缓存命中率
命中：可以直接通过缓存获取到需要的数据。
不命中：无法直接通过缓存获取到想要的数据，需要再次查询数据库或者执行其它的操作。原因可能是由于缓存中根本不存在，或者缓存已经过期。
通常来讲，缓存的命中率越高则表示使用缓存的收益越高，应用的性能越好（响应时间越短、吞吐量越高），抗并发的能力越强。
影响缓存命中率的因素
缓存适合“读多写少”的业务场景。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，就越适合缓存。在相同key和相同请求数的情况下，缓存时间越长，命中率会越高。
1、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。此外，缓存的更新/过期策略也直接影响到缓存的命中率。当数据发生变化时，直接更新缓存的值会比移除缓存（或者让缓存过期）的命中率更高，当然，系统复杂度也会更高。
2、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。
3、其他因素
当缓存节点发生故障时，需要避免缓存失效并最大程度降低影响。业内比较典型的做法就是通过一致性Hash算法，或者通过节点冗余的方式。