用Redis缓存来加速系统，看看缓存到底用得怎么样了

（引用来源：小林coding，《Redis 核心技术与实战》相关章节；以及多位一线开发工程师的实践经验总结）

用Redis缓存来加速系统，就像给一家忙碌的餐厅请了一位超级高效的服务员，以前，每次顾客（前端请求）要点菜（查询数据），厨师（后端数据库）都要从零开始准备，非常耗时，这位叫Redis的服务员，把一些热门菜品（热点数据）提前准备好，放在手边（内存里），顾客一来，服务员立刻就能端上来，速度飞快，厨师的压力也小了，整个餐厅的翻台率（系统吞吐量）自然就上去了。

光请了服务员还不够，作为餐厅经理（系统开发者或运维），你得知道这位服务员到底干得怎么样，有没有偷懒，有没有把菜放坏了，或者是不是手忙脚乱，这就是我们要看的“缓存到底用得怎么样了”。

最直观的指标就是命中率，这个概念很简单：顾客来点菜，服务员手边有现成的，直接上菜，这叫“缓存命中”，如果服务员手边没有，还得跑去后厨问厨师，这叫“缓存未命中”，命中率就是“命中次数”除以“总查询次数”，我们希望命中率越高越好，比如达到99%甚至更高，这意味着绝大部分请求都被缓存拦住了，数据库非常轻松，如果命中率很低，比如只有50%，那说明缓存没起到什么作用，一半的请求还是压到了数据库身上，你得想想是不是缓存的数据不对路，或者缓存的空间太小,根本存不下多少东西。

光看命中率还不够，有时候会出现一种奇怪的情况，服务员确实很忙，跑来跑去，但仔细一看，他很多时间是在不停地更新手边的菜，因为后厨的菜谱（数据库里的数据）变得太快了，这就引出了另一个要看的数据：缓存更新和淘汰的情况，Redis的内存是有限的，当内存满了，它就要淘汰一些旧数据来放新数据，我们得关注淘汰的频率和策略，如果淘汰得太频繁，说明缓存空间严重不足，很多数据还没被再次访问就被踢出去了，这也会导致命中率下降，如果业务中数据变更很频繁，缓存需要不断被更新或删除（这称为“缓存失效”），这本身也会消耗Redis的资源，失效”操作比“查询”操作还多，那可能就得反思一下,这些频繁变动的数据到底适不适合放进缓存。

我们要看看Redis自身的健康状况，毕竟，服务员累垮了，整个系统也就慢了,关键指标包括：

1. 内存使用量：这是Redis的命根子，你得确保有足够的内存，并且设置好最大内存限制，防止它无限膨胀把服务器拖垮，要监控内存使用是否平稳，有没有突然暴涨,那可能是出了什么问题。
2. 连接数：看看有多少个客户端（比如你的应用服务器）在同时连接Redis，连接数过多可能会耗尽Redis的资源,导致新的连接失败。
3. 网络输入/输出：Redis快，很大程度上是因为它主要在内存操作，而且网络通信量小，监控它的网络流量,可以了解数据进出的压力有多大。
4. CPU使用率：虽然Redis是内存操作，CPU消耗通常不高，但如果执行复杂的命令（比如范围查询、排序）太多,CPU也会成为瓶颈。
5. 响应延迟：这是最直接的体验指标，也就是从你的应用发出一个命令到收到Redis回复花了多长时间，我们期望这个时间非常稳定且极短（比如在1毫秒以内），如果延迟出现波动或突然升高，就意味着Redis可能正在处理一些慢查询，或者服务器负载过高,必须立刻排查。

除了这些“结果性”的指标，我们还要关注客户端的体验，有时候Redis服务器本身指标看起来很好，但客户端却感觉慢，这可能是因为网络问题，或者客户端连接池配置不当（比如连接数不够，导致请求在客户端排队等待连接）。

具体怎么“看”这些指标呢？对于简单的场景，可以使用Redis自带的命令行工具，用INFO命令可以输出一大堆状态信息，里面就包含了上面提到的大部分指标，但对于线上系统，更常见的做法是使用监控系统（如Prometheus、Grafana等）来持续采集和展示这些指标，并设置告警，当命中率低于95%时发个警告，当内存使用超过90%时发个紧急告警。

判断缓存用得好不好，没有一个绝对的标准，但可以遵循一些原则：缓存命中率是否达到了业务预期？后端数据库的负载是否因缓存而显著降低？Redis本身的资源使用（CPU、内存、网络）是否在健康范围内？应用的响应时间是否满足要求？如果答案都是肯定的，那么恭喜你，你的缓存用得相当不错，如果某一项不达标，就需要像侦探一样，根据这些指标提供的线索，去深入分析原因，可能是缓存策略需要调整，可能是缓存的数据结构需要优化，也可能是需要给Redis扩容了，监控是眼睛，只有看清了现状,才能做出正确的优化决策。