使用场景一：高频率使用但不频繁更新的业务数据。由于不频繁更新，所以可以在系统启动时，从数据库中加载，放入redis。如果更新，需重启服务，当然这比较笨。更好的做法下面会列出。
使用场景二：高频率使用更新还算频繁的业务数据。由于有一定频率的更新，所以可以在用户访问时，查询缓存，如果没有值，则从数据库中加载入redis，并设置过期时间。这样，过期时间内的访问就都走缓存了。这种策略也有问题，就是大并发访问时，容易造成数据库瞬间高并发读，如果程序再写的烂点，查询语句再复杂点，那可能造成数据库死锁。更好的办法，下面列出。
使用场景三：高频率使用高频率更新的业务数据。这种数据就需要在写入数据库的同时放入缓存，不设置过期时间，这样用户每次访问都走缓存。为了保证数据的一致，还有数据对内存的占用，还需要有一些额外的策略。
对于场景一：更好的做法是在系统启动的同时，利用redis的pub/sub功能，启动一个监听通道。当数据发生更新时，往通道publish一个消息，系统接收到消息后，重新从数据库中加载数据，放入缓存。这样系统实现了无中断的更新缓存。
对于场景二：更好的做法是单独启动一个定时任务，把定时任务看做是一个用户，他每隔一段时间从数据库中读取数据，然后放入缓存。而前台用户访问的始终是缓存数据，不会触发数据库的相关操作。这个策略也可以用在场景一中。
当然，使用memcached也可以实现类似的功能，但是我更喜欢用redis，基于他强大的性能和数据结构，可以实现多种复杂的业务需求。