如何判断控制器的cpu cache ratiohit ratio
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时间：2017-07-08 03:57
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请您点击按钮解除封锁&Buffer cache hit ratio性能计数器真的可以作为内存瓶颈的判断指标吗？
Buffer cache hit ratio性能计数器真的可以作为内存瓶颈的判断指标吗？
Buffer cache hit ratio 官方 是这么解释的：“ 指示在缓冲区高速缓存中找到而不需要从磁盘中读取的页的百分比。”
Buffer cache hit ratio被很多人当做判断内存的性能指标之一（我没说仅仅只看这个计数器的值，实际上我现在都不看这个值了），
也有不少给给出了具体的参数，诸如（OLTP）要大于95%，或者是大于98%之类的，我不知道给出具体参考值的人是不是真是地区测试过这个参数的值，是作为经验总结还是复制粘贴？
当我去服务器上观察这个值的时候，似乎发现一个规律，
不管服务器的负载如何，即便是存在较重的业务负载的时候，这个值一直是接近所谓的“理想值”（99%），难道这个值真的可以去作为衡量内存瓶颈的指标吗，
实际上被这个问题困惑了好多天，
我在测试的时候，尽管不断地去压缩SqlServer的最大内存限制，
然后做压力测试，
尽管 Page life expectancy可以底到十几二十几毫秒 ，也就是内存已经存在很严重的瓶颈了，却发现Buffer cache hit ratio这个计数器的值是99%左右，
于是开始怀疑这个计数器的算法，如果说缓冲命中率达到99%左右，能否说明没有内存瓶颈呢？
其实如果做过实际测试，应该不难发现这个问题，对于这个值，早就有人怀疑过了，明明是存在内存的瓶颈，缓存命中率却显示为99%+
只是没发现有人提供满意的答案，具体问题可以参考这个 http://bbs.csdn.net/topics/
下面演示一下测试步骤，测试过程可能比较粗粗略，说明其中原理即可
1，首先限制SqlServer的最大内存为1G，然后依次读取容量大于1G空间的不同的表，看看性能计数器给出的结果
2，创建一张测试表，往里面写入将近1G的数据量
然后再创建跟这个表一样大小的表，目前，这两个表的数据都接近于1G的空间
select * into DBTEST2.dbo.TestBufferCacheHitRatio_BAK from TestBufferCacheHitRatio
3，我们知道SqlServer读取数据的时候，粗略地讲，（如果数据不在缓存中）是现将数据读取到内存，然后再将数据返回给客户端，
测试是我在本机完成的，本机数据库服务器没有任何负载，测试的两个库也是新建的空数据库
造完测试数据之后，
测试之前我先清除所有缓存，dbcc dropcleanbuffers，然而，由于限制了SqlServer的最大内存限制而1G，忽略SqlServer非数据缓存占用的内存空间，可以粗略地认为，
当对第一个表读取完后，这个表基本上占据满了SqlServer可用内存空间，
如果继续读取另外一张类似表的数据的时候，就要从磁盘上读取了，
此时观察Buffer cache hit ratio计数器的值，理论上说，此时第二张表的数据是直接从磁盘上读取的，也就不存在所谓的缓存，缓存命中率应该是一个非常低的值，甚至是0，如果实际来观察所谓的“缓存命中率”的值，看看是什么结果
截图是第一个查询执行完成之后，执行第二个查询的时候，Buffer cache hit ratio性能计数器的情况，第二个查询执行完成之后，我暂停了计数器监控，
这个结果应该是不受外界因素影响的(再次说明，我本机数据库没有任何负载，纯粹本机做测试的一个实例，也不用反复测试，我反复测试了N次了，下面会说明原因所在)
从截图可以看到，在第一个查询执行完成之后，第二个查询执行的过程中，缓存命中率竟然没有明显的下降，最小值也是96%，平均值高达99%，第二个表的数据命名是从磁盘读取的，当然通过IO也可以观察出来，纯粹的预读
这不扯淡吗，测试之前清空过缓存，并且，现有内存已经被第一个查询占据满了，明明第二张表的数据纯粹第是从硬盘空间读取的，为什么缓存命中率Buffer cache hit ratio竟然高达99%，
难怪之前我观察任何一台服务器的缓存命中率（Buffer cache hit ratio），即便是业务高峰期，都是在99%以上，原因在哪里？
原来是Buffer cache hit ratio这个计数器在计算缓存命中率的时候，是把read ahead read，也即预读读取出来的数据，也算是“缓存”了，只有物理读也即physical read算作非缓存，难怪Buffer cache hit ratio总是有这个高的值
