應用Redis實現資料的讀寫，同時利用佇列處理器定時將資料寫入mysql。

同時要注意避免衝突，在redis啟動時去mysql讀取所有表鍵值存入redis中，往redis寫資料時，對redis主鍵自增並進行讀取，若mysql更新失敗，則需要及時清除快取及同步redis主鍵。

這樣處理，主要是實時讀寫redis，而mysql資料則通過佇列非同步處理，緩解mysql壓力，不過這種方法應用場景主要基於高併發，而且redis的高可用叢集架構相對更復雜，一般不是很推薦。

《記憶體資料庫和mysql的同步機制》

redis如何做到和mysql資料庫的同步

【方案一】http://www.zhihu.com/question/23401553?sort=created

程式實現mysql更新、新增、刪除就刪除redis資料。

程式查詢redis，不存在就查詢mysql並儲存redis

redis和mysql資料的同步，程式碼級別大致可以這樣做：

讀: 讀redis->沒有，讀mysql->把mysql資料寫回redis

寫: 寫mysql->成功，寫redis（捕捉所有mysql的修改，寫入和刪除事件，對redis進行操作）

【方案二】http://www.linuxidc.com/Linux/2015-01/380.htm

實時獲取mysql binlog進行解析，然後修改redis

MySQL到Redis資料方案

無論MySQL還是Redis，自身都帶有資料同步的機制，像比較常用的MySQL的Master/Slave模式，就是由Slave端分析Master的binlog來實現的，這樣的資料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。

那麼理論上我們也可以用同樣方式，分析MySQL的binlog檔案並將資料插入Redis。但是這需要對binlog檔案以及MySQL有非常深入的理解，同時由於binlog存在Statement/Row/Mixedlevel多種形式，分析binlog實現同步的工作量是非常大的。

因此這裡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MySQL UDF，將MySQL資料首先放入Gearman中，然後通過一個自己編寫的PHP Gearman Worker，將資料同步到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。

【方案三】

使用mysql的udf，詳情請看MySQL :: MySQL 5.1 Reference Manual :: 22.3 Adding New Functions to MySQL 然後通過trigger在表update和insert之後進行函式的呼叫，寫入到redis中去。大致是這個樣子。

【http://www.zhihu.com/question/27738066】

1.首先明確是不是一定要上快取，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。前者終究是個快取，不可能永久儲存資料（LRU機制），支援分散式，後者除了快取的同時也支援把資料持久化到磁碟等，redis要自己去實現分散式快取（貌似最新版本的已整合），自己去實現一致性hash。因為不知道你們的應用場景，不好說一定要用memcache還是redis，說不定用mongodb會更好，比如在儲存日誌方面。

3.快取量大但又不常變化的資料，比如評論。

4.你的思路是對的，清晰明瞭，讀DB前，先讀快取，如果有直接返回，如果沒有再讀DB，然後寫入快取層並返回。

5.考慮是否需要主從，讀寫分離，考慮是否分散式部署，考慮是否後續水平伸縮。

6.想要一勞永逸，後續維護和擴充套件方便，那就將現有的程式碼架構優化，按你說的替換資料庫元件需要改動大量程式碼，說明當前架構存在問題。可以利用現有的一些框架，比如SpringMVC，將你的應用層和業務層和資料庫層解耦。再上快取之前把這些做好。

7.把讀取快取等操作做成服務元件，對業務層提供服務，業務層對應用層提供服務。

8.保留原始資料庫元件，優化成服務元件，方便後續業務層靈活呼叫快取或者是資料庫。

9.不建議一次性全量上快取，最開始不動核心業務，可以將邊緣業務先換成快取元件，一步步換至核心業務。

10.重新整理記憶體，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中的資料標記為失效，等待下次讀取時再載入。