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。
‘贰’ 怎么实现redis的数据库的缓存
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（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。
二、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。
‘叁’ java怎么将数据库的数据做缓存，方便查找。
内存数据库有现成的redis，高效存取键值对，键设为你的查询条件，值设为你的查询结果转为字符串 查询时先从redis取，没有再查数据库，并且设置redis的过期时间，这种方式需要项目对实时性要求不高，这样你才能用缓存，而且如果你的项目没有明显java怎么将数据库的数据做缓存，方便查找。
‘肆’ 如何启用数据库缓存依赖项
我是这样解决的：
查看数据库
--安全性---登录名
，看看有没有“pet”这个用户名，没有则新建，角色为
public
和
sysadmin
。映射的话选你要处理的表。当然“混合模式”那里还是要调的。然后试试pet能不能登录数据库，可以的话就创建“数据库缓存依赖项”
‘伍’ 应用层的数据怎么放入数据库缓存
代码一：原来的存储过程
则加入缓存层之后的代码如下：
CREATE PROCEDURE dbo.usp_GetRelatedItems
@ItemID INT AS
BEGIN
IF EXISTS(SELECT * FROM Cache.dbo.GetRelatedItems
WHERE ItemID=@ItemID)
SELECT *
FROM Cache.dbo.GetRelatedItems
WHERE ItemID=@ItemID
ELSE
SELECT RelatedItemID,RelatedItemName
FROM dbo.BigComplicatedView
WHERE SoldItemID=@ItemID;
END
GO
代码二：实现缓存（一）
代码二引入了一个新表Cache.dbo.GetRelatedItems，其中Cache是新建的数据库。该表中的列比usp_GetRelatedItems的返回结果多了一个输入字段和一个ID，其格式如下：
该表中的数据可以根据需要每天晚上或者每周进行一次truncate。另外，在实际工作中实现这样一个方案时，他还会根据大量A/B性能测试的结果创建恰当的聚簇索引。
‘陆’ 如何开启SQLSERVER数据库缓存
他的高速缓存是用来存储sql信息，以及最近使用数据，减少磁盘IO的作用，提高存储读写速度的； 一般web网站中，需要用到数据检索的查询sql缓存 新手的话没关系，一般多看看他们的产品资料即可；sql有很多在线帮助；
‘柒’ 数据库发生变化，怎么及时更新缓存
您好，这样的： 这种writer-reader架构，一般思路是在缓存更新阶段由writer来解决一致性问题，当数据库数据变化时，同步更新redis并确保缓存更新成功。 作为完整性判断，可以不检查全部的属性，而对数据使用一个自增的版本号（或时间戳）来判断是否最新。 作为后置的检测，可以优化来降低扫描的代价，如只针对最近一个时间周期内（如10min）数据库中更新过的数据，这个集合应该比较小，去redis中进行检查的代价会比较低。
‘捌’ 如何在服务器宕机后重新把数据添加到缓存里
如果进程和缓存是分离的，那么要区分宕机部分是缓存引起的，还是逻辑引起的。比如采用memcached，如果是逻辑服务器宕机，重启就好了。如果是memcached宕机，可有两种方法选择，一个是根据日志恢复，一个是重新从数据库加载必要的数据进入到缓存。
如果进程和缓存是管理的，当宕机事件发生，一般缓存也被破坏，这种情况下，建议从数据库中加载最常用的或者按照时间排序修改最频繁的数据。
‘玖’ 如何使用redis缓存加索引处理数据库百万级并发
1.总的老说，优化方案中只有两种，一种是给查询的字段加组合索引。另一种是给在用户和数据库中增加缓存
2.添加索引方案：面对1~2千的并发是没有压力的，在往上则限制的瓶颈就是数据库最大连接数了，在上面中我用show global status like 'Max_used_connections’查看数据库可以知道数据库最大响应连接数是5700多，超过这个数tomcat直接报错连接被拒绝或者连接已经失效
3.缓存方案：在上面的测试可以知道，要是我们事先把数据库的千万条数据同步到redis缓存中，瓶颈就是我们的设备硬件性能了，假如我们的主机有几百个核心CPU，就算是千万级的并发下也可以完全无压力，带个用户很好的。
4.索引+缓存方案：缓存事先没有要查询的数据，在一万的并发下测试数据库毫无压力，程序先通过查缓存再查数据库大大减轻了数据库的压力，即使缓存不命中在一万的并发下也能正常访问,在10万并发下数据库依然没压力，但是redis服务器设置最大连接数300去处理10万的线程，4核CPU处理不过来，很多redis连接不了。我用show global status like 'Max_used_connections'查看数据库发现最大响应连接数是388，这么低所以数据库是不会挂掉的。雷达下载更专业。
5.使用场景：a.几百或者2000以下并发直接加上组合索引就可以了。b.不想加索引又高并发的情况下可以先事先把数据放到缓存中，硬件设备支持下可解决百万级并发。c.加索引且缓存事先没有数据，在硬件设备支持下可解决百万级并发问题。d.不加索引且缓存事先没有数据，不可取，要80多秒才能得到结果，用户体验极差。
6.原理：其实使用了redis的话为什么数据库不会崩溃是因为redis最大连接数为300，这样数据库最大同时连接数也是300多，所以不会挂掉，至于redis为什么设置为300是因为设置的太高就会报错(连接被拒绝)或者等待超时(就算设置等待超时的时间很长也会报这个错)。