那么怎么证明呢？
可以通过652这个TRACE禁用预读（read ahead read）,再同样的测试，看看现在的缓存命中率
执行DBCC TRACEON(652, -1)之后的测试截图
可以看到，本次同样的测试，第一个查询完成之后，第二查询开始，缓存命中率有一个断崖式的下跌，最小值可以到达0 ，
平均值也不过是3%的样子（至于为什么存在瞬时缓存命中率的非0的高点，个人猜测是SqlServer缓存的一些进程读取到的元数据缓存）
如果观察IO的话，发现现在的第二个查询没有了预读（read ahead read），全部是物理读（physical read）
这也说明，对于Buffer cache hit ratio这个性能计数器的算法，是把预读读取出来的数据也算作是“缓存”了，如果拿这个值去判断内存瓶颈，是没有参考意义的，当然对于内存瓶颈的判断，可以用其他计数器
问题自己理解起来容易，特别是一边测试一边截图，要做到恰到好处，把问题说明清楚，表达出来真不容易。以后多写些东西锻炼，
后记，对于自己写的东西，经常是诚恐诚惶，生怕误导了别人，同时发现网上有非常多的文章，提到Buffer cache hit ratio，说的似乎是言之凿凿，具体的参考值都给到了，不知道到底有没有去手动验证一下？ 阅读原文 举报 关心本文，获得更多类似内容 下载微看点，你想看的这里都有 将推荐更多 此类文章高速缓存命中
教育学科行业专业英语第2592页 ... cache directory 高速缓存目录 cache hit 高速缓存命中 cache memory 高速缓冲存储器 ...
基于27个网页-
Cache Hit Ratio
Cache Miss Rate
&2,447,543篇论文数据，部分数据来源于
判定所述尝试检索与所述加载指令对应的数据是导致高速缓存命中还是高速缓存未命中；
With cache misses, the LTAG indexed load table permits load data to recycle from the L2 cache in any order.
为此，采用“中断亲和”的静态调度方法来均衡处理器负载，并降低调度引起的高速缓存命中失败率。
The static scheduling with "Interrupt Affinity" is adopted to balance the load among processors, and to reduce the cache misses due to .
对于每个被执行的动态 SQL 语句，请检查高速缓存是否足够大且高速缓存的命中率是否较高。
Check that the cache size is sufficiently large and that the cache hit ratio is high for each of the dynamic SQL statements being executed.
$firstVoiceSent
- 来自原声例句
请问您想要如何调整此模块？
感谢您的反馈，我们会尽快进行适当修改！
请问您想要如何调整此模块？
感谢您的反馈，我们会尽快进行适当修改！From Oracle FAQ
do their best to get a 99% or better buffer cache hit ratio, but quickly discover that the performance of their database isn't improving as the hit ratio gets better.
Here is a query to get your database's current hit ratio:
SQL& -- Get initial Buffer Hit Ratio reading...
SQL& SELECT ROUND((1-(phy.value / (cur.value + con.value)))*100,2) "Cache Hit Ratio"
FROM v$sysstat cur, v$sysstat con, v$sysstat phy
WHERE cur.name = 'db block gets'
AND con.name = 'consistent gets'
AND phy.name = 'physical reads'
Cache Hit Ratio
---------------
However, to show how meaningless this number is, let's artificially increase it:
SQL& -- Let's artificially increase the buffer hit ratio...
