A. 緩存命中率多少算及格
我在用PRIMO CACHE
一般來說達到4%以上就算可以了
我現在是6%
祝好！
B. 什麼是緩存的命中率
緩存具有比內存更快的運行速度，如果把所有可能用到的指令都放進緩存，那處理速度就會大大提高，那命中率就是100％了，可是這樣就需要很大的緩存，這樣性價比就會下降而且無此必要，所以緩存中只是存儲最可能用到的一些指令，根所需要的所有指令的比率就是命中率！
C. 如何提高緩存命中率
緩存命中率的介紹
命中：可以直接通過緩存獲取到需要的數據。
不命中：無法直接通過緩存獲取到想要的數據，需要再次查詢資料庫或者執行其它的操作。原因可能是由於緩存中根本不存在，或者緩存已經過期。
通常來講，緩存的命中率越高則表示使用緩存的收益越高，應用的性能越好（響應時間越短、吞吐量越高），抗並發的能力越強。
由此可見，在高並發的互聯網系統中，緩存的命中率是至關重要的指標。
D. 我想問下緩存的命中率是什麼意思求答案
命中率=從緩存中讀取數據的次數/所有訪問數據次數(磁碟讀取次數+緩存讀取次數)
命中率定義理解為：
命中率＝命中數/(命中數＋沒有命中數)
終端用戶訪問伺服器時，如果該伺服器有緩存住了要被訪問的數據時就叫做命中，如果沒有的話需要回原伺服器取，就是沒有命中。取數據的過程與用戶訪問是同步進行的，所以即使是重新取的新數據，用戶也不會感覺到有延時
當客戶機訪問相同的游戲數據時，這時候游戲緩存才起到作用，一般緩存會把最近訪問比較多的游戲資源加到緩存中去，網吧客戶機訪問的游戲數據如果都是同一個游戲這時候命中率才會越高要達到100%是理想情況下，一般能達到70%-90%都算不錯了。
E. 什麼叫緩存命中率
其中很多人談到了緩存命中率的問題，應用緩存的命中率取決於很多的因素：
1、應用場景
是OLTP還是OLAP應用，即使是OLTP，也要看訪問的頻度，一個極少被訪問到的緩存等於沒有什麼效果。一般來說，互聯網網站是非常適合緩存應用的場景。
2、緩存的粒度
毫無疑問，緩存的粒度越小，命中率就越高，對象緩存是目前緩存粒度最小的，因此被命中的幾率更高。舉個例子來說吧：你訪問當前這個頁面，瀏覽帖子，那麼對於ORM來說，需要發送n條SQL，取各自帖子user的對象。很顯然，如果這個user在其他帖子裡面也跟貼了，那麼在訪問那個帖子的時候，就可以直接從緩存裡面取這個user對象了。
3、架構的設計
架構的設計對於緩存命中率也有至關重要的影響。例如你應該如何去盡量避免緩存失效的問題，如何盡量提供頻繁訪問數據的緩存問題，這些都是考驗架構師水平的地方。再舉個例子來說，對於論壇，需要記錄每個topic的瀏覽次數，所以每次有人訪問這個topic，那麼topic表就要update一次，這意味著什麼呢？對於topic的對象緩存是無效的，每次訪問都要更新緩存。那麼可以想一些辦法，例如增加一個中間變數記錄點擊次數，每累計一定的點擊，才更新一次資料庫，從而減低緩存失效的頻率。
4、緩存的容量和緩存的有效期
緩存太小，造成頻繁的LRU，也會降低命中率，緩存的有效期太短也會造成緩存命中率下降。
所以緩存命中率問題不能一概而論，一定說命中率很低或者命中率很高。但是如果你對於緩存的掌握很精通，有意識的去調整應用的架構，去分解緩存的粒度，總是會帶來很高的命中率的。
這里我可以舉一個實際的案例，JavaEye2.0網站在使用對象緩存之前，通過MySQL的監控工具進行觀察，在連續24小時的平均每秒發送SQL條數超過了200條，在使用對象緩存之後，連續24小時的平均每秒發送SQL條數下降到了120條左右，幾乎下降了一半。
