MySQL 查询缓存

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。

• 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

• 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。
• 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。
• 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。
• 不缓存查询中的子查询结果集，仅缓存查询最终结果集。
• 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。
• MySQL 缓存在分库分表环境下是不起作用的。
• 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。
• 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。
• 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）。
• 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:

• 读查询开始之前必须检查是否命中缓存。
• 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。
• 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。
• 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：

• 表数据修改不频繁、数据较静态。
• 查询（Select）重复度高。
• 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：

• 表中的数据、表结构或者索引变动频繁
• 重复的查询很少
• 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。