› LRU キャッシュヒット率と容量効果シミュレーター 一覧へ
対話型シミュレーター

LRU キャッシュヒット率と容量効果シミュレーター

ヒット率曲線、スタック距離模式図、遅延内訳を並べ、容量追加がどこまで効くかを確認します。

パラメータ入力
作業集合サイズ W
item

よく参照される全体候補数です。

キャッシュ容量 C
item

保持できる要素数です。

局所性 α
-

アクセスが一部要素へ集中する強さです。

リクエスト数
req/s

1秒あたり問い合わせ数です。

ミスペナルティ
ms

キャッシュミス時の追加遅延です。

計算結果
—
ヒット率
—
ミス率
—
平均追加遅延
—
バックエンド負荷
LRUヒット率曲線
スタック距離模式図
遅延と負荷
物理モデルと主要式

$$H\approx 1-\exp\left[-\alpha\frac{C}{W}\right],\quad L=HL_h+(1-H)L_m$$

LRUの実ヒット率はアクセス分布に強く依存します。ここでは局所性係数で近似し、詳細評価前の容量感度を見るためのモデルにしています。

読み取り方

ヒット率曲線では容量を増やしたときの改善が頭打ちになる場所を見ます。

スタック図では最近使われた要素がキャッシュに残る考え方を確認します。

遅延図ではミス率がバックエンド負荷に直結する点を読みます。

会話で学ぶLRU キャッシュヒット率と容量効果

🙋
LRU キャッシュヒット率と容量効果では、まずどこを見ればいいですか？作業集合サイズ Wを動かすと図も数値も同時に変わるので、少し迷います。
🎓
最初はヒット率を見ます。ただし数字だけで判断せず、LRUヒット率曲線で前提の形や状態を確認し、スタック距離模式図で分布や変化の出方を合わせて読みます。ヒット率曲線では容量を増やしたときの改善が頭打ちになる場所を見ます。
🙋
作業集合サイズ Wを大きくするとヒット率が変わりそうなのは分かります。では、キャッシュ容量 Cはどのくらい効いていると考えればいいですか？
🎓
キャッシュ容量 Cを少しずつ動かしてミス率の動きを見ると、支配している項が見えてきます。LRUの実ヒット率はアクセス分布に強く依存します。ここでは局所性係数で近似し、詳細評価前の容量感度を見るためのモデルにしています。 1点の計算で終わらせず、実際にばらつきそうな範囲を往復させるのが大事です。
🙋
遅延と負荷は何を見るための図ですか？普通のグラフだけでも判断できそうに見えます。
🎓
遅延と負荷は、危険側に入る境界や、余裕が急に崩れる組み合わせを探すための図です。スタック図では最近使われた要素がキャッシュに残る考え方を確認します。 例えばWeb/APIキャッシュ容量の初期設計では、単一点の値より「少し条件がずれたらどうなるか」が効きます。
🙋
では、ヒット率が基準内なら、この条件をそのまま採用してよいですか？
🎓
ここでは初期検討として扱います。DBやCDNのミス負荷見積もりや容量追加と遅延改善の費用対効果確認には役立ちますが、最終判断では規格値、実測値、詳細解析、メーカー条件で確認してください。遅延図ではミス率がバックエンド負荷に直結する点を読みます。

実務での使い方

Web/APIキャッシュ容量の初期設計。

DBやCDNのミス負荷見積もり。

容量追加と遅延改善の費用対効果確認。

よくある質問

ヒット率とミス率を先に見ます。次にLRUヒット率曲線で前提の状態を確認し、スタック距離模式図で分布や変化の偏りを読みます。ヒット率曲線では容量を増やしたときの改善が頭打ちになる場所を見ます。
作業集合サイズ Wを単独で動かしたあと、キャッシュ容量 Cも同じ幅で動かしてヒット率の変化量を比べます。遅延と負荷を見ると、どの組み合わせで余裕や性能が急に変わるかを把握できます。
Web/APIキャッシュ容量の初期設計に使います。単一点の数値ではなく、入力範囲を少し広げてヒット率の余裕が保てるかを確認すると、詳細解析へ進む前の論点整理に役立ちます。
LRUの実ヒット率はアクセス分布に強く依存します。ここでは局所性係数で近似し、詳細評価前の容量感度を見るためのモデルにしています。最終判断では規格値、実測値、詳細解析、メーカー条件を確認してください。