數據訪問命中率是多少

⑴ 計算機組成原理命中率怎麼算

h＝命中率;Ta＝平均訪問時間；e＝效率;
Tm＝主存周期；Tc＝Cache訪問時間;
e=Tc/Ta=0.85
Ta=h*Tc＋(1-h)Tm=60ns
Tm=4Tc
解得：Tc=51ns; Tm=204ns; h=16/17;

⑵ cache的命中率是多少cpu訪問內存的平均時間是多少

1. 簡單點說ram的數據吞吐能力與cpu處理數據不能有效協同，所以為了解決這個需要各級高速緩存（cache）
2. 三者之間聯系：
高速緩沖存儲器（Cache）實際上是為了把由DRAM組成的大容量內存儲器都看做是高速存儲器而設置的小容量局部存儲器，一般由高速SRAM構成。這種局部存儲器是面向CPU的，引入它是為減小或消除CPU與內存之間的速度差異對系統性能帶來的影響。Cache 通常保存著一份內存儲器中部分內容的副本（拷貝），該內容副本是最近曾被CPU使用過的數據和程序代碼。Cache的有效性是利用了程序對存儲器的訪問在時間上和空間上所具有的局部區域性，即對大多數程序來說，在某個時間片內會集中重復地訪問某一個特定的區域。如PUSH/POP指令的操作都是在棧頂順序執行，變數會重復使用，以及子程序會反復調用等，就是這種局部區域性的實際例證。因此，如果針對某個特定的時間片，用連接在局部匯流排上的Cache代替低速大容量的內存儲器，作為CPU集中重復訪問的區域，系統的性能就會明顯提高。
系統開機或復位時，Cache 中無任何內容。當CPU送出一組地址去訪問內存儲器時，訪問的存儲器的內容才被同時「拷貝」到Cache中。此後，每當CPU訪問存儲器時，Cache 控制器要檢查CPU送出的地址，判斷CPU要訪問的地址單元是否在Cache 中。若在，稱為Cache 命中，CPU可用極快的速度對它進行讀/寫操作；若不在，則稱為Cache未命中，這時就需要從內存中訪問，並把與本次訪問相鄰近的存儲區內容復制到Cache 中。未命中時對內存訪問可能比訪問無Cache 的內存要插入更多的等待周期，反而會降低系統的效率。而程序中的調用和跳轉等指令，會造成非區域性操作，則會使命中率降低。因此，提高命中率是Cache 設計的主要目標。
釋義：
1.RAM
隨機存取存儲器（random access memory，RAM）又稱作「隨機存儲器」，是與CPU直接交換數據的內部存儲器，也叫主存（內存）。它可以隨時讀寫，而且速度很快，通常作為操作系統或其他正在運行中的程序的臨時數據存儲媒介。
存儲單元的內容可按需隨意取出或存入，且存取的速度與存儲單元的位置無關的存儲器。這種存儲器在斷電時將丟失其存儲內容，故主要用於存儲短時間使用的程序。 按照存儲單元的工作原理，隨機存儲器又分為靜態隨機存儲器（英文：Static RAM，SRAM）和動態隨機存儲器（英文Dynamic RAM，DRAM）。
2.Cache
高速緩沖存儲器（Cache）其原始意義是指存取速度比一般隨機存取記憶體（RAM）來得快的一種RAM，一般而言它不像系統主記憶體那樣使用DRAM技術，而使用昂貴但較快速的SRAM技術，也有快取記憶體的名稱。
高速緩沖存儲器是存在於主存與CPU之間的一級存儲器， 由靜態存儲晶元（SRAM）組成，容量比較小但速度比主存高得多， 接近於CPU的速度。在計算機存儲系統的層次結構中，是介於中央處理器和主存儲器之間的高速小容量存儲器。它和主存儲器一起構成一級的存儲器。高速緩沖存儲器和主存儲器之間信息的調度和傳送是由硬體自動進行的。
高速緩沖存儲器最重要的技術指標是它的命中率。

