緩存命中率的介紹 命中：可以直接通過緩存獲取到需要的數據。 不命中：無法直接通過緩存獲取到想要的數據，需要再次查詢資料庫或者執行其它的操作。原因可能是由於緩存中根本不存在，或者緩存已經過期。 通常來講，緩存的命中率越高則表示使用緩存的收益越高，應用的性能越好（響應時間越短、吞吐量越高），抗併發的能力 ...
緩存命中率的介紹
命中：可以直接通過緩存獲取到需要的數據。
不命中：無法直接通過緩存獲取到想要的數據，需要再次查詢資料庫或者執行其它的操作。原因可能是由於緩存中根本不存在，或者緩存已經過期。
通常來講，緩存的命中率越高則表示使用緩存的收益越高，應用的性能越好（響應時間越短、吞吐量越高），抗併發的能力越強。
由此可見，在高併發的互聯網系統中，緩存的命中率是至關重要的指標。
如何監控緩存的命中率
redis提供了INFO這個命令，能夠隨時監控伺服器的狀態，只用telnet到對應伺服器的埠，執行命令即可：
telnet localhost 6379
info
在輸出的信息裡面有這幾項和緩存的狀態比較有關係：
keyspace_hits:14414110
keyspace_misses:3228654
used_memory:433264648
expired_keys:1333536
evicted_keys:1547380
通過計算hits和miss，我們可以得到緩存的命中率：14414110 / (14414110 + 3228654) = 81% ，一個緩存失效機制，和過期時間設計良好的系統，命中率可以做到95%以上
有個ruby gem叫redis-stat，它利用INFO命令展現出更直觀的信息報表，推薦：
https://github.com/junegunn/redis-stat
同時，zabbix也提供了相關的插件對redis服務進行監控。
影響緩存命中率的幾個因素
之前的章節中我們提到了緩存命中率的重要性，下麵分析下影響緩存命中率的幾個因素。
1.業務場景和業務需求
緩存適合“讀多寫少”的業務場景，反之，使用緩存的意義其實並不大，命中率會很低。
業務需求決定了對時效性的要求，直接影響到緩存的過期時間和更新策略。時效性要求越低，就越適合緩存。在相同key和相同請求數的情況下，緩存時間越長，命中率會越高。
互聯網應用的大多數業務場景下都是很適合使用緩存的。
2.緩存的設計（粒度和策略）
通常情況下，緩存的粒度越小，命中率會越高。舉個實際的例子說明：
當緩存單個對象的時候（例如：單個用戶信息），只有當該對象對應的數據發生變化時，我們才需要更新緩存或者讓移除緩存。而當緩存一個集合的時候（例如：所有用戶數據），其中任何一個對象對應的數據發生變化時，都需要更新或移除緩存。
還有另一種情況，假設其他地方也需要獲取該對象對應的數據時（比如其他地方也需要獲取單個用戶信息），如果緩存的是單個對象，則可以直接命中緩存，反之，則無法直接命中。這樣更加靈活，緩存命中率會更高。
此外，緩存的更新/過期策略也直接影響到緩存的命中率。當數據發生變化時，直接更新緩存的值會比移除緩存（或者讓緩存過期）的命中率更高，當然，系統複雜度也會更高。
3.緩存容量和基礎設施
緩存的容量有限，則容易引起緩存失效和被淘汰（目前多數的緩存框架或中間件都採用了LRU演算法）。同時，緩存的技術選型也是至關重要的，比如採用應用內置的本地緩存就比較容易出現單機瓶頸，而採用分散式緩存則畢竟容易擴展。所以需要做好系統容量規劃，並考慮是否可擴展。此外，不同的緩存框架或中間件，其效率和穩定性也是存在差異的。
4.其他因素
當緩存節點發生故障時，需要避免緩存失效並最大程度降低影響，這種特殊情況也是架構師需要考慮的。業內比較典型的做法就是通過一致性Hash演算法，或者通過節點冗餘的方式。
有些朋友可能會有這樣的理解誤區：既然業務需求對數據時效性要求很高，而緩存時間又會影響到緩存命中率，那麼系統就別使用緩存了。其實這忽略了一個重要因素--併發。通常來講，在相同緩存時間和key的情況下，併發越高，緩存的收益會越高，即便緩存時間很短。
提高緩存命中率的方法
從架構師的角度，需要應用儘可能的通過緩存直接獲取數據，並避免緩存失效。這也是比較考驗架構師能力的，需要在業務需求，緩存粒度，緩存策略，技術選型等各個方面去通盤考慮並做權衡。儘可能的聚焦在高頻訪問且時效性要求不高的熱點業務上（如字典數據、session、token），通過緩存預載入（預熱）、增加存儲容量、調整緩存粒度、更新緩存等手段來提高命中率。
對於時效性很高（或緩存空間有限），內容跨度很大（或訪問很隨機），並且訪問量不高的應用來說緩存命中率可能長期很低，可能預熱後的緩存還沒來得被訪問就已經過期了。
