用于重复查询的有效缓存策略通常涉及将频繁请求的数据存储在快速访问存储中，以减少延迟和后端负载。三种经过验证的方法包括基于时间的过期（TTL）、缓存旁路模式和内容感知键生成。这些方法平衡了性能提升和一致性，确保缓存数据保持有用，而不会变得陈旧。选择取决于查询复杂性、数据更新频率以及对临时不一致性的容忍度等因素。
具有 TTL（生存时间）的基于时间的缓存非常适合以可预测的方式更改的数据。例如，一个电子商务网站可能会使用 Redis 缓存产品列表 5 分钟，从而减少高流量期间的数据库命中。缓存旁路模式（也称为延迟加载）允许应用程序首先检查缓存，仅在未命中时才查询数据库。这对于读取繁重的工作负载（如用户个人资料查找）非常有效——在首次查询“user_123”后，后续请求将跳过数据库。对于复杂或参数化查询，基于查询参数（例如，product_search:category=electronics&page=2）生成缓存键可确保相同的请求重用缓存结果，避免冗余处理。
直写或回写缓存非常适合在更新之后进行的重复查询。直写缓存同时更新缓存和数据库，非常适合需要严格一致性的财务数据。回写缓存批量更新数据库，对于高写入系统（如分析仪表板）非常有用，在这些系统中，数据新鲜度的轻微延迟是可以接受的。但是，所有策略都需要仔细的失效处理——例如，在用户购买后清除用户缓存的订单。 Redis 或 Memcached 等工具提供细粒度的控制，而数据库级别的查询缓存（如 MySQL 的查询缓存）为精确的 SQL 重复提供自动处理。开发人员应监控命中率和内存使用情况，以避免缓存膨胀或过多的未命中。