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。

转载于:https://www.cnblogs.com/chenhaoyu/p/11308753.html