MySQL查詢緩存都不知道...

作者：三太子敖丙 2020-12-21 09:00:04

緩存的設(shè)計思想在RDBMS數(shù)據(jù)庫中無處不在，就拿號稱2500w行代碼，bug堆積如山的Oracle數(shù)據(jù)庫來說，SQL的執(zhí)行計劃可以緩存在library cache中避免再次執(zhí)行相同SQL發(fā)生硬解析(語法分析->語義分析->生成執(zhí)行計劃)，SQL執(zhí)行結(jié)果緩存在RESULT CACHE內(nèi)存組件中，有效的將物理IO轉(zhuǎn)化成邏輯IO，提高SQL執(zhí)行效率。

[[358897]]

本文轉(zhuǎn)載自微信公眾號「三太子敖丙」，作者三太子敖丙。轉(zhuǎn)載本文請聯(lián)系三太子敖丙公眾號。

我們知道，緩存的設(shè)計思想在RDBMS數(shù)據(jù)庫中無處不在，就拿號稱2500w行代碼，bug堆積如山的Oracle數(shù)據(jù)庫來說，SQL的執(zhí)行計劃可以緩存在library cache中避免再次執(zhí)行相同SQL發(fā)生硬解析(語法分析->語義分析->生成執(zhí)行計劃)，SQL執(zhí)行結(jié)果緩存在RESULT CACHE內(nèi)存組件中，有效的將物理IO轉(zhuǎn)化成邏輯IO，提高SQL執(zhí)行效率。

MySQL的QueryCache跟Oracle類似，緩存的是SQL語句文本以及對應(yīng)的結(jié)果集，看起來是一個很棒的Idea，那為什么從MySQL 4.0推出之后，5.6中默認(rèn)禁用，5.7中被deprecated(廢棄)以及8.0版本被Removed，今天就聊聊MySQL QueryCache的前世今生。

QueryCache介紹

MySQL查詢緩(QC：QueryCache)在MySQL 4.0.1中引入，查詢緩存存儲SELECT語句的文本以及發(fā)送給客戶機(jī)的結(jié)果集，如果再次執(zhí)行相同的SQL，Server端將從查詢緩存中檢索結(jié)果返回給客戶端，而不是再次解析執(zhí)行SQL，查詢緩存在session之間共享，因此，一個客戶端生成的緩存結(jié)果集，可以響應(yīng)另一個客戶端執(zhí)行同樣的SQL。

回到開頭的問題，如何判斷SQL是否共享?

通過SQL文本是否完全一致來判斷，包括大小寫，空格等所有字符完全一模一樣才可以共享，共享好處是可以避免硬解析，直接從QC獲取結(jié)果返回給客戶端，下面的兩個SQL是不共享滴，因?yàn)橐粋€是from，另一個是From。

--SQL 1 
select id, balance from account where id = 121; 
--SQL 2 
select id, balance From account where id = 121;

下面是Oracle數(shù)據(jù)庫通過SQL_TEXT生成sql_id的算法，如果sql_id不一樣說明就不是同一個SQL，就不共享，就會發(fā)生硬解析。

#!/usr/bin/perl -w 
use Digest::MD5  qw(md5 md5_hex md5_base64); 
use Math::BigInt; 
my $stmt = "select id, balance from account where id = 121\0";  
my $hash = md5 $stmt;  
my($a,$b,$msb,$lsb) = unpack("V*",$hash); 
my $sqln = $msb*(2**32)+$lsb; 
my $stop = log($sqln) / log(32) + 1; 
my $sqlid = ''; 
my $charbase32 = '0123456789abcdfghjkmnpqrstuvwxyz'; 
my @chars = split '', $charbase32; 
for($i=0; $i < $stop-1; $i++){ 
  my $x = Math::BigInt->new($sqln); 
  my $seq = $x->bdiv(32**$i)->bmod(32); 
  $sqlid = $chars[$seq].$sqlid; 
} 
print "SQL is:\n    $stmt \nSQL_ID is\n    $sqlid\n";

大家可以發(fā)現(xiàn)SQL 1和SQL 2通過代碼生成的sql_id值是不一樣，所以不共享。

SQL is:    select id, balance from account where id = 121  
SQL_ID is  dm5c6ck1g7bds 
SQL is:    select id, balance From account where id = 121  
SQL_ID is  6xb8gvs5cmc9b

