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關於快取命中率的幾個關鍵問題!

一、快取命中率的介紹

命中:可以直接通過快取獲取到需要的資料。

不命中:無法直接通過快取獲取到想要的資料,需要再次查詢資料庫或者執行其它的操作。原因可能是由於快取中根本不存在,或者快取已經過期。

通常來講,快取的命中率越高則表示使用快取的收益越高,應用的效能越好(響應時間越短、吞吐量越高),抗併發的能力越強。

由此可見,在高併發的網際網路系統中,快取的命中率是至關重要的指標。

二、如何監控快取的命中率

在memcached中,執行state命令可以檢視memcached服務的狀態資訊,其中cmd_get表示總的get次數,get_hits表示get的總命中次數,命中率 = get_hits/cmd_get。

當然,我們也可以通過一些開源的第三方工具對整個memcached叢集進行監控,顯示會更直觀。比較典型的包括:zabbix、MemAdmin等。

如圖:MemAdmin對memcached服務的命中率情況的監控統計

同理,在redis中可以執行info命令檢視redis服務的狀態資訊,其中keyspace_hits為總的命中中次數,keyspace_misses為總的miss次數,命中率=keyspace_hits/(keyspace_hits+keyspace_misses)。

開源工具Redis-star能以圖表方式直觀redis服務相關資訊,同時,zabbix也提供了相關的外掛對redis服務進行監控。

三、影響快取命中率的幾個因素

1、業務場景和業務需求

快取適合“讀多寫少”的業務場景,反之,使用快取的意義其實並不大,命中率會很低。

業務需求決定了對時效性的要求,直接影響到快取的過期時間和更新策略。時效性要求越低,就越適合快取。在相同key和相同請求數的情況下,快取時間越長,命中率會越高。

網際網路應用的大多數業務場景下都是很適合使用快取的。

2、快取的設計(粒度和策略)

通常情況下,快取的粒度越小,命中率會越高。舉個實際的例子說明:

當快取單個物件的時候(例如:單個使用者資訊),只有當該物件對應的資料發生變化時,我們才需要更新快取或者讓移除快取。而當快取一個集合的時候(例如:所有使用者資料),其中任何一個物件對應的資料發生變化時,都需要更新或移除快取。

還有另一種情況,假設其他地方也需要獲取該物件對應的資料時(比如其他地方也需要獲取單個使用者資訊),如果快取的是單個物件,則可以直接命中快取,反之,則無法直接命中。這樣更加靈活,快取命中率會更高。

此外,快取的更新/過期策略也直接影響到快取的命中率。當資料發生變化時,直接更新快取的值會比移除快取(或者讓快取過期)的命中率更高,當然,系統複雜度也會更高。

3、快取容量和基礎設施

快取的容量有限,則容易引起快取失效和被淘汰(目前多數的快取框架或中介軟體都採用了LRU演算法)。同時,快取的技術選型也是至關重要的,比如採用應用內建的本地快取就比較容易出現單機瓶頸,而採用分散式快取則畢竟容易擴充套件。所以需要做好系統容量規劃,並考慮是否可擴充套件。此外,不同的快取框架或中介軟體,其效率和穩定性也是存在差異的。

4、其他因素

當快取節點發生故障時,需要避免快取失效並最大程度降低影響,這種特殊情況也是架構師需要考慮的。業內比較典型的做法就是通過一致性Hash演算法,或者通過節點冗餘的方式。

有些朋友可能會有這樣的理解誤區:既然業務需求對資料時效性要求很高,而快取時間又會影響到快取命中率,那麼系統就別使用快取了。其實這忽略了一個重要因素--併發。通常來講,在相同快取時間和key的情況下,併發越高,快取的收益會越高,即便快取時間很短。

四、提高快取命中率的方法

從架構師的角度,需要應用盡可能的通過快取直接獲取資料,並避免快取失效。這也是比較考驗架構師能力的,需要在業務需求,快取粒度,快取策略,技術選型等各個方面去通盤考慮並做權衡。儘可能的聚焦在高頻訪問且時效性要求不高的熱點業務上,通過快取預載入(預熱)、增加儲存容量、調整快取粒度、更新快取等手段來提高命中率。

對於時效性很高(或快取空間有限),內容跨度很大(或訪問很隨機),並且訪問量不高的應用來說快取命中率可能長期很低,可能預熱後的快取還沒來得被訪問就已經過期了。

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