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
先搞點測試數(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 |
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
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。 |
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:
這4種情況只是理想情況下,實際的業(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。
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,實際上是給服務(wù)器SQL處理引擎強加了一個單線程網(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。
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。
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。
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