【IT168 技术文档】
最近公司一直在招人，我作为主考官之一 。经常会提问的一个问题，就是让用户介绍自己在缓存方面的经验和心得。绝大多数的面试者只能说ASP.net的页面缓存和局部缓存，稍稍有点经验的，会提到企业库的缓存，只有很少的人会知道Memcached（一个分布式的缓存）。而对于缓存的一些基本思想，却没有一个人能说出来。
现在的技术人员，很多时候，不管三七二十一，把一个个实体丢到缓存中，然后在用的时候，就从缓存中去找这个实体。而不会考虑缓存的其他方面因素。所以他们在提到缓存时，想到的才只能是一个个的缓存实现的方法，而不是缓存的思想。
那么，肯定就有人问，蝈蝈俊，那你理解的缓存思想是如何的呢？下面我就一一来说出我理解的缓存。
什么样的缓存才是好缓存？
能解决问题的缓存就是好缓存。这句话简直就是废话，相当于白猫、黑猫，抓住老鼠的就是好猫。
那在解决问题前提下，哪个缓存才是好缓存呢？ 这个问题我的答案是：缓存命中率高的缓存是好缓存。
在解决问题前提下，命中率高的缓存比命中率低的缓存，在硬件投入上可能会比较小，同时缓存的数量比命中率低的缓存数量也可能少，这样寻址的速度肯定比较快。所以命中率高的缓存是好缓存。
缓存的命中率
一个缓存的实体在被丢到缓存中后，在这个实体被缓存的期间（这个实体被缓存的生命周期内），如果外部一次都没有使用过它，这个缓存实体的命中率就是0。这个实体被请求的次数越多，它的缓存命中率越高。
上面说的是缓存中一个实体的命中率。对于缓存整体来说，它的命中率则是上面各个被缓存的个体的命中率分布图。
对于缓存来说：通常最常使用的个体之占总体的很小一部分。最不常使用的占整体的很大一部分。如下图所示： 
所以我们经常会看到类似这样的数据：
缓存的1万个元素中，有100个被频繁的使用，几乎每分钟都会被使用一次。2000个数据，每小时被请求一次。3000个数据，每天被请求一次，剩下的数据，被丢到缓存中后一次都没有被使用过。
现在硬件发展很快，如果我们只是需要缓存1万个数据的话，我们完全可以做到不管这1万个数据是否被使用到，全部丢到缓存，这样只要找数据，肯定缓存中有这个数据。而不需要作额外的运算，或者不需要向数据库发出请求。
但是：硬件发展快，数据量发展也快。小型的网站，缓存1万条数据，也就全部缓存了。但是大型网站最少也是上百万的数据量或者上T级别的数据，这些数据量显然不能都丢到缓存。这时候设计一个合理的缓存方案，提高缓存的命中率，就非常重要。而且是必须的。
提高缓存命中率的一些常见方法
纯技术的角度来说，我们只有记录了用户的单位时间的请求数，并依照这个信息来把最常被使用的数据缓存起来。
但更多的时候，我们是根据业务逻辑来提高缓存命中率的。比如：去年，前年发表的博客，这类文章的浏览请求，一般一天至少可怜的几次。一般不应该缓存到内存中。
又比如，回复数多的帖子，一般被请求数会比回复数少的帖子会被更多人次看到。
我们应该通过上面逻辑，根据我们实际业务逻辑，提供一个缓存算法，提高缓存的命中率。让在我们硬件允许的条件下，缓存适当的数据，而不是所有数据。
一个反面的例子就是：不管三七二十一，一个大型的博客站点，一篇文章被用户请求的时候，发现不在内存缓存中，就从数据库中读出，然后丢到缓存。
要知道，现在爬虫程序很多的。另外，博客这类搜索引擎友好的站点，决大多数的访问压力是搜索引擎搜索过来的。而这些访问一般都是1小时，或者1天之内，对某篇文章只有几次甚至1次请求，之后再也没有了。上面作缓存的方法，命中率会非常低的。
这里也许就有人会问，郭红俊，既然你不建议我缓存这些博客的内容，但是我如何提高我站点的性能呀，我至少得保证我博客站点不会速度慢的无法响应用户请求呀。
这个问题的解决方案有很多，一个最简单的方法就是把这些博客做成静态Html页面，也就是文件系统的缓存，文件系统因为硬盘的原因，可以简单理解成可以无限扩容，这样就可以把很多命中率低的内容进行缓存。
如果你的页面需要一些动态逻辑判断，你可以把数据缓存成XML文件，然后服务器段整合这些XML文件，或者是包含文件。这也是种不错的方法。
说了这么多缓存命中率的问题，简单汇总一下缓存命中率的观点：
1.小型网站可以全部数据缓存，一般压力也不会很大，可以忽略缓存命中率问题。
2.大型服务无法全部数据缓存，只能部分数据缓存，这时候就需要架构师设计出对该业务逻辑适用的缓存方法，尽可能的提高缓存的命中率。
3.提高命中率的方法大多是跟业务逻辑捆绑的，需要跟具体问题具体分析
4.对于不能被内存缓存的数据，最简单的提高性能方法就是使用文件缓存。
5.文件缓存可以整个内容缓存成一个静态文件；也可以是整个页面的一个区域被缓存成一个文件，然后被包含；也可以是把一个实体序列化成XML文件进行缓存。
