举一些场景：
一、比如实现一个简单的日志收集功能或发送大量短信、邮件的功能，实现方式是先将数据收集到队列中，然后有一个定时任务去消耗队列，处理该做的事情。
直接使用 Redis 的 lpush，rpop 或 rpush，lpop。
//进队列
$redis->lpush(key, value);
//出队列
$redis->rpop(key);Memcached 没有这种数据结构。
二、比如我们要存储用户信息，ID、姓名、电话、年龄、身高 ，怎么存储？
方案一：key => value
key = user_data_用户ID
value = json_encode(用户数据)
查询时，先取出key，然后进行json_decode解析。
方案二：hash
key = user_data_用户ID
hashKey = 姓名，value = xx
hashKey = 电话，value = xx
hashKey = 年龄，value = xx
hashKey = 身高，value = xx
查询时，取出key即可。
//新增
$redis->hSet(key, hashKey, value);
$redis->hSet(key, hashKey, value);
$redis->hSet(key, hashKey, value);
//编辑
$redis->hSet(key, hashKey, value);
//查询
$redis->hGetAll(key); //查询所有属性
$redis->hGet(key, hashKey); //查询某个属性方案二 优于 方案一。
三、比如社交项目类似于新浪微博，个人中心的关注列表和粉丝列表，双向关注列表，还有热门微博，还有消息订阅 等等。
以上都用 Redis 提供的相关数据结构即可。
四、Memcached 只存储在内存中，而 Redis 既可以存储在内存中，也可以持久化到磁盘上。
如果需求中的数据需要持久化，请选择 Redis 。
个人在工作中没有用到 Memcached ，通过查询资料得到 Memcached 内存分配时优于 Redis。
Memcached 默认使用 Slab Allocation 机制管理内存，按照预先规定的大小，将分配的内存分割成特定长度的块以存储相应长度的key-value数据记录，以完全解决内存碎片问题。
如何保证，缓存与数据库的数据一致性？
新增数据：先新增到数据库，再新增到缓存。
编辑数据：先删除缓存数据，再修改数据库中数据，再新增到缓存。
删除数据：先删除缓存数据，再删除数据库中数据。
查询数据：先查询缓存数据，没有，再查询数据库，再新增到缓存。
强一致性是很难保证的，比如事务一致性，时间点一致性，最终一致性等。