最近公司开始对线上Redis缓存进行清理工作，发现Redis的缓存命中率不是很高，有不少的改进空间。于是专门组织大家一起研究了如何提高Redis缓存命中率。经过优化后，命中率提高到了75%以上，达到了最初设定的目标。

一   缓存命中率的几个概念
命中(keyspace_hits)：可以直接通过缓存获取到需要的数据。
不命中(keyspace_misses)：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。由此可见，在高并发的互联网系统中，缓存的命中率是至关重要的指标。

二  如何监控缓存命中率
在 Redis 中可以运行 info 命令查看 redis 服务的状态信息：如下所示：

Ps:这是我们测试环境的缓存命中情况，命中率大概在55%。计算公式：
keyspace_hits/(keyspace_hits+keyspace_misses)

线上环境，如果使用的是阿里云提供的Redis服务，可以直接在后台看对应的监控，可以说是很方便了。

三  如何提高缓存命中率
提高Redis缓存命中率主要可以从以下几个方面来进行优化：
1.缓存适当的内容：
仅对查询频繁且生成成本高的数据使用缓存。

避免缓存变化非常频繁或者很少被重复访问的数据，这样会降低缓存的有效性。

2. 合理设置过期时间：
根据业务需求和数据更新频率调整缓存过期时间。对于一些不经常修改的数据，设置相对长的过期时间；反之设置短的过期时间。

3. 键名设计：
设计符合逻辑和规范的键名策略，确保在查询时能够快速定位到所需要的数据，这样才能最大限度地利用缓存。

4. 预热缓存：
在系统启动后预先加载热点数据到缓存中，避免冷启动时大量直接访问数据库。

5. 淘汰策略选用：
使用适合业务场景的内存淘汰策略。例如，如果你的数据是具有明显的时效性或热度差异，则最近最少使用（LRU）可能是较好的选择。

6. 使用缓存模板/辅助工具：
比如 Spring Cache等，这些工具提供了声明式缓存和一些自动化的缓存管理功能。

7. 缓存雪崩和穿透优化：
缓存雪崩指的是在某一个时间段内大量的key同时失效，导致所有的请求都落到数据库上，造成数据库压力增大。可以通过设置随机的过期时间分散过期时间点，减缓这种现象。缓存穿透指的是查询不存在的键，使得请求每次都要查数据库。可以使用布隆过滤器或者将查询结果即使为空也做缓存，设置较短的过期时间解决。

8. 合理利用数据结构：
Redis 提供多种数据结构（字符串、哈希、列表、集合、有序集合等），根据需要缓存的数据类型和特点合理选择最适合的一种。

9. 监控缓存状态：
利用Redis的监控工具如 redis-cli 的 info 命令或者第三方工具来持续监控缓存的命中情况和性能指标，并根据这些信息调整缓存策略。

10. 一致性哈希：
如果使用了分布式Redis缓存，那么一致性哈希可以减少节点变化时重新缓存数据导致的缓存失效。

11. 读写分离：
在主从架构的基础上，指导读请求到从节点，而写请求到主节点，从而均摊负载，提升缓存命中率及整体性能。

12. 使用 Bloom Filter：
对于“是否存在”这类问题的查询，使用布隆过滤器减少不必要的缓存和数据库查询。实际情况下，根据应用程序的不同使用场景和要求，可能还需要考虑其他因素和策略来提高Redis的缓存命中率。密切监测应用程序的表现并循环迭代优化策略是提高命中率的关键。