缓存命中率

1、缓存命中率低 缓存数据生产服务那一层已经搞定了，相当于三层缓存架构中的本地堆缓存+redis分布式缓存都搞定了 就要来做三级缓存中的nginx那一层的缓存了 如果一般来说，你默认会部署多个nginx，在里面都会放一些缓存，就默认情况下，此时缓存命中率是比较低的 2、如何提升缓存命中率 分发层+应用层，双层nginx 分发层nginx，负责流量分发的逻辑和策略，这个里面它可以根据你自己定义的一些规则，比如根据productId去进行hash，然后对后端的nginx数量取模 将某一个商品的访问的请求，就固定路由到一个nginx后端服务器上去，保证说只会从redis中获取一次缓存数据，后面全都是走nginx本地缓存了 后端的nginx服务器，就称之为应用服务器; 最前端的nginx服务器，被称之为分发服务器 看似很简单，其实很有用，在实际的生产环境中，可以大幅度提升你的nginx本地缓存这一层的命中率，大幅度减少redis后端的压力，提升性能 来源： CSDN 作者： 康康的博客 链接： https://blog.csdn.net/kang123488/article/details/79519249

memcache缓存命中率分析 对memcache缓存命中率分析，对我们业务优化有着重要的意义。 缓存命中率定义： 命中率=请求成功数/请求总数 如何检测memcache的缓存命中率： 1.使用memcache自带的memcache.php 将memcache.php复制到web目录下 vi memcache.php 编辑memcache的配置信息 <?php $VERSION='$Id: memcache.php 309747 2011-03-27 17:28:56Z hradtke $'; define('ADMIN_USERNAME','memcache'); // Admin Username define('ADMIN_PASSWORD','password'); // Admin Password define('DATE_FORMAT','Y/m/d H:i:s'); define('GRAPH_SIZE',200); define('MAX_ITEM_DUMP',50); $MEMCACHE_SERVERS[] = 'mymemcache-server1:11211'; // add more as an array $MEMCACHE_SERVERS[] = 'mymemcache-server2:11211'; // add more as an array /

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 有个ruby gem叫redis-stat，它利用INFO命令展现出更直观的信息报表，推荐： https://github.com/junegunn/redis-stat 来源： CSDN 作者： 赶路人儿 链接： https://blog.csdn.net/liuxiao723846/article/details/51445448

Redis提供INFO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，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 有个ruby gem叫redis-stat，它利用INFO命令展现出更直观的信息报表，推荐： https://github.com/junegunn/redis-stat 来源： CSDN 作者： zero__007 链接： https://blog.csdn.net/zero__007/article/details/90142799

目录 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

1.通过使用多级hash缓存： 假如一个hash表数据存储在一个arr[size]数组中，那么元素位置计算方式为:int location = key%size;但是不同key，可能有相同的位置，这样就会造成缓存命中率下降， 解决办法：多维数组，20-25行，每行10000列，根据离散数学余数原理，每行最大元素个数离10000最近的质数最好，而且每行依次递减 例如9997 9991 当key%9997 时，如果存储位置已经存在元素，则key%9991，这样能提高缓存命中率，当然也会有不能加入缓存的元素，对于这部分数据，可以写到磁盘上，索引文件映射到内存中，这样可以通过索引快速定位到数据文件中的数据 ，然后把文件中的数据添加到内存中，这样获取数据反应速度会降低 2.如果对缓存数据可靠性要求高，不考虑多线程情况下，对于共享内存数据读取可以使用volidate(同步)关键字 3.数据大小不同业务对应不同缓存实例，memcache基本单位是page（默认1M），一个slab多个page，一个page多个chunk，item是数据值占的内存的大小，根据chunk大小选择；slab之间大小通过增长因子控制(默认1.25) 通过判断 get_miss/(get_miss+get_hit)、evictions（memcache内存满后删除旧item数目） 来源： CSDN 作者： liujn347

redis在实际项目当中必然充当缓存角色，在系统启动的时候。我们把相关热点数据缓存到redis，用来提高访问相应速度。也就是说我们的application server 会先访问redis，如果redis中有这条记录则称之为命中；如果没有则称之为没有命中，没有命中的话我们就到relational database中读取数据并缓存到redis中。由此延伸出一个 命中率 的概念：命中率=命中请求个数/请求总个数。 来源： CSDN 作者： 农村闲置劳动力进城搬砖大队--三队长 链接： https://blog.csdn.net/weixin_37493569/article/details/83478213

redis缓存命中率如何计算 /home/pubsrv/redis-2.8.12/src/redis-cli -p 6379 -h 192.168.11.13 -a ZTZmZDc4ODAwMjMx 192.168.11.14:6379> info 缓存命中率 = keyspace_hits / (keyspace_hits + keyspace_misses) 影响缓存命中率的因素 1. 业务场景 缓存适合“读多写少”的业务场景，反之，使用缓存的意义不大，命中率会很低。缓存时间越长，命中率会越高。时效性要求越低，就越适合缓存。 2. 更新策略 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。2. 3. 清理策略 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。 （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

很多数据库产品都能够缓存查询的执行计划，对于相同类型的SQL就可以跳过SQL解析和执行计划生成截断。MySQL在某些场景下也可以实现，但是MySQL还有另一种不同的缓存类型：缓存完整的select查询结果，也就是查询缓存。 MySQL查询缓存保存查询返回的完整结果。当查询命中该缓存，MySQL会like返回结果，跳过了解析、优化和执行截断。 查询缓存系统会跟踪查询中涉及的每个表，如果这些表发生变化，那么和这个表相关的所有的缓存数据都将失效。这种机制效率看起来比较低，因为数据表变化时很有可能对应的查询结果没有变更，但是这种简单实现代价很小，而这点对于一个非常繁忙的系统来说非常重要。 查询缓存对应用程序是完全透明的。应用程序无需关心MySQL是通过查询返回的还是实际执行返回的结果。事实上，这两种方式执行的结果是完全相同的。换句话说，查询缓存无需使用任何语法。无论是MySQL开启或关闭查询缓存，对程序都是透明的。 随着现在的通用服务器越来越强大，查询缓存被发现是一个影响服务器扩展性的因素。它可能成为整个服务器的资源竞争单点，在多核服务器上还可能导致服务器僵死。所以大部分时候应该默认关闭查询缓存，如果查询缓存作用很大的话，可以配置个几十兆的小缓存空间。 1 MySQL如何判断缓存命中 MySQL判断缓存命中的方法很简单：缓存存放在一个引用表中，通过一个哈希值引用，这个哈希值包括了如下因素：

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 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 有个ruby gem叫redis-stat，它利用INFO命令展现出更直观的信息报表，推荐： https://github.com/junegunn/redis