<h2><strong>缓存命中率的介绍</strong></h2>    <p>命中：可以直接通过缓存获取到需要的数据。</p>    <p>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。</p>    <p>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。</p>    <p>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。</p>    <h2><strong>如何监控缓存的命中率</strong></h2>    <p>在memcached中，运行state命令可以查看memcached服务的状态信息，其中cmd_get表示总的get次数，get_hits表示get的总命中次数，命中率 = get_hits/cmd_get。</p>    <p>当然，我们也可以通过一些开源的第三方工具对整个memcached集群进行监控，显示会更直观。比较典型的包括： <strong>zabbix</strong> <strong>、</strong> MemAdmin等。</p>    <p>如图：MemAdmin对memcached服务的命中率情况的监控统计</p>    <p style="text-align: center;"><img src="https://simg.open-open.com/show/e8c9f558f429344c5025c912b981f486.png"></p>    <p>同理，在redis中可以运行info命令查看redis服务的状态信息，其中keyspace_hits为总的命中中次数，keyspace_misses为总的miss次数，命中率=keyspace_hits/（keyspace_hits+keyspace_misses）。</p>    <p>开源工具Redis-star能以图表方式直观redis服务相关信息，同时，zabbix也提供了相关的插件对redis服务进行监控。</p>    <h2><strong>影响缓存命中率的几个因素</strong></h2>    <p>之前的章节中我们提到了缓存命中率的重要性，下面分析下影响缓存命中率的几个因素。</p>    <ol>     <li>业务场景和业务需求</li>    </ol>    <p>缓存适合“读多写少”的业务场景，反之，使用缓存的意义其实并不大，命中率会很低。</p>    <p>业务需求决定了对时效性的要求，直接影响到缓存的过期时间和更新策略。时效性要求越低，就越适合缓存。在相同key和相同请求数的情况下，缓存时间越长，命中率会越高。</p>    <p>互联网应用的大多数业务场景下都是很适合使用缓存的。</p>    <ul>     <li> <p>缓存的设计（粒度和策略）</p> </li>    </ul>    <p>通常情况下，缓存的粒度越小，命中率会越高。举个实际的例子说明：</p>    <p>当缓存单个对象的时候（例如：单个用户信息），只有当该对象对应的数据发生变化时，我们才需要更新缓存或者让移除缓存。而当缓存一个集合的时候（例如：所有用户数据），其中任何一个对象对应的数据发生变化时，都需要更新或移除缓存。</p>    <p>还有另一种情况，假设其他地方也需要获取该对象对应的数据时（比如其他地方也需要获取单个用户信息），如果缓存的是单个对象，则可以直接命中缓存，反之，则无法直接命中。这样更加灵活，缓存命中率会更高。</p>    <p>此外，缓存的更新/过期策略也直接影响到缓存的命中率。当数据发生变化时，直接更新缓存的值会比移除缓存（或者让缓存过期）的命中率更高，当然，系统复杂度也会更高。</p>    <ul>     <li> <p>缓存容量和基础设施</p> </li>    </ul>    <p>缓存的容量有限，则容易引起缓存失效和被淘汰（目前多数的缓存框架或中间件都采用了LRU算法）。同时，缓存的技术选型也是至关重要的，比如采用应用内置的本地缓存就比较容易出现单机瓶颈，而采用分布式缓存则毕竟容易扩展。所以需要做好系统容量规划，并考虑是否可扩展。此外，不同的缓存框架或中间件，其效率和稳定性也是存在差异的。</p>    <ul>     <li> <p>其他因素</p> </li>    </ul>    <p>当缓存节点发生故障时，需要避免缓存失效并最大程度降低影响，这种特殊情况也是架构师需要考虑的。业内比较典型的做法就是通过一致性Hash算法，或者通过节点冗余的方式。</p>    <p>有些朋友可能会有这样的理解误区：既然业务需求对数据时效性要求很高，而缓存时间又会影响到缓存命中率，那么系统就别使用缓存了。其实这忽略了一个重要因素--并发。通常来讲，在相同缓存时间和key的情况下，并发越高，缓存的收益会越高，即便缓存时间很短。</p>    <h2><strong>提高缓存命中率的方法</strong></h2>    <p>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，通过缓存预加载（预热）、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。</p>    <p>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。</p>    <p> </p>    <p> </p>    <p>来自：http://www.cnblogs.com/dinglang/p/6117309.html</p>    <p> </p>