答案：MySQL缓存需结合业务场景选择组合策略。现代架构弃用Query Cache，转用Redis等应用层缓存；通过Cache-Aside或Write-Through保障一致性；采用本地+分布式多级缓存提升性能；读多写少用Redis+CACHE-ASIDE，高并发写用Write-Behind，通用场景推三层架构，核心是按流量与一致性权衡选型。
MySQL缓存架构的选择需要根据业务场景、数据读写比例、一致性要求和系统规模来决定。直接使用单一缓存往往无法满足复杂需求，因此常见的做法是组合多种缓存策略，形成多层或协同的缓存体系。
1. 查询缓存（Query Cache） vs 应用层缓存
MySQL自带的Query Cache在8.0版本中已被移除，说明其在高并发场景下存在性能瓶颈和锁争用问题。因此，现代架构更多依赖应用层缓存机制：
- 避免依赖MySQL查询缓存：已过时，不推荐使用。
- 使用Redis或Memcached作为应用层缓存：将热点查询结果以键值形式缓存，减少数据库压力。
- 缓存粒度控制：按业务主键（如用户ID、订单号）缓存数据，避免缓存整个大结果集。
2. 缓存与数据库一致性策略
缓存组合方案必须解决数据一致性问题，常见方式包括：
- Cache-Aside（旁路缓存）：应用先查缓存，未命中则查数据库，再写入缓存。更新时先更新数据库，再删除缓存（推荐“先写库，后删缓存”）。
- Write-Through（直写模式）：更新操作由缓存层代理，缓存同步写入数据库，适合写频繁且一致性要求高的场景。
- 延迟双删：在更新数据库前后各删除一次缓存，降低脏读概率，适用于高并发更新场景。
3. 多级缓存架构设计
为提升性能和容错能力，可采用多层缓存结构：
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- 本地缓存 + 分布式缓存：如Guava或Caffeine作为本地缓存，Redis作为共享缓存。本地缓存减少网络开销，Redis保证数据一致性。
- 适用场景划分：本地缓存适合访问频率极高、容忍短暂不一致的数据（如配置项），Redis用于跨实例共享的热点数据。
- 缓存失效策略：设置合理的TTL，结合主动失效机制（如消息通知）清理过期数据。
4. 常见MySQL缓存组合方案
根据不同业务需求，可选择以下典型组合：
- 读多写少场景（如商品详情页）：Redis缓存热点数据 + 数据库持久化，采用Cache-Aside模式，设置5~30分钟TTL。
- 高并发写场景（如订单状态）：Redis + MySQL，使用Write-Behind（异步回写）减轻数据库压力，但需保障持久化可靠性。
- 分布式系统通用方案：本地缓存（Caffeine）→ Redis → MySQL，逐层降级，提升响应速度并防止单点故障。
基本上就这些。关键在于根据实际流量模型和一致性要求做权衡，没有万能方案，只有最适合当前阶段的组合。