SQL& DECLARE
v_dummy dual.dummy%TYPE;
FOR I IN 1.. LOOP
SELECT dummy INTO v_dummy FROM
PL/SQL procedure successfully completed.
Let's see what happened:
SQL& -- Let's measure it again...
SQL& SELECT ROUND((1-(phy.value / (cur.value + con.value)))*100,2) "Cache Hit Ratio"
FROM v$sysstat cur, v$sysstat con, v$sysstat phy
WHERE cur.name = 'db block gets'
AND con.name = 'consistent gets'
AND phy.name = 'physical reads'
Cache Hit Ratio
---------------
Conclusion: Don't even bother trying to tune the Buffer Hit Ratio!
There are better ways to tune now. The Oracle Wait Interface (OWI) provides exact details. No need to rely on fuzzy meaningless counters anymore.
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This page was last edited on 19 July 2013, at 15:36.}
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Buffer cache hit ratio被很多人当做判断内存的性能指标之一（我没说仅仅只看这个计数器的值，实际上我现在都不看这个值了），
也有不少给给出了具体的参数，诸如（OLTP）要大于95%，或者是大于98%之类的，我不知道给出具体参考值的人是不是真是地区测试过这个参数的值，是作为经验总结还是复制粘贴？
当我去服务器上观察这个值的时候，似乎发现一个规律，
不管服务器的负载如何，即便是存在较重的业务负载的时候，这个值一直是接近所谓的“理想值”（99%），难道这个值真的可以去作为衡量内存瓶颈的指标吗，
实际上被这个问题困惑了好多天，
我在测试的时候，尽管不断地去压缩SqlServer的最大内存限制，
然后做压力测试，
尽管 Page life expectancy可以底到十几二十几毫秒 ，也就是内存已经存在很严重的瓶颈了，却发现Buffer cache hit ratio这个计数器的值是99%左右，
于是开始怀疑这个计数器的算法，如果说缓冲命中率达到99%左右，能否说明没有内存瓶颈呢？
其实如果做过实际测试，应该不难发现这个问题，对于这个值，早就有人怀疑过了，明明是存在内存的瓶颈，缓存命中率却显示为99%+
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下面演示一下测试步骤，测试过程可能比较粗粗略，说明其中原理即可
1，首先限制SqlServer的最大内存为1G，然后依次读取容量大于1G空间的不同的表，看看性能计数器给出的结果
2，创建一张测试表，往里面写入将近1G的数据量
然后再创建跟这个表一样大小的表，目前，这两个表的数据都接近于1G的空间
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3，我们知道SqlServer读取数据的时候，粗略地讲，（如果数据不在缓存中）是现将数据读取到内存，然后再将数据返回给客户端，
测试是我在本机完成的，本机数据库服务器没有任何负载，测试的两个库也是新建的空数据库
造完测试数据之后，
测试之前我先清除所有缓存，dbcc dropcleanbuffers，然而，由于限制了SqlServer的最大内存限制而1G，忽略SqlServer非数据缓存占用的内存空间，可以粗略地认为，
当对第一个表读取完后，这个表基本上占据满了SqlServer可用内存空间，
如果继续读取另外一张类似表的数据的时候，就要从磁盘上读取了，
此时观察Buffer cache hit ratio计数器的值，理论上说，此时第二张表的数据是直接从磁盘上读取的，也就不存在所谓的缓存，缓存命中率应该是一个非常低的值，甚至是0，如果实际来观察所谓的“缓存命中率”的值，看看是什么结果
截图是第一个查询执行完成之后，执行第二个查询的时候，Buffer cache hit ratio性能计数器的情况，第二个查询执行完成之后，我暂停了计数器监控，
这个结果应该是不受外界因素影响的(再次说明，我本机数据库没有任何负载，纯粹本机做测试的一个实例，也不用反复测试，我反复测试了N次了，下面会说明原因所在)
从截图可以看到，在第一个查询执行完成之后，第二个查询执行的过程中，缓存命中率竟然没有明显的下降，最小值也是96%，平均值高达99%，第二个表的数据命名是从磁盘读取的，当然通过IO也可以观察出来，纯粹的预读
这不扯淡吗，测试之前清空过缓存，并且，现有内存已经被第一个查询占据满了，明明第二张表的数据纯粹第是从硬盘空间读取的，为什么缓存命中率Buffer cache hit ratio竟然高达99%，
