通过提供对缓存性能、数据一致性以及与后端系统集成的可见性，可观测性有助于管理数据库中的缓存层。它使用指标、日志和跟踪来检测影响应用程序性能的问题，如缓存未命中、过时数据或错误配置。例如，监控工具可能会跟踪缓存命中率（从缓存提供服务的请求百分比），以确定缓存是否有效地减少了数据库负载。如果命中率意外下降，可观测性工具可以将此与缓慢的数据库查询的跟踪或显示频繁缓存驱逐的日志相关联，从而帮助团队查明根本原因。
一个关键方面是监控缓存特定指标以及数据库性能。Prometheus 或 Datadog 等工具可以收集诸如缓存延迟、内存使用率和驱逐率等指标。例如，如果 Redis 用作缓存，则可观测性可能会显示高内存使用率迫使频繁驱逐，从而导致数据库读取增加。然后，开发人员可以调整缓存的内存限制或实施 TTL（生存时间）策略来优先处理经常访问的数据。像 Jaeger 或 OpenTelemetry 这样的分布式跟踪工具也可以跟踪请求，因为它们流经缓存和数据库层，突出显示缓存查找、数据库查询或两者之间的数据同步中是否出现延迟。
可观测性还解决了数据一致性挑战。如果失效机制失败，缓存通常会提供过时的数据，从而导致应用程序错误。通过记录缓存写入/更新事件并将时间戳与数据库记录进行比较，团队可以检测到不匹配的情况。例如，如果用户更新了他们的个人资料，但缓存仍然提供旧数据，则跟踪可能会显示缓存失效消息被延迟或丢失。可以配置警报以在超过过时数据阈值时触发。此外，综合测试（如定期查询已知数据）可以验证缓存值和数据库值是否匹配。这种分层方法确保开发人员可以保持缓存效率，同时最大限度地降低提供过时或不正确数据的风险。