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redis缓存命中率一般多少 redis正常缓存命中率

Redis生活百科

redis缓存原理redis缓存原理是sql语句时key值，查询结果resultSet是value，当同一个查询语句访问时（select * from t_product），只要曾经查询过，调用缓存直接返回resultSet ， 节省了数据库读取磁盘数据的时间 。
Redis是一种内存高速cache ， 如果使用redis缓存 ， 那经常被访问的内容会被缓存在内存中，需要使用的时候直接从内存调?。?不知道比硬盘调取快了多少倍 ， 并且支持复杂的数据结构，应用于许多高并发的场景中 。
AOF 是以appendonly方式进行数据的储存的，开启AOF模式后，所有存进redis内存的数据都会进入os cache中 ， 然后默认1秒执行一次fsync写入追加到appendonly.aof文件中 。
redis缓存其实就是把经常访问的数据放到redis里面，用户查询的时候先去redis查询，没有查到就执行sql语句查询 ， 同时把数据同步到redis里面 。redis只做读操作，在内存中查询速度快 。
先读取nosql缓存层，没有数据再读取mysql层 ， 并写入数据到nosql 。nosql层做好多节点分布式（一致性hash），以及节点失效后替代方案（多层hash寻找相邻替代节点） ， 和数据震荡恢复了 。
redis命中率是什么?怎么计算的计算命中率时 ， 通常用命中率=命中的球数÷投出的球数×100%来计算 。（除不尽一般保留3位小数，即“%”前保留一位小数），比如 ， 投15个球，中5个，命中率就可以用公式计算：5÷15×100%≈0.333=33% 。
命中率=命中的球数÷投出的球数×100% 。公式反映了命中次数与总次数之间的关系 。帮助计算在给定的投篮或射击次数中，成功命中的比例 。命中率是一个重要的指标，反映了运动员或射手的技能水平和准确性 。
通常用命中率=命中的球数÷投出的球数×100%来计算 。（除不尽一般保留3位小数，即百分号“%”前保留一位小数） 。例如：甲队的命中率是35%，乙队的命中率是44%，火箭队命中率是40%，灰熊队命中率达37% 。
计算公式是真实投篮命中率=全场得分/[2×（全场出手次数+0.44×罚球出手次数）] 。
redis做mysql的缓存1、前者终究是个缓存，不可能永久保存数据（LRU机制），支持分布式，后者除了缓存的同时也支持把数据持久化到磁盘等，redis要自己去实现分布式缓存（貌似最新版本的已集成），自己去实现一致性hash 。
2、redis缓存其实就是把经常访问的数据放到redis里面 ， 用户查询的时候先去redis查询，没有查到就执行sql语句查询 ， 同时把数据同步到redis里面 。redis只做读操作，在内存中查询速度快 。
3、大方向两种方案：脚本同步：自己写脚本将数据库数据写入到redis/memcached 。
4、应用Redis实现数据的读写 ， 同时利用队列处理器定时将数据写入mysql 。
5、提高数据库的并发处理能力；避免写请求锁表阻塞读请求；避免单点，提高数据库的可用性；而使用Redis作为DB前面的缓存，是为了减少对MySQL的压力，提高系统的处理效率 。二者解决的问题域不同，不存在谁替代谁 。
6、mysql读写分离只是减少了服务器的并发读写时候的压力 。从而提高高并发或者大量数据读写时候的效率 。redis做缓存，类似于hibernate的三级缓存，hibernate三级缓存是用ehcache实现的 。
Redis和Memcached的区别Redis中，并不是所有的数据都一直存储在内存中的 ， 这是和Memcached相比一个最大的区别 。Redis不仅仅支持简单的k/v类型的数据，同时还提供list ， set，hash等数据结构的存储 。
数据支持类型：redis在数据支持上要比memecache多的多 。使用底层模型不同：新版本的redis直接自己构建了VM 机制  ， 因为一般的系统调用系统函数的话，会浪费一定的时间去移动和请求 。
在Redis中，并不是所有的数据都一直存储在内存中的 。这是和Memcached相比一个最大的区别（我个人是这么认为的） 。
【redis缓存命中率一般多少 redis正常缓存命中率】Redis中，并不是所有的数据都一直存储在内存中的 。这是和Memcached相比一个最大的区别 。

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