考慮到很多SQL都是分頁語句，關聯查詢，條件查詢，集合操作，都是不能被緩存的SQL，而真正能夠被緩存的SQL只有根據主鍵查詢對象和對象關聯對象的查詢。所以真正能夠被緩存的SQL估計最多佔所有SQL的60%。所以換算下來，應用緩存的命中率之高，已經相當驚人了。
不過這里要提醒的一點，有將近一半的SQL都被緩存，不意味著性能可以提升一倍。這是因為能夠被緩存的都是按照主鍵查詢單條記錄的SQL，這些SQL本身即使發送到資料庫，對資料庫造成的壓力也沒有想像的那麼大。真正對資料庫造成龐大壓力的正是那些沒有索引的大表查詢，和造成了全表掃描的關聯查詢，這些一旦涉及到全表掃描的查詢，才是性能的真正殺手。當然了，不管怎麼說，通過使用對象緩存，是毫無疑問可以大幅度降低資料庫的負載壓力的，有效提升web應用的性能的。
關於這一點，我再給出一組數據來加深大家的印象，通過使用操作系統網路工具進行統計：
JavaEye網站web server的埠每秒數據流量是2MB；
JavaEye網站的MySQL資料庫埠的每秒數據流量是1.2MB；
而網站的memcached的埠每秒的數據流量高達5MB
F. 高速緩存命中率和內存命中率 詳細解釋一下
這兩個是同個概念，指的是CPU調用指令時命中率的問題。指令是線性傳送給CPU的，還沒有處理到的指令就會暫存在CPU的高速緩存或內存中，當緩存或內存容量不足時，CPU常常會找不到所需的指令，從而被迫到慢悠悠的硬碟中去尋找，間接影響了執行效率。所以大緩存的CPU或增加主機內存容量是提升系統效率的有效方法
G. 什麼叫做cache的寫命中和寫未命中，有什麼區別可以通俗解釋嗎
1、cache的寫命中和寫未命中，就是磁碟或者內存上的存儲區域之前有沒有寫過數據。
如果有，這次再寫到相同的區域叫寫命中；
如果寫到其他區域，叫寫未命中。
2、在數據恢復方面，如果寫命中了，那之前的數據被覆蓋，就很難再恢復回來；
如果寫未命中，那麼之前的數據就容易被找回。
(7)緩存命中擴展閱讀：
緩存命中率
終端用戶訪問加速節點時，如果該節點有緩存住了要被訪問的數據時就叫做命中，如果沒有的話需要回原伺服器取，就是沒有命中。取數據的過程與用戶訪問是同步進行的，所以即使是重新取的新數據，用戶也不會感覺到有延時。 命中率=命中數/（命中數+沒有命中數）， 緩存命中率是判斷加速效果好壞的重要因素之一。
應用場景
是OLTP還是OLAP應用，即使是OLTP，也要看訪問的頻度，一個極少被訪問到的緩存等於沒有什麼效果。一般來說，互聯網網站是非常適合緩存應用的場景。
緩存的粒度
毫無疑問，緩存的粒度越小，命中率就越高，對象緩存是目前緩存粒度最小的，因此被命中的幾率更高。
舉個例子來說吧：你訪問當前這個頁面，瀏覽帖子，那麼對於ORM來說，需要發送n條SQL，取各自帖子user的對象。很顯然，如果這個user在其他帖子裡面也跟貼了，那麼在訪問那個帖子的時候，就可以直接從緩存裡面取這個user對象了。
緩存的容量
緩存太小，造成頻繁的LRU，也會降低命中率，緩存的有效期太短也會造成緩存命中率下降。
所以緩存命中率問題不能一概而論，一定說命中率很低或者命中率很高。但是如果你對於緩存的掌握很精通，有意識的去調整應用的架構，去分解緩存的粒度，總是會帶來很高的命中率的。
H. 關於緩存命中率的計算
命中的話，讀寫時間為3ns，不命中，讀寫時間就是33ns，假設命中率是p，
則 3 x p + 33 x (1 - p) = 3.27，可以求出 p = 99.1%