如果讓你比較兩個Java代碼文件的內(nèi)容的有何差異，只需要將這段代碼理解透了，就可以改造實(shí)現(xiàn)自己的業(yè)務(wù)邏輯。

QueryCache配置

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             | 16777216 | 
| query_cache_type             | OFF      | 
| query_cache_wlock_invalidate | OFF      |

Variable_name	Description
have_query_cache	查詢緩存是否可用，YES-可用；NO-不可用，如果用標(biāo)準(zhǔn)二進(jìn)制MySQL，值總是YES。
query_cache_limit	控制單個查詢結(jié)果集的最大尺寸，默認(rèn)是1MB。
query_cache_min_res_unit	查詢緩存分片數(shù)據(jù)塊的大小，默認(rèn)是4KB，可以滿足大部分業(yè)務(wù)場景。
query_cache_size	查詢緩存大小，單位Bytes，設(shè)置為0是禁用QueryCache，注意：不要將緩存的大小設(shè)置得太大，由于在更新過程中需要線程鎖定QueryCache，因此對于非常大的緩存，您可能會看到鎖爭用問題。
query_cache_type	當(dāng)query_cache_size>0；該變量影響qc如何工作，有三個取值0，1，2，0：禁止緩存或檢索緩存結(jié)果；1：啟用緩存，SELECT SQL_NO_CACHE的語句除外；2：只緩存以SELECT SQL_CACHE開頭的語句。

Variable_name Description

have_query_cache 查詢緩存是否可用，YES-可用;NO-不可用，如果用標(biāo)準(zhǔn)二進(jìn)制MySQL，值總是YES。

query_cache_limit 控制單個查詢結(jié)果集的最大尺寸，默認(rèn)是1MB。

query_cache_min_res_unit 查詢緩存分片數(shù)據(jù)塊的大小，默認(rèn)是4KB，可以滿足大部分業(yè)務(wù)場景。

query_cache_size 查詢緩存大小，單位Bytes，設(shè)置為0是禁用QueryCache，注意：不要將緩存的大小設(shè)置得太大，由于在更新過程中需要線程鎖定QueryCache，因此對于非常大的緩存，您可能會看到鎖爭用問題。

query_cache_type 當(dāng)query_cache_size>0;該變量影響qc如何工作，有三個取值0，1，2，0：禁止緩存或檢索緩存結(jié)果;1：啟用緩存，SELECT SQL_NO_CACHE的語句除外;2：只緩存以SELECT SQL_CACHE開頭的語句。

query_cache_min_res_unit說明

默認(rèn)大小是4KB，如果有很多查詢結(jié)果很小，那么默認(rèn)數(shù)據(jù)塊大小可能會導(dǎo)致內(nèi)存碎片，由于內(nèi)存不足，碎片可能會強(qiáng)制查詢緩存從緩存中刪除查詢。

在這種情況下，可以減小query_cache_min_res_unit的值，由于修剪而刪除的空閑塊和查詢的數(shù)量由Qcache_free_blocks和Qcache_lowmem_prunes狀態(tài)變量的值給出，如果大量的查詢有較大的結(jié)果集，可以增大該參數(shù)的值來提高性能。

通常開啟QueryCache方式

# 修改MySQL配置文件/etc/my.cnf，添加如下配置，重啟MySQL server即可。 
[mysqld] 
query_cache_size = 32M 
query_cache_type = 1

QueryCache使用

先搞點(diǎn)測試數(shù)據(jù)，分別對禁用和開啟QueryCache下的場景進(jìn)行測試。

--創(chuàng)建一個用戶表users，并且插入100w數(shù)據(jù)。 
CREATE TABLE `users` ( 
  `id` bigint NOT NULL AUTO_INCREMENT, 
  `name` varchar(20) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '姓名', 
  `age` tinyint NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT 'age', 
  `gender` char(1) NOT NULL DEFAULT 'M' COMMENT '性別', 
  `phone` varchar(16) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '手機(jī)號', 
  `create_time` datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '創(chuàng)建時間', 
  `update_time` datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '修改時間', 
  PRIMARY KEY (`id`) 
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COMMENT='用戶信息表'; 
 
select count(*) from users; 
+----------+ 
| count(*) | 
+----------+ 
|  1000000 |

