緩存命中率的介紹

命中：可以直接通過(guò)緩存獲取到需要的數(shù)據(jù)。

不命中：無(wú)法直接通過(guò)緩存獲取到想要的數(shù)據(jù)，需要再次查詢數(shù)據(jù)庫(kù)或者執(zhí)行其它的操作。原因可能是由于緩存中根本不存在，或者緩存已經(jīng)過(guò)期。

通常來(lái)講，緩存的命中率越高則表示使用緩存的收益越高，應(yīng)用的性能越好（響應(yīng)時(shí)間越短、吞吐量越高），抗并發(fā)的能力越強(qiáng)。

由此可見(jiàn)，在高并發(fā)的互聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)中，緩存的命中率是至關(guān)重要的指標(biāo)。

如何監(jiān)控緩存的命中率

在memcached中，運(yùn)行state命令可以查看memcached服務(wù)的狀態(tài)信息，其中cmd_get表示總的get次數(shù)，get_hits表示get的總命中次數(shù)，命中率 = get_hits/cmd_get。

當(dāng)然，我們也可以通過(guò)一些開(kāi)源的第三方工具對(duì)整個(gè)memcached集群進(jìn)行監(jiān)控，顯示會(huì)更直觀。比較典型的包括：zabbix、MemAdmin等。

如圖：MemAdmin對(duì)memcached服務(wù)的命中率情況的監(jiān)控統(tǒng)計(jì)

同理，在redis中可以運(yùn)行info命令查看redis服務(wù)的狀態(tài)信息，其中keyspace_hits為總的命中中次數(shù)，keyspace_misses為總的miss次數(shù)，命中率=keyspace_hits/（keyspace_hits+keyspace_misses）。

開(kāi)源工具Redis-star能以圖表方式直觀redis服務(wù)相關(guān)信息，同時(shí)，zabbix也提供了相關(guān)的插件對(duì)redis服務(wù)進(jìn)行監(jiān)控。

影響緩存命中率的幾個(gè)因素

之前的章節(jié)中我們提到了緩存命中率的重要性，下面分析下影響緩存命中率的幾個(gè)因素。

業(yè)務(wù)場(chǎng)景和業(yè)務(wù)需求

緩存適合ldquo;讀多寫少rdquo;的業(yè)務(wù)場(chǎng)景，反之，使用緩存的意義其實(shí)并不大，命中率會(huì)很低。

業(yè)務(wù)需求決定了對(duì)時(shí)效性的要求，直接影響到緩存的過(guò)期時(shí)間和更新策略。時(shí)效性要求越低，就越適合緩存。在相同key和相同請(qǐng)求數(shù)的情況下，緩存時(shí)間越長(zhǎng)，命中率會(huì)越高。

互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的大多數(shù)業(yè)務(wù)場(chǎng)景下都是很適合使用緩存的。

緩存的設(shè)計(jì)（粒度和策略）

通常情況下，緩存的粒度越小，命中率會(huì)越高。舉個(gè)實(shí)際的例子說(shuō)明：

當(dāng)緩存單個(gè)對(duì)象的時(shí)候（例如：?jiǎn)蝹€(gè)用戶信息），只有當(dāng)該對(duì)象對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)發(fā)生變化時(shí)，我們才需要更新緩存或者讓移除緩存。而當(dāng)緩存一個(gè)集合的時(shí)候（例如：所有用戶數(shù)據(jù)），其中任何一個(gè)對(duì)象對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)發(fā)生變化時(shí)，都需要更新或移除緩存。

還有另一種情況，假設(shè)其他地方也需要獲取該對(duì)象對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)時(shí)（比如其他地方也需要獲取單個(gè)用戶信息），如果緩存的是單個(gè)對(duì)象，則可以直接命中緩存，反之，則無(wú)法直接命中。這樣更加靈活，緩存命中率會(huì)更高。

此外，緩存的更新/過(guò)期策略也直接影響到緩存的命中率。當(dāng)數(shù)據(jù)發(fā)生變化時(shí)，直接更新緩存的值會(huì)比移除緩存（或者讓緩存過(guò)期）的命中率更高，當(dāng)然，系統(tǒng)復(fù)雜度也會(huì)更高。

緩存容量和基礎(chǔ)設(shè)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(shù)的緩存框架或中間件都采用了LRU算法）。同時(shí)，緩存的技術(shù)選型也是至關(guān)重要的，比如采用應(yīng)用內(nèi)置的本地緩存就比較容易出現(xiàn)單機(jī)瓶頸，而采用分布式緩存則畢竟容易擴(kuò)展。所以需要做好系統(tǒng)容量規(guī)劃，并考慮是否可擴(kuò)展。此外，不同的緩存框架或中間件，其效率和穩(wěn)定性也是存在差異的。

其他因素

當(dāng)緩存節(jié)點(diǎn)發(fā)生故障時(shí)，需要避免緩存失效并最大程度降低影響，這種特殊情況也是架構(gòu)師需要考慮的。業(yè)內(nèi)比較典型的做法就是通過(guò)一致性Hash算法，或者通過(guò)節(jié)點(diǎn)冗余的方式。

有些朋友可能會(huì)有這樣的理解誤區(qū)：既然業(yè)務(wù)需求對(duì)數(shù)據(jù)時(shí)效性要求很高，而緩存時(shí)間又會(huì)影響到緩存命中率，那么系統(tǒng)就別使用緩存了。其實(shí)這忽略了一個(gè)重要因素--并發(fā)。通常來(lái)講，在相同緩存時(shí)間和key的情況下，并發(fā)越高，緩存的收益會(huì)越高，即便緩存時(shí)間很短。

提高緩存命中率的方法

從架構(gòu)師的角度，需要應(yīng)用盡可能的通過(guò)緩存直接獲取數(shù)據(jù)，并避免緩存失效。這也是比較考驗(yàn)架構(gòu)師能力的，需要在業(yè)務(wù)需求，緩存粒度，緩存策略，技術(shù)選型等各個(gè)方面去通盤考慮并做權(quán)衡。盡可能的聚焦在高頻訪問(wèn)且時(shí)效性要求不高的熱點(diǎn)業(yè)務(wù)上，通過(guò)緩存預(yù)加載（預(yù)熱）、增加存儲(chǔ)容量、調(diào)整緩存粒度、更新緩存等手段來(lái)提高命中率。

對(duì)于時(shí)效性很高（或緩存空間有限），內(nèi)容跨度很大（或訪問(wèn)很隨機(jī)），并且訪問(wèn)量不高的應(yīng)用來(lái)說(shuō)緩存命中率可能長(zhǎng)期很低，可能預(yù)熱后的緩存還沒(méi)來(lái)得被訪問(wèn)就已經(jīng)過(guò)期了。