提高redis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得到需要的数据。

不命中：没法直接通过缓存获得到想要的数据，需要再次查询数据库或履行其它的操作。缘由多是由于缓存中根本不存在，或缓存已过期。

通常来说，缓存的命中率越高则表示使用缓存的收益越高，利用的性能越好（响应时间越短、吞吐量越高），抗并发的能力越强。

因而可知，在高并发的互联网系统中，缓存的命中率是相当重要的指标。

如何监控缓存的命中率

在memcached中，运行state命令可以查看memcached服务的状态信息，其中cmd_get表示总的get次数，get_hits表示get的总命中次数，命中率 = get_hits/cmd_get。

固然，我们也能够通过一些开源的第三方工具对全部memcached集群进行监控，显示会更直观。比较典型的包括：zabbix、MemAdmin等。

如图：MemAdmin对memcached服务的命中率情况的监控统计

同理，在redis中可以运行info命令查看redis服务的状态信息，其中keyspace_hits为总的命中中次数，keyspace_misses为总的miss次数，命中率=keyspace_hits/（keyspace_hits+keyspace_misses）。

开源工具Redis-star能以图表方式直观redis服务相关信息，同时，zabbix也提供了相关的插件对redis服务进行监控。

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。

业务场景和业务需求

缓存合适“读多写少”的业务场景，反之，使用缓存的意义其实其实不大，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，就越合适缓存。在相同key和相同要求数的情况下，缓存时间越长，命中率会越高。

互联网利用的大多数业务场景下都是很合适使用缓存的。

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产生变化时，我们才需要更新缓存或让移除缓存。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产生变化时，都需要更新或移除缓存。

还有另外一种情况，假定其他地方也需要获得该对象对应的数据时（比如其他地方也需要获得单个用户信息），如果缓存的是单个对象，则可以直接命中缓存，反之，则没法直接命中。这样更加灵活，缓存命中率会更高。

另外，缓存的更新/过期策略也直接影响到缓存的命中率。当数据产生变化时，直接更新缓存的值会比移除缓存（或让缓存过期）的命中率更高，固然，系统复杂度也会更高。

缓存容量和基础设施

缓存的容量有限，则容易引发缓存失效和被淘汰（目前多数的缓存框架或中间件都采取了LRU算法）。同时，缓存的技术选型也是相当重要的，比如采取利用内置的本地缓存就比较容易出现单机瓶颈，而采取散布式缓存则毕竟容易扩大。所以需要做好系统容量计划，并斟酌会不会可扩大。另外，区别的缓存框架或中间件，其效力和稳定性也是存在差异的。

其他因素

当缓存节点产生故障时，需要避免缓存失效并最大程度下降影响，这类特殊情况也是架构师需要斟酌的。业内比较典型的做法就是通过一致性Hash算法，或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，那末系统就别使用缓存了。其实这疏忽了一个重要因素–并发。通常来说，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，即使缓存时间很短。

提高缓存命中率的方法

从架构师的角度，需要利用尽量的通过缓存直接获得数据，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问虑并做权衡。尽量的聚焦在高频访问且时效性要求不高的热门业务上，通过缓存预加载（预热）、增加存储容量、调剂缓存粒度、更新缓存等手段来提高命中率。

对时效性很高（或缓存空间有限），内容跨度很大（或访问很随机），并且访问量不高的利用来讲缓存命中率可能长时间很低，可能预热后的缓存还没来得被访问就已过期了。