禁用queryCache場景

在不使用QueryCache的時候，每次執(zhí)行相同的查詢語句，都要發(fā)生一次硬解析，消耗大量的資源。

#禁用QueryCache的配置 
query_cache_size = 0 
query_cache_type = 0

重復(fù)執(zhí)行下面查詢，觀察執(zhí)行時間。

--第一次執(zhí)行查詢語句 
mysql> select * from users order by create_time desc limit 10; 
+---------+------------+-----+--------+-------------+---------------------+---------------------+ 
| id      | name       | age | gender | phone       | create_time         | update_time         | 
+---------+------------+-----+--------+-------------+---------------------+---------------------+ 
|  997855 | User997854 |  54 | M      | 15240540354 | 2020-12-15 14:34:50 | 2020-12-15 14:34:50 | 
....... 
10 rows in set (0.89 sec) 
--第二次執(zhí)行同樣的查詢語句 
mysql> select * from users order by create_time desc limit 10; 
+---------+------------+-----+--------+-------------+---------------------+---------------------+ 
| id      | name       | age | gender | phone       | create_time         | update_time         | 
+---------+------------+-----+--------+-------------+---------------------+---------------------+ 
|  997855 | User997854 |  54 | M      | 15240540354 | 2020-12-15 14:34:50 | 2020-12-15 14:34:50 | 
....... 
10 rows in set (0.90 sec) 
-- profile跟蹤情況 
mysql> show profile cpu,block io for query 1;   
+----------------------+----------+----------+------------+--------------+---------------+ 
| Status               | Duration | CPU_user | CPU_system | Block_ops_in | Block_ops_out | 
+----------------------+----------+----------+------------+--------------+---------------+ 
| preparing            | 0.000022 | 0.000017 |   0.000004 |            0 |             0 | 
| Sorting result       | 0.000014 | 0.000009 |   0.000005 |            0 |             0 | 
| executing            | 0.000011 | 0.000007 |   0.000004 |            0 |             0 | 
| Sending data         | 0.000021 | 0.000016 |   0.000004 |            0 |             0 | 
| Creating sort index  | 0.906290 | 0.826584 |   0.000000 |            0 |             0 |

可以看到，多次執(zhí)行同樣的SQL查詢語句，執(zhí)行時間都是0.89s左右，幾乎沒有差別，同時時間主要消耗在Creating sort index階段。

開啟queryCache場景

開啟查詢緩存時，查詢語句第一次被執(zhí)行時會將SQL文本及查詢結(jié)果緩存在QC中，下一次執(zhí)行同樣的SQL執(zhí)行從QC中獲取數(shù)據(jù)返回給客戶端即可。

#禁用QueryCache的配置 
query_cache_size = 32M 
query_cache_type = 1

--第一次執(zhí)行查詢語句 
mysql> select * from users order by create_time desc limit 10; 
+---------+------------+-----+--------+-------------+---------------------+---------------------+ 
| id      | name       | age | gender | phone       | create_time         | update_time         | 
+---------+------------+-----+--------+-------------+---------------------+---------------------+ 
|  997855 | User997854 |  54 | M      | 15240540354 | 2020-12-15 14:34:50 | 2020-12-15 14:34:50 | 
....... 
10 rows in set (0.89 sec) 
--第二次執(zhí)行查詢語句 
mysql> select * from users order by create_time desc limit 10; 
+---------+------------+-----+--------+-------------+---------------------+---------------------+ 
| id      | name       | age | gender | phone       | create_time         | update_time         | 
+---------+------------+-----+--------+-------------+---------------------+---------------------+ 
|  997855 | User997854 |  54 | M      | 15240540354 | 2020-12-15 14:34:50 | 2020-12-15 14:34:50 | 
....... 
10 rows in set (0.00 sec) 
-- profile跟蹤數(shù)據(jù) 
mysql> show profile cpu,block io for query 3; 
+--------------------------------+----------+----------+------------+--------------+---------------+ 
| Status                         | Duration | CPU_user | CPU_system | Block_ops_in | Block_ops_out | 
+--------------------------------+----------+----------+------------+--------------+---------------+ 
| Waiting for query cache lock   | 0.000016 | 0.000015 |   0.000001 |            0 |             0 | 
| checking query cache for query | 0.000007 | 0.000007 |   0.000000 |            0 |             0 | 
| checking privileges on cached  | 0.000004 | 0.000003 |   0.000000 |            0 |             0 | 
| checking permissions           | 0.000034 | 0.000033 |   0.000001 |            0 |             0 | 
| sending cached result to clien | 0.000018 | 0.000017 |   0.000001 |            0 |             0 |