难怪之前我观察任何一台服务器的缓存命中率（Buffer cache hit ratio），即便是业务高峰期，都是在99%以上，原因在哪里？
原来是Buffer cache hit ratio这个计数器在计算缓存命中率的时候，是把read ahead read，也即预读读取出来的数据，也算是“缓存”了，只有物理读也即physical read算作非缓存，难怪Buffer cache hit ratio总是有这个高的值
那么怎么证明呢？
可以通过652这个TRACE禁用预读（read ahead read）,再同样的测试，看看现在的缓存命中率
执行DBCC TRACEON(652, -1)之后的测试截图
可以看到，本次同样的测试，第一个查询完成之后，第二查询开始，缓存命中率有一个断崖式的下跌，最小值可以到达0 ，
平均值也不过是3%的样子（至于为什么存在瞬时缓存命中率的非0的高点，个人猜测是SqlServer缓存的一些进程读取到的元数据缓存）
如果观察IO的话，发现现在的第二个查询没有了预读（read ahead read），全部是物理读（physical read）
这也说明，对于Buffer cache hit ratio这个性能计数器的算法，是把预读读取出来的数据也算作是“缓存”了，如果拿这个值去判断内存瓶颈，是没有参考意义的，当然对于内存瓶颈的判断，可以用其他计数器
问题自己理解起来容易，特别是一边测试一边截图，要做到恰到好处，把问题说明清楚，表达出来真不容易。以后多写些东西锻炼，
后记，对于自己写的东西，经常是诚恐诚惶，生怕误导了别人，同时发现网上有非常多的文章，提到Buffer cache hit ratio，说的似乎是言之凿凿，具体的参考值都给到了，不知道到底有没有去手动验证一下？ 阅读原文 举报 关心本文，获得更多类似内容 下载微看点，你想看的这里都有 将推荐更多 此类文章高速缓存命中
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With cache misses, the LTAG indexed load table permits load data to recycle from the L2 cache in any order.
为此，采用“中断亲和”的静态调度方法来均衡处理器负载，并降低调度引起的高速缓存命中失败率。
The static scheduling with "Interrupt Affinity" is adopted to balance the load among processors, and to reduce the cache misses due to .
对于每个被执行的动态 SQL 语句，请检查高速缓存是否足够大且高速缓存的命中率是否较高。
Check that the cache size is sufficiently large and that the cache hit ratio is high for each of the dynamic SQL statements being executed.
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Here is a query to get your database's current hit ratio:
SQL& -- Get initial Buffer Hit Ratio reading...
SQL& SELECT ROUND((1-(phy.value / (cur.value + con.value)))*100,2) "Cache Hit Ratio"
FROM v$sysstat cur, v$sysstat con, v$sysstat phy
WHERE cur.name = 'db block gets'
AND con.name = 'consistent gets'
AND phy.name = 'physical reads'
Cache Hit Ratio
---------------
However, to show how meaningless this number is, let's artificially increase it:
SQL& -- Let's artificially increase the buffer hit ratio...
SQL& DECLARE
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SQL& -- Let's measure it again...
SQL& SELECT ROUND((1-(phy.value / (cur.value + con.value)))*100,2) "Cache Hit Ratio"
FROM v$sysstat cur, v$sysstat con, v$sysstat phy
WHERE cur.name = 'db block gets'
AND con.name = 'consistent gets'
AND phy.name = 'physical reads'
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