然而,有经验的 DBA 都建议生产环境中把 MySQL 自带的 Query Cache(查询缓存)给关掉。而且,从 MySQL 5.7.20 开始,就已经默认弃用查询缓存了。在 MySQL 8.0 及之后,更是直接删除了查询缓存的功能。
这又是为什么呢?查询缓存真就这么鸡肋么?
带着如下几个问题,我们正式进入本文。
MySQL 查询缓存介绍
MySQL 体系架构如下图所示:
为了提高完全相同的查询语句的响应速度,MySQL Server 会对查询语句进行 Hash 计算得到一个 Hash 值。MySQL Server 不会对 SQL 做任何处理,SQL 必须完全一致 Hash 值才会一样。得到 Hash 值之后,通过该 Hash 值到查询缓存中匹配该查询的结果。
-
如果匹配(命中),则将查询的结果集直接返回给客户端,不必再解析、执行查询。
-
如果没有匹配(未命中),则将 Hash 值和结果集保存在查询缓存中,以便以后使用。
也就是说,一个查询语句(select)到了 MySQL Server 之后,会先到查询缓存看看,如果曾经执行过的话,就直接返回结果集给客户端。
MySQL 查询缓存管理和配置
通过 show variables like '%query_cache%'
命令可以查看查询缓存相关的信息。
8.0 版本之前的话,打印的信息可能是下面这样的:
mysql> show variables like '%query_cache%';
+------------------------------+---------+
| Variable_name | Value |
+------------------------------+---------+
| have_query_cache | YES |
| query_cache_limit | 1048576 |
| query_cache_min_res_unit | 4096 |
| query_cache_size | 599040 |
| query_cache_type | ON |
| query_cache_wlock_invalidate | OFF |
+------------------------------+---------+
6 rows in set (0.02 sec)
8.0 以及之后版本之后,打印的信息是下面这样的:
mysql> show variables like '%query_cache%';
+------------------+-------+
| Variable_name | Value |
+------------------+-------+
| have_query_cache | NO |
+------------------+-------+
1 row in set (0.01 sec)
我们这里对 8.0 版本之前show variables like '%query_cache%';
命令打印出来的信息进行解释。
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have_query_cache
: 该 MySQL Server 是否支持查询缓存,如果是 YES 表示支持,否则则是不支持。 -
query_cache_limit
: MySQL 查询缓存的最大查询结果,查询结果大于该值时不会被缓存。 -
query_cache_min_res_unit
: 查询缓存分配的最小块的大小(字节)。当查询进行的时候,MySQL 把查询结果保存在查询缓存中,但如果要保存的结果比较大,超过query_cache_min_res_unit
的值 ,这时候 MySQL 将一边检索结果,一边进行保存结果,也就是说,有可能在一次查询中,MySQL 要进行多次内存分配的操作。适当的调节query_cache_min_res_unit
可以优化内存。 -
query_cache_size
: 为缓存查询结果分配的内存的数量,单位是字节,且数值必须是 1024 的整数倍。默认值是 0,即禁用查询缓存。 -
query_cache_type
: 设置查询缓存类型,默认为 ON。设置 GLOBAL 值可以设置后面的所有客户端连接的类型。客户端可以设置 SESSION 值以影响他们自己对查询缓存的使用。 -
query_cache_wlock_invalidate
:如果某个表被锁住,是否返回缓存中的数据,默认关闭,也是建议的。
query_cache_type
可能的值(修改 query_cache_type
需要重启 MySQL Server):
-
0 或 OFF:关闭查询功能。
-
1 或 ON:开启查询缓存功能,但不缓存
Select SQL_NO_CACHE
开头的查询。 -
2 或 DEMAND:开启查询缓存功能,但仅缓存
Select SQL_CACHE
开头的查询。
建议:
-
query_cache_size
不建议设置的过大。过大的空间不但挤占实例其他内存结构的空间,而且会增加在缓存中搜索的开销。建议根据实例规格,初始值设置为 10MB 到 100MB 之间的值,而后根据运行使用情况调整。 -
建议通过调整
query_cache_size
的值来开启、关闭查询缓存,因为修改query_cache_type
参数需要重启 MySQL Server 生效。8.0 版本之前,
my.cnf
加入以下配置,重启 MySQL 开启查询缓存
query_cache_type=1
query_cache_size=600000
或者,MySQL 执行以下命令也可以开启查询缓存
set global query_cache_type=1;
set global query_cache_size=600000;
手动清理缓存可以使用下面三个 SQL:
-
flush query cache;
:清理查询缓存内存碎片。 -
reset query cache;
:从查询缓存中移除所有查询。 -
flush tables;
关闭所有打开的表,同时该操作会清空查询缓存中的内容。
MySQL 缓存机制
缓存规则
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查询缓存会将查询语句和结果集保存到内存(一般是 key-value 的形式,key 是查询语句,value 是查询的结果集),下次再查直接从内存中取。
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缓存的结果是通过 sessions 共享的,所以一个 client 查询的缓存结果,另一个 client 也可以使用。
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SQL 必须完全一致才会导致查询缓存命中(大小写、空格、使用的数据库、协议版本、字符集等必须一致)。检查查询缓存时,MySQL Server 不会对 SQL 做任何处理,它精确的使用客户端传来的查询。
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不缓存查询中的子查询结果集,仅缓存查询最终结果集。
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不确定的函数将永远不会被缓存, 比如
now()
、curdate()
、last_insert_id()
、rand()
等。 -
不缓存产生告警(Warnings)的查询。
-
太大的结果集不会被缓存 (< query_cache_limit)。
-
如果查询中包含任何用户自定义函数、存储函数、用户变量、临时表、MySQL 库中的系统表,其查询结果也不会被缓存。
-