可以看到，第一次執(zhí)行QueryCache里沒有緩存SQL文本及數(shù)據(jù)，執(zhí)行時間0.89s，由于開啟了QC，SQL文本及執(zhí)行結(jié)果被緩存在QC中，第二次執(zhí)行執(zhí)行同樣的SQL查詢語句，直接命中QC且返回數(shù)據(jù)，不需要發(fā)生硬解析，所以執(zhí)行時間降低為0s，從profile里看到sending cached result to client直接發(fā)送QC中的數(shù)據(jù)返回給客戶端。

查詢緩存命中率

查詢緩存相關(guān)的status變量

mysql>SHOW GLOBAL STATUS LIKE 'QCache\_%'; 
+-------------------------+----------+ 
| Variable_name           | Value    | 
+-------------------------+----------+ 
| Qcache_free_blocks      | 1        |  --查詢緩存中可用內(nèi)存塊的數(shù)目。 
| Qcache_free_memory      | 33268592 |  --查詢緩存的可用內(nèi)存量。 
| Qcache_hits             | 121      |  --從QC中獲取結(jié)果集的次數(shù)。 
| Qcache_inserts          | 91       |  --將查詢結(jié)果集添加到QC的次數(shù)，意味著查詢已經(jīng)不在QC中。 
| Qcache_lowmem_prunes    | 0        |  --由于內(nèi)存不足而從查詢緩存中刪除的查詢數(shù)。 
| Qcache_not_cached       | 0        |  --未緩存的查詢數(shù)目。 
| Qcache_queries_in_cache | 106      |  --在查詢緩存中注冊的查詢數(shù)。 
| Qcache_total_blocks     | 256      |  --查詢緩存中的塊總數(shù)。

查詢緩存命中率及平均大小

                                          Qcache_hits 
Query cache hit rate = ------------------------------------------------ x 100% 
                       Qcache_hits + Qcache_inserts + Qcache_not_cached 
                        
                              query_cache_size = Qcache_free_memory 
Query Cache Avg Query Size = ---------------------------------------  
                                     Qcache_queries_in_cache

更新操作對QC影響

舉個例子，支付系統(tǒng)的里轉(zhuǎn)賬邏輯，先要鎖定賬戶再修改余額，主要步驟如下：

Query_ID	Query	Description
1	reset query cache	清空查詢緩存。
2	select balance from account where id = 121	第一次執(zhí)行，未命中QC，添加到QC。
3	select balance from account where id = 121	命中QC，直接返回結(jié)果。
4	update account set balance = balance - 1000 where id = 121	更新，鎖定query cche進(jìn)行更新，緩存數(shù)據(jù)失效。
5	select balance from account where id = 121	緩存已失效，未命中，添加到QC。
6	select balance from account where id = 121	命中QC，直接返回結(jié)果。

對于這種情況來說，QC是不太適合的，因?yàn)榈谝淮螆?zhí)行查詢SQL未命中，返回結(jié)果給客戶端，添加SQL文本及結(jié)果集到QC之后，下一次執(zhí)行同樣的SQL直接從QC返回結(jié)果，不需要硬解析操作，但是每次Update都是先更新數(shù)據(jù)，然后鎖定QC然后更新緩存結(jié)果，會導(dǎo)致之前的緩存結(jié)果失效，再次執(zhí)行相的查詢SQL還是未命中，有得重新添加到QC，這樣頻繁的鎖定QC->檢查QC->添加QC->更新QC非常消耗資源，降低數(shù)據(jù)庫的并發(fā)處理能力。

為何放棄QueryCache

一般業(yè)務(wù)場景

從業(yè)務(wù)系統(tǒng)的操作類型，可以分為OLTP(OnLine Transaction Processing 聯(lián)機(jī)事務(wù)處理系統(tǒng))和OLAP(OnLine Analysis Processing聯(lián)機(jī)分析處理系統(tǒng))，對于政企業(yè)務(wù)，也可以分為BOSS(Business Operation Support System-業(yè)務(wù)操作支撐系統(tǒng)，簡稱業(yè)支)和BASS(Business Analysis Support System-業(yè)務(wù)分析支撐系統(tǒng)，簡稱經(jīng)分)，來總結(jié)下這兩類系統(tǒng)的特點(diǎn)。