⑶ 資料庫緩存命中率的問題

應該是有前提的吧？執行這兩句之前肯定還單獨執行了其中的一句。因為語句在第一次執行以後才會被緩存，其中一個執行過一次，而另一個是第一次執行。因為只有一個語句命中了緩存，所以命中率是50%。

如果任何語句都沒有執行過，緩存命中率可以說是0%，因為沒有命中任何緩存嘛。

⑷ 關於Cache命中率

這些你要先了解
1.指令的讀取首先訪問cache,cache沒有的話再訪問主存
2.指令的訪存總時間=指令訪存cache的總時間+指令訪存主存的總時間
3.
指令訪存cache的總時間=指令取出cache的時間+數據取出cache的時間
指令訪存主存的總時間=指令取出主存的時間+數據取出主存的時間
4.每條指令的平均訪存時間
=每條指令的平均取指令時間+每條指令的平均取數據時間
=(每條指令平均取出cache的時間+每條指令平均取出主存的時間)
+(每條指令數據平均取出cache時間+每條指令數據平均取出主存的時間)

如果還不明白,就不要考了

⑸ 高速緩沖存儲器的讀取命中率

CPU在Cache中找到有用的數據被稱為命中，當Cache中沒有CPU所需的數據時（這時稱為未命中），CPU才訪問內存。從理論上講，在一顆擁有2級Cache的CPU中，讀取L1Cache的命中率為80%。也就是說CPU從L1Cache中找到的有用數據占數據總量的80%，剩下的20%從L2Cache讀取。由於不能准確預測將要執行的數據，讀取L2的命中率也在80%左右（從L2讀到有用的數據占總數據的16%）。那麼還有的數據就不得不從內存調用，但這已經是一個相當小的比例了。在一些高端領域的CPU中，我們常聽到L3Cache，它是為讀取L2Cache後未命中的數據設計的—種Cache，在擁有L3Cache的CPU中，只有約5%的數據需要從內存中調用，這進一步提高了CPU的效率。
為了保證CPU訪問時有較高的命中率，Cache中的內容應該按一定的演算法替換。一種較常用的演算法是「最近最少使用演算法」（LRU演算法），它是將最近一段時間內最少被訪問過的行淘汰出局。因此需要為每行設置一個計數器，LRU演算法是把命中行的計數器清零，其他各行計數器加1。當需要替換時淘汰行計數器計數值最大的數據行出局。這是一種高效、科學的演算法，其計數器清零過程可以把一些頻繁調用後再不需要的數據淘汰出Cache，提高Cache的利用率。
Cache的替換演算法對命中率的影響。 當新的主存塊需要調入Cache並且它的可用空間位置又被占滿時，需要替換掉Cache的數據，這就產生了替換策略（演算法）問題。根據程序局部性規律可知：程序在運行中，總是頻繁地使用那些最近被使用過的指令和數據。這就提供了替換策略的理論依據。 替換演算法目標就是使Cache獲得最高的命中率。Cache替換演算法是影響代理緩存系統性能的一個重要因素，一個好的Cache替換演算法可以產生較高的命中率。常用演算法如下：
（1）隨機法（RAND法） 隨機替換演算法就是用隨機數發生器產生一個要替換的塊號，將該塊替換出去，此演算法簡單、易於實現，而且它不考慮Cache塊過去、現在及將來的使用情況，但是沒有利用上層存儲器使用的「歷史信息」、沒有根據訪存的局部性原理，故不能提高Cache的命中率，命中率較低。
（2）先進先出法（FIFO法） 先進先出（First-In-First-Out，FIFO）演算法。就是將最先進入Cache的信息塊替換出去。FIFO演算法按調入Cache的先後決定淘汰的順序，選擇最早調入Cache的字塊進行替換，它不需要記錄各字塊的使用情況，比較容易實現，系統開銷小，其缺點是可能會把一些需要經常使用的程序塊（如循環程序）也作為最早進入Cache的塊替換掉，而且沒有根據訪存的局部性原理，故不能提高Cache的命中率。因為最早調入的信息可能以後還要用到，或者經常要用到，如循環程序。此法簡單、方便，利用了主存的「歷史信息」， 但並不能說最先進入的就不經常使用，其缺點是不能正確反映程序局部性原理，命中率不高，可能出現一種異常現象。
（3）近期最少使用法（LRU法） 近期最少使用（Least Recently Used，LRU）演算法。這種方法是將近期最少使用的Cache中的信息塊替換出去。該演算法較先進先出演算法要好一些。但此法也不能保證過去不常用將來也不常用。 LRU法是依據各塊使用的情況，總是選擇那個最近最少使用的塊被替換。這種方法雖然比較好地反映了程序局部性規律，但是這種替換方法需要隨時記錄Cache中各塊的使用情況，以便確定哪個塊是近期最少使用的塊。LRU演算法相對合理，但實現起來比較復雜，系統開銷較大。通常需要對每一塊設置一個稱為計數器的硬體或軟體模塊，用以記錄其被使用的情況。

