A. 缓存命中率多少算及格
我在用PRIMO CACHE
一般来说达到4%以上就算可以了
我现在是6%
祝好！
B. 什么是缓存的命中率
缓存具有比内存更快的运行速度，如果把所有可能用到的指令都放进缓存，那处理速度就会大大提高，那命中率就是100％了，可是这样就需要很大的缓存，这样性价比就会下降而且无此必要，所以缓存中只是存储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. 如何提高缓存命中率
缓存命中率的介绍
命中：可以直接通过缓存获取到需要的数据。
不命中：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。
D. 我想问下缓存的命中率是什么意思求答案
命中率=从缓存中读取数据的次数/所有访问数据次数(磁盘读取次数+缓存读取次数)
命中率定义理解为：
命中率＝命中数/(命中数＋没有命中数)
终端用户访问服务器时，如果该服务器有缓存住了要被访问的数据时就叫做命中，如果没有的话需要回原服务器取，就是没有命中。取数据的过程与用户访问是同步进行的，所以即使是重新取的新数据，用户也不会感觉到有延时
当客户机访问相同的游戏数据时，这时候游戏缓存才起到作用，一般缓存会把最近访问比较多的游戏资源加到缓存中去，网吧客户机访问的游戏数据如果都是同一个游戏这时候命中率才会越高要达到100%是理想情况下，一般能达到70%-90%都算不错了。
E. 什么叫缓存命中率
其中很多人谈到了缓存命中率的问题，应用缓存的命中率取决于很多的因素：
1、应用场景
是OLTP还是OLAP应用，即使是OLTP，也要看访问的频度，一个极少被访问到的缓存等于没有什么效果。一般来说，互联网网站是非常适合缓存应用的场景。
2、缓存的粒度
毫无疑问，缓存的粒度越小，命中率就越高，对象缓存是目前缓存粒度最小的，因此被命中的几率更高。举个例子来说吧：你访问当前这个页面，浏览帖子，那么对于ORM来说，需要发送n条SQL，取各自帖子user的对象。很显然，如果这个user在其他帖子里面也跟贴了，那么在访问那个帖子的时候，就可以直接从缓存里面取这个user对象了。
3、架构的设计
架构的设计对于缓存命中率也有至关重要的影响。例如你应该如何去尽量避免缓存失效的问题，如何尽量提供频繁访问数据的缓存问题，这些都是考验架构师水平的地方。再举个例子来说，对于论坛，需要记录每个topic的浏览次数，所以每次有人访问这个topic，那么topic表就要update一次，这意味着什么呢？对于topic的对象缓存是无效的，每次访问都要更新缓存。那么可以想一些办法，例如增加一个中间变量记录点击次数，每累计一定的点击，才更新一次数据库，从而减低缓存失效的频率。
4、缓存的容量和缓存的有效期
缓存太小，造成频繁的LRU，也会降低命中率，缓存的有效期太短也会造成缓存命中率下降。
所以缓存命中率问题不能一概而论，一定说命中率很低或者命中率很高。但是如果你对于缓存的掌握很精通，有意识的去调整应用的架构，去分解缓存的粒度，总是会带来很高的命中率的。
这里我可以举一个实际的案例，JavaEye2.0网站在使用对象缓存之前，通过MySQL的监控工具进行观察，在连续24小时的平均每秒发送SQL条数超过了200条，在使用对象缓存之后，连续24小时的平均每秒发送SQL条数下降到了120条左右，几乎下降了一半。
考虑到很多SQL都是分页语句，关联查询，条件查询，集合操作，都是不能被缓存的SQL，而真正能够被缓存的SQL只有根据主键查询对象和对象关联对象的查询。所以真正能够被缓存的SQL估计最多占所有SQL的60%。所以换算下来，应用缓存的命中率之高，已经相当惊人了。
不过这里要提醒的一点，有将近一半的SQL都被缓存，不意味着性能可以提升一倍。这是因为能够被缓存的都是按照主键查询单条记录的SQL，这些SQL本身即使发送到数据库，对数据库造成的压力也没有想象的那么大。真正对数据库造成庞大压力的正是那些没有索引的大表查询，和造成了全表扫描的关联查询，这些一旦涉及到全表扫描的查询，才是性能的真正杀手。当然了，不管怎么说，通过使用对象缓存，是毫无疑问可以大幅度降低数据库的负载压力的，有效提升web应用的性能的。
关于这一点，我再给出一组数据来加深大家的印象，通过使用操作系统网络工具进行统计：
JavaEye网站web server的端口每秒数据流量是2MB；
JavaEye网站的MySQL数据库端口的每秒数据流量是1.2MB；
而网站的memcached的端口每秒的数据流量高达5MB
F. 高速缓存命中率和内存命中率 详细解释一下
这两个是同个概念，指的是CPU调用指令时命中率的问题。指令是线性传送给CPU的，还没有处理到的指令就会暂存在CPU的高速缓存或内存中，当缓存或内存容量不足时，CPU常常会找不到所需的指令，从而被迫到慢悠悠的硬盘中去寻找，间接影响了执行效率。所以大缓存的CPU或增加主机内存容量是提升系统效率的有效方法
G. 什么叫做cache的写命中和写未命中，有什么区别可以通俗解释吗
1、cache的写命中和写未命中，就是磁盘或者内存上的存储区域之前有没有写过数据。
如果有，这次再写到相同的区域叫写命中；
如果写到其他区域，叫写未命中。
2、在数据恢复方面，如果写命中了，那之前的数据被覆盖，就很难再恢复回来；
如果写未命中，那么之前的数据就容易被找回。
(7)缓存命中扩展阅读：
缓存命中率
终端用户访问加速节点时，如果该节点有缓存住了要被访问的数据时就叫做命中，如果没有的话需要回原服务器取，就是没有命中。取数据的过程与用户访问是同步进行的，所以即使是重新取的新数据，用户也不会感觉到有延时。 命中率=命中数/（命中数+没有命中数）， 缓存命中率是判断加速效果好坏的重要因素之一。
应用场景
是OLTP还是OLAP应用，即使是OLTP，也要看访问的频度，一个极少被访问到的缓存等于没有什么效果。一般来说，互联网网站是非常适合缓存应用的场景。
缓存的粒度
毫无疑问，缓存的粒度越小，命中率就越高，对象缓存是目前缓存粒度最小的，因此被命中的几率更高。
举个例子来说吧：你访问当前这个页面，浏览帖子，那么对于ORM来说，需要发送n条SQL，取各自帖子user的对象。很显然，如果这个user在其他帖子里面也跟贴了，那么在访问那个帖子的时候，就可以直接从缓存里面取这个user对象了。
缓存的容量
缓存太小，造成频繁的LRU，也会降低命中率，缓存的有效期太短也会造成缓存命中率下降。
所以缓存命中率问题不能一概而论，一定说命中率很低或者命中率很高。但是如果你对于缓存的掌握很精通，有意识的去调整应用的架构，去分解缓存的粒度，总是会带来很高的命中率的。
H. 关于缓存命中率的计算
命中的话，读写时间为3ns，不命中，读写时间就是33ns，假设命中率是p，
则 3 x p + 33 x (1 - p) = 3.27，可以求出 p = 99.1%