更新資料庫緩存
一、全頁面靜態化緩存
也就是將頁面全部生成html靜態頁面，用戶訪問時直接訪問的靜態頁面，而不會去走php伺服器解析的流程。此種方式，在CMS系統中比較常見，比如dedecms；
一種比較常用的實現方式是用輸出緩存：
Ob_start()******要運行的代碼*******$content=Ob_get_contents();****將緩存內容寫入html文件*****Ob_end_clean();
二、數據緩存
顧名思義，就是緩存數據的一種方式；比如，商城中的某個商品信息，當用商品id去請求時，就會得出包括店鋪信息、商品信息等數據，此時就可以將這些數據緩存到一個php文件中，文件名包含商品id來建一個唯一標示；下一次有人想查看這個商品時，首先就直接調這個文件裡面的信息，而不用再去資料庫查詢；其實緩存文件中緩存的就是一個php數組之類；
Ecmall商城系統裡面就用了這種方式；
三、查詢緩存
其實這跟數據緩存是一個思路，就是根據查詢語句來緩存；將查詢得到的數讓悶據緩存在一個文件中，下次遇到相同的查詢時，就直接先從這個文件裡面調數據，不正滑悔會再去查資料庫；但此處的緩存文件名可能就需要以查詢語句為基點來建立唯一標示；
按時間變更進行緩存
就是對於緩存文件您需要設一個有效時間，在這個有效時間內，相同的訪問才會先取緩存文件的內容，但是超過設定的緩存時間，就需要重新從資料庫中獲取數據，並生產最新的緩存文件；比如，我將我們商城的首頁就是設置2個小時更新一次。
四、頁面部分緩存
該種方式，是將一個頁面中不經常變的部分進行靜態緩存，而經常變化的塊不緩存，最後組裝在一起顯示；可以使用類似於ob_get_contents的方式實現，也可以利用類似ESI之類的頁面片段緩存策略，使其用來做動態頁面中相對靜態的片段部分的緩存。
該種方式可以用於如商城中的商品頁；
五、Opcode緩存
首先php代碼被解析為Tokens，然後再編譯為Opcode碼，最後執行Opcode碼，返回結果；所以，對於相同的php文件，第一次運行時可以緩存其Opcode碼，下次再執行這個頁面時，直接會去找到緩存下的opcode碼，直接執行最後一步，而不再需要中間的步驟了。
比較知名的是XCache、TurckMMCache、PHPAccelerator等。
六、按內容變更進行緩存
這個也並非獨立的緩存技術，需結合著用；就是當資料庫內容被修改時，即刻更新緩存文件；
比如，一個人流量很大的商城，商品很多，商品表必然比較大，這表的壓力也比較重；我們就可以對商品顯示頁進行頁面緩存；
當商家在後台修改這個商品的信息時，點擊保存，我們同時就更新緩存文件；那麼，買家訪問這個商品信息時，實際問的是舉正一個靜態頁面，而不需要再去訪問資料庫；
試想，如果對商品頁不緩存，那麼每次訪問一個商品就要去資料庫查一次，如果有10萬人在線瀏覽商品，那伺服器壓力就大了；
七、內存式緩存
提到這個，可能大家想到的首先就是Memcached；memcached是高性能的分布式內存緩存伺服器。一般的使用目的是，通過緩存資料庫查詢結果，減少資料庫訪問次數，以提高動態Web應用的速度、提高可擴展性。
它就是將需要緩存的信息，緩存到系統內存中，需要獲取信息時，直接到內存中取；比較常用的方式就是key_>value方式；
connect($memcachehost,$memcacheport)ordie("Couldnotconnect");$memcache->set('key','緩存的內容');$get=$memcache->get($key);//獲取信息?>
八、apache緩存模塊
apache安裝完以後，是不允許被cache的。北京IT培訓認為如果外接了cache或squid伺服器要求進行web加速的話，就需要在htttpd.conf里進行設置，當然前提是在安裝apache的時候要激活mod_cache的模塊。
❷ 資料庫發生變化，怎麼及時更新緩存
您好，這樣的： 這種writer-reader架構，一般思路是在緩存更新階段由writer來解決一致性問題，當資料庫數據變化時，同步更新redis並確保緩存更新成功。 作為完整性判斷，可以不檢查全部的屬性，而對數據使用一個自增的版本號（或時間戳）來判斷是否最新。 作為後置的檢測，可以優化來降低掃描的代價，如只針對最近一個時間周期內（如10min）資料庫中更新過的數據，這個集合應該比較小，去redis中進行檢查的代價會比較低。
❸ 介面添加redis緩存之後並發還是很低
把redis作為緩存使用已經是司空見慣，但是使用redis後也可能會碰到一系列的問題，尤其是數據量很大的時候，經典的幾個問題如下：
(一)緩存和資料庫間數據一致性問題
分布式環境下（單機就不用說了）非常容易出現緩存和資料庫間的數據一致性問題，針對這一點的話，只能說，如果你的項目對緩存的要求是強一致性的，那麼請不要使用緩存。我們只能採取合適的策略來降低緩存和資料庫間數據不一致的概率，而無法保證兩者間的強一致性。合適的策略包括 合適的緩存更新策略，更新資料庫後要及時更新緩存、緩存失敗時增加重試機制，例如MQ模式的消息隊列。
(二)緩存擊穿問題