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南昌达内培训影响缓存命中率的原因分析

发布：南昌达内IT培训
来源：互联网
时间：2022-02-25 14:28

缓存是程序员在开发软件的时候会经常用到的一个编程开发功能，下面我们就通过案例分析来了解一下，影响缓存命中率的原因分析。

南昌达内培训影响缓存命中率的原因分析

(1)业务场景和业务需求

缓存往往适合读多写少的场景。业务需求对实时性的要求，直接会影响到缓存的过期时间和更新策略。实时性要求越低，就越适合缓存。在相同Key和相同请求数的情况下，缓存的时间越长，命中率就会越高。

(2)缓存的设计(粒度和策略)

通常情况下，缓存的粒度越小，命中率越高。缓存的更新和命中策略也会影响缓存的命中率，当数据发生变化时，直接更新缓存的值会比移除缓存或使缓存过期的命中率更高。

(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，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。

缓存的分类和应用场景

(1)本地缓存：编程实现(成员变量、局部变量、静态变量)、GuavaCache

(2)分布式缓存：Memcached、Redis

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