Redis缓存命中率怎么算啊，有没有简单点的计算方法分享下

Redis缓存命中率这个概念其实非常好理解，我们可以用一个生活中的例子来打比方，想象一下，你是一个图书管理员，你的工作就是帮读者找书，你面前有两个地方放书：一个是你手边的小推车，上面放着最近被借阅最多的热门书籍（这就是缓存，比如Redis）；另一个是图书馆背后巨大的书库，里面放着所有的书籍（这就是慢速数据库，比如MySQL）。

每当有读者来借书时，你首先会去手边的小推车上找，如果小推车上正好有这本书，你直接拿给他，这个过程非常快，这次找书就算是一次 “命中” ，如果小推车上没有这本书，你就得跑去背后的大书库里翻找，费时费力地找到后再拿给读者，这次找书就算是一次 “未命中”。

在一段时间内（比如一天），你的工作效率如何衡量呢？我们就可以计算一个“命中率”。

缓存命中率 = （从小推车找到书的次数） / （所有来找你借书的总次数）

换算成Redis的术语，

缓存命中率 = 缓存命中次数 / （缓存命中次数 + 缓存未命中次数）

这个计算方法的重点在于,你需要知道两个关键数据：

1. 缓存命中次数：客户端请求一个数据，这个数据正好在Redis中,被成功读取的次数。
2. 缓存未命中次数：客户端请求一个数据，但这个数据不在Redis中,需要去后端数据库查询的次数。

简单点的计算方法

最直接、最简单的方法就是利用Redis自带的信息统计命令，Redis会默默地记录下这些关键数据,我们只需要去查询就行了。

主要使用 INFO 命令。

你可以在连接上Redis服务器后，直接输入 INFO stats 命令，在返回的一大堆信息中,找到两行关键的数据：

• keyspace_hits：这就是缓存命中次数,它记录了所有在Redis中找到键值的总次数。
• keyspace_misses：这就是缓存未命中次数,它记录了所有在Redis中未找到键值的总次数。

有了这两个数字,计算就非常简单了：

命中率 = keyspace_hits / (keyspace_hits + keyspace_misses)

举个例子： 你执行 INFO stats 后,看到：

keyspace_hits:100000
keyspace_misses:25000

当前的总体缓存命中率就是： 100000 / (100000 + 25000) = 100000 / 125000 = 0.8 也就是说，命中率是 80%，这意味着每10次数据请求中，有8次是从快速的Redis中获取的，只有2次需要去访问慢速的数据库,这是一个比较健康的指标。

如何监控和计算更直观？

虽然我们可以通过手动计算得到某个时间点的命中率，但系统的性能是波动的，比如在白天业务高峰时命中率可能下降，晚上则升高,更好的方法是持续监控。

使用 redis-cli 的 --stat 参数（简单实时查看） 这是一个很方便的实时监控工具,在命令行下运行：

redis-cli --stat

它会以一秒为间隔，持续输出当前Redis服务器的基本状态，其中就包括 keyspace_hits 和 keyspace_misses 的瞬时值，你可以直观地看到它们的变化，然后心算一下大致的命中率,这适合临时快速检查。

使用监控系统（推荐用于生产环境） 对于正式的业务系统,强烈建议使用专业的监控系统。

• Prometheus + Grafana：这是目前非常流行的组合，你可以配置一个叫 redis_exporter 的工具，它会自动从Redis抓取 keyspace_hits 和 keyspace_misses 等指标，然后Prometheus进行存储，最后在Grafana上生成一个非常美观的、实时更新的命中率仪表盘，你一眼就能看到命中率的历史曲线和当前值,无需任何手动计算。
• 云服务商提供的监控：如果你使用的是阿里云、腾讯云等提供的云数据库Redis版，那么控制台上通常已经集成了完善的监控图表，其中必定包含缓存命中率这个关键指标，直接查看即可,最为省心。

命中率多少算正常？

这是一个常见问题，但没有一个绝对的标准答案,它严重依赖于你的业务类型。

• 一般来说：对于读多写少的业务，比如新闻网站、商品目录页，命中率通常应该高于90%，理想状态可能在95%-99%，如果低于80%,可能就需要关注一下缓存的使用是否合理了。
• 需要具体分析：对于一些数据频繁变更、无法长时间缓存的应用，命中率低一些也是正常的，关键是要看低命中率是否已经对数据库造成了巨大压力,导致业务响应变慢。

如果命中率太低怎么办？

如果你发现命中率长期偏低,可以考虑从以下几个方面优化：

• 检查缓存键的过期时间：是不是设置得太短了？导致数据很快被清除,下次访问时不得不查询数据库。
• 增加缓存内存：是不是分配的内存太小了，导致很多有用的数据被Redis的淘汰策略（如LRU）清理掉了？可以考虑适当增加内存。
• 优化缓存策略：是不是只在查询数据库后才写入缓存（被动写入）？对于一些热点数据，可以考虑在系统启动或低峰期时主动加载到缓存中（预热缓存）。
• 审视业务逻辑：是不是有大量一次性的、只读一次的数据也被塞进了缓存？这浪费了缓存空间,可以考虑只缓存那些会被重复访问的数据。

计算Redis缓存命中率本身非常简单，核心公式就是 命中次数 / (命中次数 + 未命中次数)，最直接的数据来源是Redis的 INFO stats 命令，而要更好地管理和优化你的系统，建议通过监控工具实现命中率的持续观察。 参考了Redis官方文档关于INFO命令的说明，以及普遍被接受的系统监控和缓存优化实践知识。）