適合QueryCache的場景

首先，查詢緩存QC的大小只有幾MB，不適合將緩存設(shè)置得太大，由于在更新過程中需要線程鎖定QueryCache，因此對于非常大的緩存，可能會看到鎖爭用問題。那么，哪些情況有助于從查詢緩存中獲益呢?以下是理想條件：

相同的查詢是由相同或多個客戶機(jī)重復(fù)發(fā)出的。
被訪問的底層數(shù)據(jù)本質(zhì)上是靜態(tài)或半靜態(tài)的。
查詢有可能是資源密集型和/或構(gòu)建簡短但計算復(fù)雜的結(jié)果集，同時結(jié)果集比較小。
并發(fā)性和查詢QPS都不高。

這4種情況只是理想情況下，實(shí)際的業(yè)務(wù)系統(tǒng)都是有CRUD操作的，數(shù)據(jù)更新比較頻繁，查詢接口的QPS比較高，所以能滿足上面的理想情況下的業(yè)務(wù)場景實(shí)在很少，我能想到就是配置表，數(shù)據(jù)字典表這些基本都是靜態(tài)或半靜態(tài)的，可以時通過QC來提高查詢效率。

不適合QueryCache的場景

如果表數(shù)據(jù)變化很快，則查詢緩存將失效，并且由于不斷從緩存中刪除查詢，從而使服務(wù)器負(fù)載升高，處理速度變得更慢，如果數(shù)據(jù)每隔幾秒鐘更新一次或更加頻繁，則查詢緩存不太可能合適。

同時，查詢緩存使用單個互斥體來控制對緩存的訪問，實(shí)際上是給服務(wù)器SQL處理引擎強(qiáng)加了一個單線程網(wǎng)關(guān)，在查詢QPS比較高的情況下，可能成為一個性能瓶頸，會嚴(yán)重降低查詢的處理速度。因此，MySQL 5.6中默認(rèn)禁用了查詢緩存。

刪除QueryCache

The query cache is deprecated as of MySQL 5.7.20, and is removed in MySQL 8.0. Deprecation includes query_cache_type，可以看到從MySQL 5.6的默認(rèn)禁用，5.7的廢棄以及8.0的徹底刪除，Oracle也是綜合了各方面考慮做出了這樣的選擇。

上面聊了下適合和不適合的QueryCache的業(yè)務(wù)場景，發(fā)現(xiàn)這個特性對業(yè)務(wù)場景要求過于苛刻，與實(shí)際業(yè)務(wù)很難吻合，而且開啟之后，對數(shù)據(jù)庫并發(fā)度和處理能力都會降低很多，下面總結(jié)下為何MySQL從Disabled->Deprecated->Removed QueryCache的主要原因。

同時查詢緩存碎片化還會導(dǎo)致服務(wù)器的負(fù)載升高，影響數(shù)據(jù)庫的穩(wěn)定性，在Oracle官方搜索QueryCache可以發(fā)現(xiàn)，有很多Bug存在，這也就決定了MySQL 8.0直接果斷的Remove了該特性。

總結(jié)

上面為大家介紹了MySQL QueryCache從推出->禁用->廢棄->刪除的心路歷程，設(shè)計之初是為了減少重復(fù)SQL查詢帶來的硬解析開銷，同時將物理IO轉(zhuǎn)化為邏輯IO，來提高SQL的執(zhí)行效率，但是MySQL經(jīng)過了多個版本的迭代，同時在硬件存儲發(fā)展之快的今天，QC幾乎沒有任何收益，而且還會降低數(shù)據(jù)庫并發(fā)處理能力，最終在8.0版本直接Removd掉了。

其實(shí)緩存設(shè)計思想在硬件和軟件領(lǐng)域無處不在，硬件方面：RAID卡，CPU都有自己緩存，軟件方面就太多了，OS的cache，數(shù)據(jù)庫的buffer pool以及Java程序的緩存，作為一名研發(fā)工程師，需要根據(jù)業(yè)務(wù)場景選擇合適緩存方案是非常重要的，如果都不合適，就需進(jìn)行定制化開發(fā)緩存，來更好的Match自己的業(yè)務(wù)場景，今天就聊這么多，希望對大家有所幫助。

責(zé)任編輯：武曉燕來源：三太子敖丙

MySQL 緩存 SQL