如何用石墨分析memcache关键命中率？

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.低命中率显然需要注意.但先测量一下!

为了获得真实数据,我使用了石墨+ statsd组合和使用statsd-instrument gem的自定义Dalli仪器.应用程序中的所有键都是表单,因此我在石墨中获得以下指标:['place', details...]

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

现在我要显示所有命中率.我能够为一个地方想出以下公式:

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

它工作得很好,但有几十个地方,我不想复制它,更不用说新的地方可以出现.

这是一个问题,石墨专家:有没有办法显示所有地方的命中率？我在文档中看到了group*函数,但它们让我感到困惑.

理想情况下,我想将我的地点分为4类:

• 命中率很高,很多要求.缓存做得很好.
• 命中率低,许多要求.需要注意.
• 命中率高,请求很少.是否需要缓存？
• 命中率低,请求很少.绝对删除缓存.

我非常感谢任何有关如何使用石墨进行此类分析的想法(我可以请求JSON格式的数据并进行自己的数学运算,但我怀疑必须有一种更简单的方法).

Answer 1

您可以在多个级别使用 glob，因此对于所有缓存的执行情况的全局视图：

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

对于您提到的 4 个类别，该mostDeviant功能可能很好，这将有助于找到最高/最低缓存率。

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

根据请求将它们分组到存储桶中，然后显示单独的派生比率是更困难的。使用重复的回调函数groupByNode可能highestAverage会起作用

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

附带说明一下，对于大多数 LRU（最近最少使用）缓存逐出方案，删除缓存没有多大意义，因为它不会竞争缓存空间。