CDN缓存命中率较低可能的原因

背景: 

网站使用CDN加速以后,大部分静态文件都将会被离用户较近的CDN边缘节点缓存,由此起到访问加速效果。如果用户访问的文件由CDN节点直接响应,无需回源,则称之为缓存命中。CDN缓存命中率越高,也就意味着加速效果越好,相应的回源量也会极大减少。

天翼云CDN控制台上【统计分析】模块,可以看到缓存流量命中率和请求命中率数据。缓存命中的流量除以总流量称之为流量命中率,缓存命中的请求数除以总请求数称之为请求命中率。只要在CDN边缘节点,或是在中间节点命中,均统计为缓存命中(CDN用户请求流向为:用户客户端->CDN边缘节点->CDN中间节点->源站)。如果命中率低,则较多用户的请求都会从CDN节点回源,不仅访问效果不佳,还会给源站造成较大压力。本文将介绍产生此类情况的可能原因。

可能原因

  1. 如果域名刚接入天翼云CDN加速,则用户首次访问文件时CDN节点均需要回源获取,此时缓存命中率较低,需要经过一段时间后才能逐步把大部分文件缓存至CDN节点,这个时间往往要经过两三天至一周左右。
  2. 如果域名已接入天翼云CDN较长时间,仍命中率较低,则可排查是否存在如下情况:

 

 

是否用户请求量过低导致

如果域名请求数总量较少,则即使有少量URL未命中,仍会对总体命中率影响较大。例如,5分钟内仅100个URL请求,其中20个是访问同个URL,但因为该URL在CDN设置了不缓存或缓存时间为0(等同于不缓存),导致每次请求都回源,则此时CDN缓存命中率最高不会超过80%。此外,因为CDN节点磁盘缓存空间有限,一般会有基于文件热度淘汰冷文件机制。如果该域名访问的资源热度极低,例如第一次访问后,下次用户访问同个资源是在一周以后,则在此期间该文件可能因为热度过低被淘汰掉,也会导致命中率较低。

是否用户请求确实比较分散,热度较低导致

域名总请求数和访问量居中,但用户请求确实比较分散,即不同地区不同用户访问的内容都不一样,没有太为集中的热点,这种用户访问特性也会导致命中率较低。该情况可以结合CDN控制台上【统计分析】模块的“热门URL”数据来进行确认,例如按天统计的热门URL排名TOP10的访问次数很少,访问占比不到1%,则该域名整体命中率较低是正常情况。

是否因缓存设置不合理导致

CDN控制台上有推荐的缓存规则设置,客户可以基于该规则进行适当调整。如果缓存规则设置不合理,也会导致缓存命中率较低。可以结合CDN控制台上【统计分析】模块中“热门URL(回源)”数据进行确认。例如,回源请求次数排名TOP的URL,是否存在实际是可缓存的,或是否存在加速URL中携带问号后参数但实际指向同个文件,因未设置去问号缓存导致重复回源(详情请见:CDN缓存key携带问号后参数导致缓存命中率低)。如存在上述情况,可通过CDN控制台【域名管理】模块中“缓存配置”-“缓存过期时间设置”进行调整优化,例如将实际可缓存的URL,设置为强制缓存一段时间,或将相应URL设置为去问号缓存。

 

### 3.1 提高缓存命中率的策略 在现代计算系统中,缓存命中率直接影响程序的执行效率。由于 CPU 与内存之间的速度差异较大,引入缓存(Cache)可以缓解“内存墙”问题,从而提高整体性能[^2]。为了提升缓存命中率,应从数据访问模式、缓存策略、缓存结构等多个维度进行优化。 #### 3.1.1 高频数据缓存与局部性原理 程序运行时表现出较强的时间局部性和空间局部性。将高频读取的数据缓存到内存中,如使用 Redis 缓存热点数据,能够显著提高缓存命中率。在相同请求频率下,缓存时间越长,命中率越高。同时,采用合适的缓存更新策略,例如在数据变更时更新缓存而非删除重建,有助于保持缓存热度,从而提高命中率[^1]。 #### 3.1.2 合理设置缓存过期与淘汰策略 在缓存系统中,选择合适的淘汰策略可以优化缓存空间的使用效率。例如: - `volatile-lru` 策略适用于存在过期时间的缓存数据,保留最近频繁使用的热点数据; - `allkeys-lfu` 策略适用于长期缓存且访问频率差异较大的场景,通过精确统计访问频率来决定淘汰对象; - `volatile-ttl` 策略则优先淘汰即将过期的数据,适用于需要优先释放短期缓存资源的场景[^3]。 #### 3.1.3 缓存粒度与性能平衡 缓存粒度越小,命中率通常越高,同时也能降低出现“bigkey”问题的风险。然而,粒度细化会增加系统复杂度和管理开销。因此,在实际应用中应根据数据访问模式和系统资源进行权衡,找到最优的缓存粒度配置。 #### 3.1.4 数据访问模式优化 在程序设计中,应尽量优化数据访问顺序,使其符合缓存的预取机制。例如,连续访问内存中的相邻数据块,可以提高 CPU 缓存行的利用率,从而减少缓存未命中事件。此外,避免频繁跳跃访问内存地址,有助于提升缓存命中率[^2]。 #### 3.1.5 示例:缓存更新策略实现 以下是一个基于缓存更新策略的伪代码示例,展示了如何在数据变更时直接更新缓存而非删除重建: ```python def update_cache(key, new_value): if cache.exists(key): cache.set(key, new_value) # 直接更新缓存值 else: data = fetch_from_database(key) cache.set(key, data) # 插入新缓存 ``` 该策略通过减少缓存缺失次数,提升了整体缓存命中率。 ---
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