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。
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集群進行監控，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程式對redis服務進行監控。
之前的章節中我們提到了快取命中率的重要性，下面分析下影響快取命中率的幾個因素。
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。
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。而當快取乙個集合的時候（例如：所有使用者資料），其中任何乙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。
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，而採用分布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。
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。其實這忽略了乙個重要因素--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。
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。盡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。
快取命中率
安裝 docker redis 查詢乙個不存在的key 127.0.0.1 6379 get test nil 在看命中率 新插入乙個值 name 127.0.0.1 6379 set name jackma ok查詢name 127.0.0.1 6379 get name jackma 再看命中率...
快取命中率
避免命中 函式計算 無服務架構 tmp 初始化清空 tmp空間限制，新檔案生成 利用命中 快取命中率 終端使用者訪問加速節點時，如果該節點有快取住了要被訪問的資料時就叫做命中，如果沒有的話需要回原伺服器取，就是沒有命中。取資料的過程與使用者訪問是同步進行的，所以即使是重新取的新資料，使用者也不會感覺...
Mysql快取命中率
mysql快取命中率，網上說法不一，下面我說下我的看法，大家輕拍 總的select查詢數等於com select 沒命中 qcache hits 命中 解析錯誤的查詢。再來看看com select變數 sql view plain copy print?mysql show global statu...