⑹ CDN命中率的指標是多少流量命中率和請求命中率一般指標是多少

CDN命中率是指用戶訪問的時候，命中緩存的概率。
用戶訪問一個使用了CDN的域名，請求會被解析到CDN節點。此時：
如果該CDN節點上如果已經緩存了用戶要請求的內容，則直接返回。（這樣就算命中緩存）
如果該CDN節點上沒有緩存相應的內容，則會立即去源站獲取，然後再返回給訪問者，同時把內容緩存在該節點上。（這樣就沒有命中緩存）

綜上，緩存的命中率越高，就說明回源的次數越少，這樣，加速效果也就越好。

⑺ 對一個將頁表放在內存中的分頁系統： (1) 如果訪問內存需要0.2μs，有效訪問時間為多少

分頁系統要訪問兩次：

1、第一次要訪問頁表，將頁號換成頁地址，並與偏移量相加，得出實際地址。

2、第二次要訪問實際的地址的，所以所用時間是0.4μs，如果有快表，命中率為90%，則訪問時間為0.2*90%+0.4*10%=0.18+0.04=0.22μs。

盡管在整個運行過程中程序引用的不同頁面總數（也就是虛擬內存大小）可能超出物理存儲器（DRAM）總大小，但是程序常常在較小的活動頁面（active page）上活動，這個集合叫作工作集（working set）或常駐集（resident set）。在工作集被緩存後，對它的反復調用將使程序命中提高，從而提高性能。

(7)數據訪問命中率是多少擴展閱讀：

分頁系統的時間計算：

輔助存儲器會用分頁的方式將文件存在經過平均分配大小的頁上，等到隨機存取存儲器需要使用時再寫回。如果在隨機存取存儲器釋放數據過後還需要更新數據，系統必須將數據先寫回後更新，再存入輔助存儲器中。高性能的系統需要在替換隨機存取存儲器上的數據時消耗較少的時間，所以一般的系統會採取最近最少使用演算法（LFU）來達到較高的效果。

⑻ 程序a和b的數據訪問命中率各是多少

72÷12＝6＝2×3a，b各是12×2＝2412×3＝36

⑼ 我想問下緩存的命中率是什麼意思求答案

命中率=從緩存中讀取數據的次數/所有訪問數據次數(磁碟讀取次數+緩存讀取次數)
命中率定義理解為：
命中率＝命中數/(命中數＋沒有命中數)
終端用戶訪問伺服器時，如果該伺服器有緩存住了要被訪問的數據時就叫做命中，如果沒有的話需要回原伺服器取，就是沒有命中。取數據的過程與用戶訪問是同步進行的，所以即使是重新取的新數據，用戶也不會感覺到有延時
當客戶機訪問相同的游戲數據時，這時候游戲緩存才起到作用，一般緩存會把最近訪問比較多的游戲資源加到緩存中去，網吧客戶機訪問的游戲數據如果都是同一個游戲這時候命中率才會越高要達到100%是理想情況下，一般能達到70%-90%都算不錯了。

