现在给的模式是这样，在高并发的情况下，使用缓存减少对数据库的交互，从而提高速度。
那就是在数据库中读取一些常用的数据作为缓存，放到相关的服务器中。用户操作的数据以缓存中的数据为主，数据库只作为辅助作用。
问题：
什么时候缓存数据：（答不上来）
缓存一般存什么数据：存一些在特定的时间点不改变的，使用率高的数据
存多久：看数据的类型而定，不怎么改变的or改变频率高的
什么样的数据需要存入数据库中：（答不上来）
缓存与数据库交互的时机：在缓存框架中使用监听器（满足你指定的条件，如缓存达到了多少G...）
清理缓存的时机：定期对缓存中的数据进行采样，清理掉一些不常用的数据
使用此模式的优缺点：
优点：减少对数据库的交互，获取数据的速度快
缺点：服务器宕机则缓存数据丢失-----------备份缓存数据则提高成本
以上的问题，回答都是自己整理的，肯定有不足之处或者是错的地方，还有一些答不上来，希望知道的大牛能不吝赐教！谢谢！
评论内容：
评论1：
如果系统并发量很大，并且数据库已经到了瓶颈了，可以考虑缓存。
关于缓存存多久，应该跟业务逻辑结合，有些数据不经常变，可以存很长时间，有些相对来说变动频繁的，可以存时间短一些。
而有些数据是不能缓存的，例如，用户支付信息，涉及到钱相关的，都不能缓存。
如果使用Memcached或Redis的话，这种缓存系统是可以把数据定期缓存到文件系统，就算宕机重启，也可以一定程度上恢复之前的缓存数据。
- 评论2：
根据自己的构架对每一个分层的数据中，那些相对不会经常变动，或者可以允许变动有一定滞后性的数据，进行缓存，还要提供清除cache的接口，根据不同的业务提供不同的缓存时间。
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1. 收到请求，先查询缓存，查询不到，查询磁盘（MYSQL等数据库)，查询出来，把数据放入缓存，便于下一次请求使用
2. 缓存预热,对于比较变化小，查询量大的数据，可以服务启动前把数据先 load 到 cache,名为预热
3. 对于 MC(memcached)尽量使用一致性 hash 算法，避免MC服务器down机，缓存大面积的失效。
4. 使用缓存集群，缓存分布在多个服务器上，增加可用性
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我做过一次缓存，是仿照hibernate的，是按照SQL的解析和查出的值保存在缓存中的，用LRU算法，当出现更新，删除的操作时，就清空缓存。你说的存一些在特定的时间点不改变的，使用率高的数据，其实表达的是二级缓存，缓存也有一级和二级的区分。