为数据库添加外部缓存后的性能提升分析

数据库

指持久化数据库，如

• mysql
• mongodb

缓存

指内存型的数据存储，如

• redis
• memcached

一个良好的缓存策略需兼顾

• 命中率
• 缓存数据与数据库数据的一致性

对命中率的兼顾

多大的命中率是好的？

用数学知识来分析这个问题，先设定几个关键的参数

• T(c)：读一次缓存所需时间
• T(d)：读一次数据库所需时间
• G：缓存命中率

一次数据读取所需的时间的期望值为：

T(c)*G + (T(c)+T(d))*(1-G)

增加数据库缓存的目标为提高数据读取速度，可以归结为一个表达式

T(c)*G + (1-G)*(T(c)+T(d)) < T(d)

等同于

T(c) - T(d)*G < 0

读取速度提升的比值为

(T(d)*G - T(c))/T(d)

假如，T(d)=50ms，T(c)=10ms，G=0.6，读取速度提升比值为

(50*0.6 - 10)/50 = 0.4

化为百分比也就是40%。

假如，T(d)=50ms，T(c)=10ms，G的值必须大于

G = T(c)/T(d) = 0.2

才能期望读取速度得到提升。

可以看出

加入缓存不一定能够提升读取性能，这取决于缓存读取速度、数据库读取速度以及缓存的命中率。