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缓存命中率的介绍
如何监控缓存的命中率
影响缓存命中率的几个因素
1.业务场景和业务需求
2.缓存的设计（粒度和策略）
3.缓存容量和基础设施
4.其他因素
提高缓存命中率的方法
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。
如何监控缓存的命中率
例如：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：
telnet localhost 6379
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
影响缓存命中率的几个因素
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。
1.业务场景和业务需求
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。
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。
互联网应用的大多数业务场景下都是很适合使用缓存的。
2.缓存的设计（粒度和策略）
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：
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。
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。
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。
缓存更新策略一般有以下三种：
（1）FIFO（first in first out），也就是说，最先进入缓存的数据，在缓存空间不够的情况下，将会被先清除。
（2）LFU（less frequently used），这里是说，最少使用的元素会先被清理，这里需要标记元素使用情况。
（3）LRU（least recently used），这个说的是最近最少使用的元素会先被清理，需给元素标记时间戳，距离当前时间最远的元素，将会先被清理。
缓存最大数据量是指在缓存中能处理元素的最大个数或者说所能使用的最大空间。通常来讲，各种缓存机制都会对缓存的最大数据量进行限制，可以是固定大小的存储空间、集合个数，或者是由操作系统所能处理和分配的存储空间决定。而超过缓存机制所允许的最大数据量，系统会进行相应的处理，一般有四种处理方式：
（1）停止缓存服务，把所有的缓存数据清空
（2）拒绝写入，不再对缓存数据进行更新
（3）根据缓存更新策略，清除旧数据
（4）在第三点的基础上，将淘汰的数据备份，腾出新的空间
缓存过期策略一般有以下三种：
（1）立即清理。在设置键的过期时间时，创建一个回调事件，当过期时间达到时，由时间处理器自动执行键的删除操作。
（2）惰性清理。键过期了就过期了，不管。当读/写一个已经过期的key时，会触发惰性删除策略，直接删除掉这个过期key
（3）定期清理。每隔一段时间，对expires字典进行检查，删除里面的过期键。
对于持续运行的服务器来说， 服务器需要定期对自身的资源和状态进行必要的检查和整理，有三种不同的删除策略，立即删除会短时间内占用大量cpu，惰性删除会在一段时间内浪费内存，所以定时删除是一个折中的办法。
3.缓存容量和基础设施
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。
4.其他因素
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。
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。
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）、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。
