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    发布时间: 2019-12-25 14:37首页:主页 > 命中概率 > 阅读()

      关于这一点,我再给出一组数据来加深大家的印象,通过使用操作系统网络工具进行统计:

      这里我可以举一个实际的案例,JavaEye2.0网站在使用对象缓存之前,通过MySQL的监控工具进行观察,在连续24小时的平均每秒发送SQL条数超过了200条,在使用对象缓存之后,连续24小时的平均每秒发送SQL条数下降到了120条左右,几乎下降了一半。

      终端用户访问加速节点时,如果该节点有缓存住了要被访问的数据时就叫做命中,如果没有的话需要回原服务器取,就是没有命中。取数据的过程与用户访问是同步进行的,所以即使是重新取的新数据,用户也不会感觉到有延时。 命中率=命中数/(命中数+没有命中数), 缓存命中率是判断加速效果好坏的重要因素之一。

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      考虑到很多SQL都是分页语句,关联查询,条件查询,集合操作,都是不能被缓存的SQL,而真正能够被缓存的SQL只有根据主键查询对象和对象关联对象的查询。所以真正能够被缓存的SQL估计最多占所有SQL的60%。所以换算下来,应用缓存的命中率之高,已经相当惊人了。

      不过这里要提醒的一点,有将近一半的SQL都被缓存,不意味着性能可以提升一倍。这是因为能够被缓存的都是按照主键查询单条记录的SQL,这些SQL本身即使发送到数据库,对数据库造成的压力也没有想像的那么大。真正对数据库造成庞大压力的正是那些没有索引的大表查询,和造成了全表扫描的关联查询,这些一旦涉及到全表扫描的查询,才是性能的真正杀手。当然了,不管怎么说,通过使用对象缓存,是毫无疑问可以大幅度降低数据库的负载压力的,有效提升web应用的性能的。

      缓存太小,造成频繁的LRU,也会降低命中率,缓存的有效期太短也会造成缓存命中率下降。

      所以缓存命中率问题不能一概而论,一定说命中率很低或者命中率很高。但是如果你对于缓存的掌握很精通,有意识的去调整应用的架构,去分解缓存的粒度,总是会带来很高的命中率的。

      架构的设计对于缓存命中率也有至关重要的影响。例如你应该如何去尽量避免缓存失效的问题,如何尽量提供频繁访问数据的缓存问题,这些都是考验架构师水平的地方。再举个例子来说,对于论坛,需要记录每个topic的浏览次数,所以每次有人访问这个topic,那么topic表就要update一次,这意味着什么呢?对于topic的对象缓存是无效的,每次访问都要更新缓存。那么可以想一些办法,例如增加一个中间变量记录点击次数,每累计一定的点击,才更新一次数据库,从而减低缓存失效的频率。

      是OLTP还是OLAP应用,即使是OLTP,也要看访问的频度,一个极少被访问到的缓存等于没有什么效果。一般来说,互联网网站是非常适合缓存应用的场景。

      毫无疑问,缓存的粒度越小,命中率就越高,对象缓存是缓存粒度最小的,因此被命中的几率更高。举个例子来说吧:你访问当前这个页面,浏览帖子,那么对于ORM来说,需要发送n条SQL,取各自帖子user的对象。很显然,如果这个user在其他帖子里面也跟贴了,那么在访问那个帖子的时候,就可以直接从缓存里面取这个user对象了。

    特别声明:文章内容仅供参考,不造成任何投资建议。投资者据此操作,风险自担。

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