一、缓存命中率的介绍

命中:可以直接通过缓存获取到需要的数据。

不命中:无法直接通过缓存获取到想要的数据,需要再次查询数据库或者执行其它的操作。原因可能是由于缓存中根本不存在,或者缓存已经过期。

通常来讲,缓存的命中率越高则表示使用缓存的收益越高,应用的性能越好(响应时间越短、吞吐量越高),抗并发的能力越强。

由此可见,在高并发的互联网系统中,缓存的命中率是至关重要的指标。

二、如何监控缓存命中率

  redis提供了INFO这个命令,能够随时监控服务器的状态,只用telnet到对应服务器的端口,执行命令即可

127.0.0.1> info

  在输出的信息里面有这几项和缓存的状态比较有关系:

keyspace_hits:14414110
keyspace_misses:3228654
used_memory:433264648
expired_keys:1333536
evicted_keys:1547380

  通过计算hits和miss,我们可以得到缓存的命中率:14414110 / (14414110 + 3228654) = 81% ,一个缓存失效机制,和过期时间设计良好的系统,命中率可以做到95%以上

三、提高缓存命中率的方法

  从架构师的角度,需要应用尽可能的通过缓存直接获取数据,并避免缓存失效。这也是比较考验架构师能力的,需要在业务需求,缓存粒度,缓存策略,技术选型等各个方面去通盘考虑并做权衡。尽可能的聚焦在高频访问且时效性要求不高的热点业务上(如字典数据、session、token)通过缓存预加载(预热)、合理调整缓存有效期的时间 (避免同时失效)、增加存储容量、调整缓存粒度、更新缓存等手段来提高命中率。

  对于时效性很高(或缓存空间有限),内容跨度很大(或访问很随机),并且访问量不高的应用来说缓存命中率可能长期很低,可能预热后的缓存还没来得被访问就已经过期了。

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