用石墨怎么分析memcache键命中率

Question

我有一个Rails应用程序，它广泛使用缓存，我想知道应用程序中不同位置的缓存命中率。低命中率的地方显然需要注意。但首先要测量！

为了获得真实的数据，我使用石墨统计组合和采用统计仪器宝石的定制达利仪器。应用程序中的所有键都采用[“地方”，详细信息...]的形式，因此我在石墨中获得了以下指标：

• stats.cache.place1.hits
• stats.cache.place1.misses
• stats.cache.place2.hits
• stats.cache.place2.misses
• 等

现在我想显示所有命中率。我能够为一个地方提出以下公式：

divideSeries(stats.cache.place1.hits, sumSeries(stats.cache.place1.*))

它工作得很好，但是有几十个地方，我讨厌复制它，更不用说会出现新的地方了。

石墨专家们，这是一个问题：有没有办法显示所有地方的点击率？我在文档中见过group*函数，但它们让我困惑。

理想情况下，我想将我的位置分为4类：

• 点击率高，请求多。缓存做得很好
• 命中率低，请求多。这需要关注
• 命中率高，请求少。是否需要缓存
• 命中率低，请求少。一定要删除缓存

如果有任何想法如何使用石墨进行这种分析，我将不胜感激（我可以请求JSON格式的数据并进行自己的数学计算，但我怀疑一定有更简单的方法）。

Answer 1

您可以在多个级别使用 glob，因此对于所有缓存如何执行的全局视图：

divideSeries(stats.cache.*.hits, sumSeries(stats.cache.*.*))

对于您提到的4个类别，< code > most except 函数可能比较好，这将有助于找到最高/最低的缓存率。

mostDeviant(5, divideSeries(stats.cache.*.hits, sumSeries(stats.cache.*.*)))

根据请求将它们分组，然后显示一个单独的派生比率是很困难的。使用重复的< code>groupByNode和< code>highestAverage的回调函数可能有效

highestAverage(groupByNode(groupByNode(stats.cache.*.*, 3, "sumSeries"), 2, "divideSeries"), 10)

顺便说一句，对于大多数LRU（最近使用最少）缓存逐出方案，删除缓存没有多大意义，因为它不会争用缓存空间。