缓存建立之后,MySQL 的查询缓存系统会跟踪查询中涉及的每张表,如果这些表(数据或结构)发生变化,那么和这张表相关的所有缓存数据都将失效。
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MySQL 缓存在分库分表环境下是不起作用的。
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不缓存使用
SQL_NO_CACHE
的查询。 -
……
查询缓存 SELECT
选项示例:
SELECT SQL_CACHE id, name FROM customer;# 会缓存
SELECT SQL_NO_CACHE id, name FROM customer;# 不会缓存
缓存机制中的内存管理
查询缓存是完全存储在内存中的,所以在配置和使用它之前,我们需要先了解它是如何使用内存的。
MySQL 查询缓存使用内存池技术,自己管理内存释放和分配,而不是通过操作系统。内存池使用的基本单位是变长的 block, 用来存储类型、大小、数据等信息。一个结果集的缓存通过链表把这些 block 串起来。block 最短长度为 query_cache_min_res_unit
。
当服务器启动的时候,会初始化缓存需要的内存,是一个完整的空闲块。当查询结果需要缓存的时候,先从空闲块中申请一个数据块为参数 query_cache_min_res_unit
配置的空间,即使缓存数据很小,申请数据块也是这个,因为查询开始返回结果的时候就分配空间,此时无法预知结果多大。
分配内存块需要先锁住空间块,所以操作很慢,MySQL 会尽量避免这个操作,选择尽可能小的内存块,如果不够,继续申请,如果存储完时有空余则释放多余的。
但是如果并发的操作,余下的需要回收的空间很小,小于 query_cache_min_res_unit
,不能再次被使用,就会产生碎片。
MySQL 查询缓存的优缺点
优点:
-
查询缓存的查询,发生在 MySQL 接收到客户端的查询请求、查询权限验证之后和查询 SQL 解析之前。也就是说,当 MySQL 接收到客户端的查询 SQL 之后,仅仅只需要对其进行相应的权限验证之后,就会通过查询缓存来查找结果,甚至都不需要经过 Optimizer 模块进行执行计划的分析优化,更不需要发生任何存储引擎的交互。
-
由于查询缓存是基于内存的,直接从内存中返回相应的查询结果,因此减少了大量的磁盘 I/O 和 CPU 计算,导致效率非常高。
缺点:
-
MySQL 会对每条接收到的 SELECT 类型的查询进行 Hash 计算,然后查找这个查询的缓存结果是否存在。虽然 Hash 计算和查找的效率已经足够高了,一条查询语句所带来的开销可以忽略,但一旦涉及到高并发,有成千上万条查询语句时,hash 计算和查找所带来的开销就必须重视了。
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查询缓存的失效问题。如果表的变更比较频繁,则会造成查询缓存的失效率非常高。表的变更不仅仅指表中的数据发生变化,还包括表结构或者索引的任何变化。
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查询语句不同,但查询结果相同的查询都会被缓存,这样便会造成内存资源的过度消耗。查询语句的字符大小写、空格或者注释的不同,查询缓存都会认为是不同的查询(因为他们的 Hash 值会不同)。
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相关系统变量设置不合理会造成大量的内存碎片,这样便会导致查询缓存频繁清理内存。
MySQL 查询缓存对性能的影响
在 MySQL Server 中打开查询缓存对数据库的读和写都会带来额外的消耗:
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读查询开始之前必须检查是否命中缓存。
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如果读查询可以缓存,那么执行完查询操作后,会查询结果和查询语句写入缓存。
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当向某个表写入数据的时候,必须将这个表所有的缓存设置为失效,如果缓存空间很大,则消耗也会很大,可能使系统僵死一段时间,因为这个操作是靠全局锁操作来保护的。
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对 InnoDB 表,当修改一个表时,设置了缓存失效,但是多版本特性会暂时将这修改对其他事务屏蔽,在这个事务提交之前,所有查询都无法使用缓存,直到这个事务被提交,所以长时间的事务,会大大降低查询缓存的命中。
总结
MySQL 中的查询缓存虽然能够提升数据库的查询性能,但是查询同时也带来了额外的开销,每次查询后都要做一次缓存操作,失效后还要销毁。
查询缓存是一个适用较少情况的缓存机制。如果你的应用对数据库的更新很少,那么查询缓存将会作用显著。比较典型的如博客系统,一般博客更新相对较慢,数据表相对稳定不变,这时候查询缓存的作用会比较明显。
简单总结一下查询缓存的适用场景:
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表数据修改不频繁、数据较静态。
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查询(Select)重复度高。
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查询结果集小于 1 MB。
对于一个更新频繁的系统来说,查询缓存缓存的作用是很微小的,在某些情况下开启查询缓存会带来性能的下降。
简单总结一下查询缓存不适用的场景:
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表中的数据、表结构或者索引变动频繁
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重复的查询很少
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查询的结果集很大
《高性能 MySQL》这样写到:
根据我们的经验,在高并发压力环境中查询缓存会导致系统性能的下降,甚至僵死。如果你一 定要使用查询缓存,那么不要设置太大内存,而且只有在明确收益的时候才使用(数据库内容修改次数较少)。
确实是这样的!实际项目中,更建议使用本地缓存(比如 Caffeine)或者分布式缓存(比如 Redis) ,性能更好,更通用一些。
参考
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《高性能 MySQL》
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MySQL 缓存机制:https://zhuanlan.zhihu.com/p/55947158
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RDS MySQL 查询缓存(Query Cache)的设置和使用 - 阿里元云数据库 RDS 文档:https://help.aliyun.com/document_detail/41717.html
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8.10.3 The MySQL Query Cache - MySQL 官方文档:
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