1樓：
看應用場景是頻繁讀、頻繁寫、頻繁讀寫。
讀多的場景：記憶體、磁碟雙寫就可以。
寫多的場景就需要考慮寫入削峰，可入kafka佇列快取寫入、leveldb記憶體+磁碟的多層快取削峰等。
2樓：
目前的回答從方案上已經說的很全面了，說下我的看法，我比較傾向
@白楊 ， @小碼農xyz 的傾向，
在我的業務經驗裡，如果我們需要做快取大部分的業務都不需要嚴格的強一致，如果需要強一致的話不妨直接去讀db來減少複雜性，只需要一些手段來保持最終一致性即可（打個比方最簡單的ttl）。
在快取更新上我比較喜歡用
雖然說並不完美，但是可以應對大部分的情況。
多說一些在不同的db上也可以有一些不同的變化，打個比方我現在在用的cosmos db
他有乙個功能
Change feed processor in Azure Cosmos DB
可以很好的用來重新整理快取
3樓：小碼農xyz
建議：讀請求先讀快取，未命中情況下再讀資料庫再set快取寫請求先快取再資料庫，快取使用delete而不是set延伸問題：
主從同步，主從同步存在同步未完成時讀從庫時存在髒資料，這個時候髒資料再set會導致後續請求get的都是髒資料，這裡我們可以在同步完成時通過工具訂閱從庫的binlog獲取完成時間再delete重新set（這裡的前提是讀從庫來更新快取）
小tpis：延伸問題講道理我是找不到好的解決方案，如果有希望分享
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