面试题答案
一键面试1. 查询模式
- 原因：频繁的全表扫描会导致大量数据被读取到IO_CACHE中，但这些数据可能并非后续查询所急需，从而占用缓存空间，降低命中率。相比之下，基于索引的查询可以更精准地定位数据，减少不必要的数据读取，提高缓存命中率。例如，对于一个有百万条记录的表，全表扫描可能会读取整个表数据到缓存，而通过索引查询可能仅读取少量索引项和对应数据行，更高效利用缓存。
2. 缓存大小设置
- 原因：如果IO_CACHE设置过小，无法容纳常用数据，会频繁发生缓存替换，导致命中率降低。而设置过大，可能会超出服务器内存承载能力，影响系统整体性能，并且若内存分配过多给缓存，其他数据库操作资源受限，也间接影响缓存使用效率。比如在一台内存有限的服务器上，将缓存设置过大，可能导致数据库进程因内存不足而频繁交换数据，降低整体性能和缓存命中率。
3. 数据访问频率分布
- 原因：若数据访问频率呈现均匀分布，各种数据都有可能被频繁访问，缓存需容纳更多不同数据，这对缓存空间要求高，可能降低命中率。若存在热点数据（即被频繁访问的数据），缓存能较好地缓存这些热点数据，命中率相对较高。例如，在一个电商系统中，热门商品的数据是热点数据，若缓存能有效缓存这些数据，对于查询热门商品信息的请求，缓存命中率就会较高。
4. 缓存刷新策略
- 原因：不同的缓存刷新策略（如LRU - 最近最少使用、FIFO - 先进先出等）对命中率影响不同。LRU策略基于最近使用情况淘汰数据，能较好适应数据访问模式动态变化，将长时间未使用的数据淘汰，保留可能再次使用的数据，提高命中率。FIFO策略则不管数据近期是否使用，只按进入缓存顺序淘汰，可能会淘汰掉即将再次使用的数据，降低命中率。
5. 数据库负载
- 原因：高负载情况下，大量并发查询同时请求缓存，可能导致缓存争用，使得一些请求不能及时获取缓存数据，降低命中率。同时，高负载下数据库可能需要频繁进行磁盘I/O操作以满足查询需求，这会干扰缓存的正常工作，进一步影响命中率。例如，在电商促销活动期间，大量用户同时查询商品库存等数据，数据库负载极高，缓存争用激烈，缓存命中率可能大幅下降。