的数据量非常大时，也会用硬盘作为缓存介质。缓存的实现不仅仅要考虑存储的介质，还要考虑到管理缓存的并发访问和缓存数据的生命周期。
D. 怎么写一个缓存把从数据库中的数据放入缓存中,在页面直接读取缓存中的数据
先定义成结构，把表里的字段存进结构，然后把结构定义成vector，把结构存入vector，也就是缓存了，要的时候取就是了
E. 数据库缓存机制是什么缓存是如何作用数据库
我们都知道MySQL的TableCache是表定义的缓存，江湖上流传着各种对这个参数的调优方法。
tablecache的作用，就是节约读取表结构文件的开销。对于tablecache是否命中，其实tablecache是针对于线程的，每个线程有自己的缓存，只缓存本线程的表结构定义。不过我们发现，strace中没有关于表结构文件的open操作（只有stat操作，定位表结构文件是否存在），也就是说tablecache不命中闹亮罩，不一定需要读取表结构文件。这种感觉好像是：在不命中tablecache时，命中了另外一个表结构缓存。
运维建议：
我们读一下MySQL的文档，关于table_open_cache的建议值公式：建议值=最大并发数*join语句涉及的表的最液闹大个数。
通过实验我们键迅容易理解：table_cache是针对于线程的，所以需要最大并发数个缓存。另外，一个语句join涉及的表，需要同时在缓存中存在。所以最小的缓存大小，等于语句join涉及的表的最大个数。将这两个数相乘，就得到了MySQL的建议值公式。
F. 11.33数据缓存的好处是什么，如何实现数据缓存
数据库缓存的作用是只在数据第一次被访问时才从数据库中读取数据，将数据放在存储介质中，以后查询相同的数据则直接从存储介质（内存）中返回，这样速度有明显的提升。
为了更好的使用数据缓存，应注意以下几点：
1、如果一个实体标记了缓存属性，则无论该类是 通过ID查询还是其它方式的查询得到的结果，都会自动缓存。 所以，不必担心结果是否能够按照预期的需要缓存。
2、查询缓存如何使用？ 在CastleActiveRecord中的查询类没有提供对查询缓存的支持，只能使用NHibernate的查询才可以，例子如上所述。
3、缓存的性能，缓存在一定程度上可以提高应用的性能，但需要正确使用，如果使用不慎，缓存反而成为负担，比如，在应用中如果使用NHibernate.Caches.Prevalence 作为缓存提供程序，如果数据量大，它要在指定目录下写入缓存文件，IO消耗相当大，虽然数据库访问少了，但是应用的IO却增长，还不如不使用缓存。因此，使用缓存时应尽量避免使用文件型缓存，应使用内存型缓存。
4、缓存的策略。查询缓存应只对只读性数据进行缓存，如果是经常读写的数据，可能造成数据不一致，至于造成数据不一致的原因没有花时间根究。
5、如果实体有继承关系，必须在被继承的类上也标记使用 缓存，否则，子类的缓存无效。
6、如果对查询进行缓存，必须实体也要标记缓存，否则查询缓存无效。
G. 数据库缓存机制是什么缓存是如何作用数据库
缓存的介质一般是内存，所以读写速度很快。但如果缓存中存放的数据量非常大时，也会用硬盘作为缓存介质。缓存的实现不仅仅要考虑存储的介质，还要考虑到管理缓存的并发访问和缓存数据的生命周期。
H. 如何用redis/memcache做Mysql缓存层
1、首先明确是不是一定要上缓存，当前架构的瓶颈在哪里，若瓶颈真是数据库操作上，再继续往下看。
2、明确memcached和redis的区别，到底要使用哪个。前者终究是个缓存，不可能永久保存数据（LRU机制），支持分布式，后者除了缓存的同时也支持把数据持久化到磁盘等，redis要自己去实现分布式缓存（貌似最新版本的已集成），自己去实现一致性hash。因为不知道应用场景，不好说一定要用memcache还是redis，说不定用mongodb会更好，比如在存储日志方面。
3、缓存量大但又不常变化的数据，比如评论。
4、思路是对的，清晰明了，读DB前，先读缓存，如果有直接返回，如果没有再读DB，然后写入缓存层并返回。
5、考虑是否需要主从，读写分离，考虑是否分布式部署，考虑是否后续水平伸缩。
6、想要一劳永逸，后续维护和扩展方便，那就将现有的代码架构优化，按你说的替换数据库组件需要改动大量代码，说明当前架构存在问题。可以利用现有的一些框架，比如SpringMVC，将应用层和业务层和数据库层解耦。再上缓存之前把这些做好。
7、把读取缓存等操作做成服务组件，对业务层提供服务，业务层对应用层提供服务。
8、保留原始数据库组件，优化成服务组件，方便后续业务层灵活调用缓存或者是数据库。
9、不建议一次性全量上缓存，最开始不动核心业务，可以将边缘业务先换成缓存组件，一步步换至核心业务。
10、刷新内存，以memcached为例，新增，修改和删除操作，一般采用lazy load的策略，即新增时只写入数据库，并不会马上更新Memcached，而是等到再次读取时才会加载到Memcached中，修改和删除操作也是更新 数据库，然后将Memcached中的数据标记为失效，等待下次读取时再加载。
大方向两种方案：
1、脚本同步：
自己写脚本将数据库数据写入到redis/memcached。
这就涉及到实时数据变更的问题（mysql row binlog的实时分析），binlog增量订阅Alibaba 的canal ，以及缓存层数据 丢失/失效 后的数据同步恢复问题。
2、业务层实现：
先读取nosql缓存层，没有数据再读取mysql层，并写入数据到nosql。
nosql层做好多节点分布式（一致性hash），以及节点失效后替代方案（多层hash寻找相邻替代节点），和数据震荡恢复了。