⑽ 什麼叫緩存命中率

其中很多人談到了緩存命中率的問題，應用緩存的命中率取決於很多的因素：

1、應用場景
是OLTP還是OLAP應用，即使是OLTP，也要看訪問的頻度，一個極少被訪問到的緩存等於沒有什麼效果。一般來說，互聯網網站是非常適合緩存應用的場景。

2、緩存的粒度
毫無疑問，緩存的粒度越小，命中率就越高，對象緩存是目前緩存粒度最小的，因此被命中的幾率更高。舉個例子來說吧：你訪問當前這個頁面，瀏覽帖子，那麼對於ORM來說，需要發送n條SQL，取各自帖子user的對象。很顯然，如果這個user在其他帖子裡面也跟貼了，那麼在訪問那個帖子的時候，就可以直接從緩存裡面取這個user對象了。

3、架構的設計
架構的設計對於緩存命中率也有至關重要的影響。例如你應該如何去盡量避免緩存失效的問題，如何盡量提供頻繁訪問數據的緩存問題，這些都是考驗架構師水平的地方。再舉個例子來說，對於論壇，需要記錄每個topic的瀏覽次數，所以每次有人訪問這個topic，那麼topic表就要update一次，這意味著什麼呢？對於topic的對象緩存是無效的，每次訪問都要更新緩存。那麼可以想一些辦法，例如增加一個中間變數記錄點擊次數，每累計一定的點擊，才更新一次資料庫，從而減低緩存失效的頻率。

4、緩存的容量和緩存的有效期
緩存太小，造成頻繁的LRU，也會降低命中率，緩存的有效期太短也會造成緩存命中率下降。

所以緩存命中率問題不能一概而論，一定說命中率很低或者命中率很高。但是如果你對於緩存的掌握很精通，有意識的去調整應用的架構，去分解緩存的粒度，總是會帶來很高的命中率的。

這里我可以舉一個實際的案例，JavaEye2.0網站在使用對象緩存之前，通過MySQL的監控工具進行觀察，在連續24小時的平均每秒發送SQL條數超過了200條，在使用對象緩存之後，連續24小時的平均每秒發送SQL條數下降到了120條左右，幾乎下降了一半。

考慮到很多SQL都是分頁語句，關聯查詢，條件查詢，集合操作，都是不能被緩存的SQL，而真正能夠被緩存的SQL只有根據主鍵查詢對象和對象關聯對象的查詢。所以真正能夠被緩存的SQL估計最多佔所有SQL的60%。所以換算下來，應用緩存的命中率之高，已經相當驚人了。

不過這里要提醒的一點，有將近一半的SQL都被緩存，不意味著性能可以提升一倍。這是因為能夠被緩存的都是按照主鍵查詢單條記錄的SQL，這些SQL本身即使發送到資料庫，對資料庫造成的壓力也沒有想像的那麼大。真正對資料庫造成龐大壓力的正是那些沒有索引的大表查詢，和造成了全表掃描的關聯查詢，這些一旦涉及到全表掃描的查詢，才是性能的真正殺手。當然了，不管怎麼說，通過使用對象緩存，是毫無疑問可以大幅度降低資料庫的負載壓力的，有效提升web應用的性能的。

關於這一點，我再給出一組數據來加深大家的印象，通過使用操作系統網路工具進行統計：

JavaEye網站web server的埠每秒數據流量是2MB；
JavaEye網站的MySQL資料庫埠的每秒數據流量是1.2MB；
而網站的memcached的埠每秒的數據流量高達5MB