缓存命中率

【避免命中】

函数计算 无服务架构  /tmp/ 初始化清空 tmp空间限制，新文件生成

【利用命中】

https://baike.sogou.com/v2092869.htm?fromTitle=缓存命中率

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。

缓存的命中率取决于很多的因素：

应用场景

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。

缓存的粒度

毫无疑问，缓存的粒度越小，命中率就越高，对象缓存是目前缓存粒度最小的，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。

架构的设计

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。

缓存的容量和缓存的有效期

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。