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首先,MySQL一定是有缓存的。
聊一聊我最初的认识。因为使用SQL客户端工具进行查询操作,每次建立临时表,关闭会话session之后,再次打开会话,临时表就会被释放,不存在,因此我粗略认为缓存就保持在session中。
直到有一次的大数据量查询操作时:第一次查询1000万数据用时600s,而之后每次查询也就30s,关闭会话后,再次查询还是30s,本以为是sql代码优化了,心里还挺高兴,结果 有位前辈说是因为有,我立即反问道:缓存不在会话吗?他说:缓存保持在MySQL服务端!!!
经过总结发现:MySQL Query Cache(MySQL查询缓存)在MySQL Server中是默认打开的,但是网上各种资料以及有经验的DBA都建议生产环境中把MySQL Query Cache关闭。按道理,MySQL Server默认打开,是鼓励用户使用缓存,但是大拿们却建议关闭此功能,并且国内各个云厂商提供的MySQL云服务中默认都是关闭这个功能。
MySQL查询缓存介绍:
MySQL查询缓存是MySQL中比较独特的一个缓存区域,用来缓存特定Query的整个结果集信息,且共享给所有客户端。为了提高完全相同的Query语句的响应速度,MySQL Server会对查询语句进行Hash计算后,把得到的hash值与Query查询的结果集对应存放在Query Cache中。
当MySQL Server打开Query Cache之后,MySQL Server会对接收到的每一个SELECT 语句通过特定的Hash算法计算该Query的Hash值,然后通过该hash值到Query Cache中去匹配。
①如果没有匹配,将这个hash值存放在一个hash链表中,并将Query的结果集存放到cache中,存放hash值链表的每个hash节点存放了相应Quey结果集在cache中的地址,以及该query所涉及到一些table相关信息;
②如果通过hash值匹配到了一样的Query,则直接将cache中相应的Query结果集返回给客户端。
MySQL缓存机制其实就是 缓存sql文本以及查询结果集。通过将sql文本进行hash计算,hash值作为key,结果集作为value,进行存储。当运行相同的sql,服务端直接从缓存中取到结果,而不需要再去解析和执行SQL。进而提升查询性能。
查询必须是完全相同(逐字节相同)才能够被认为是相同的。另外,同样的查询字符串由于其它原因可能认为是不同的。使用不同的数据库、不同的协议版本或者不同 默认字符集的查询被认为是不同的查询并且分别进行缓存。
表的结构或数据发生改变时,查询缓存中的数据不再有效。如INSERT、UPDATE、 DELETE、TRUNCATE、ALTER TABLE、DROP TABLE或DROP DATABASE会导致缓存数据失效。所以查询缓存适合有大量相同查询的应用,不适合有大量数据更新的应用。
一旦表数据进行任何一行的修改,基于该表相关cache立即全部失效。
手动清理缓存
相关sql语句:
注意:MySQL Query Cache 是对大小写敏感的,因为Query Cache 在内存中是以 HASH 结构来进行映射,HASH 算法基础就是组成 SQL 语句的字符,所以 任何SQL语句的改变重新cache.
MySQL Query Cache 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result set的cache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缓存相关的配置参数:
mysql> show variables like '%query_cache%';
+------------------------------+---------+
| Variable_name | Value |
+------------------------------+---------+
| have_query_cache | YES | --查询缓存是否可用
| query_cache_limit | 1048576 | --可缓存具体查询结果的最大值
| query_cache_min_res_unit | 4096 | --查询缓存分配的最小块的大小(字节)
| query_cache_size | 599040 | --查询缓存的大小
| query_cache_type | ON | --是否支持查询缓存
| query_cache_wlock_invalidate | OFF | --控制当有写锁加在表上的时候,是否先让该表相关的 Query Cache失效
+------------------------------+---------+
6 rows in set (0.02 sec)
have_query_cache
该MySQL Server是否支持Query Cache。
query_cache_limit
MySQL能够缓存的最大查询结果,查询结果大于该值时不会被缓存。默认值是1048576(1MB)如果某个查询的结果超出了这个值,Qcache_not_cached的值会加1,如果某个操作总是超出,可以考虑在SQL中加上SQL_NO_CACHE来避免额外的消耗。
query_cache_min_res_unit
查询缓存分配的最小块的大小(字节)。 默认值是4096(4KB)。当查询进行的时候,MySQL把查询结果保存在qurey cache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,所以,有时候并不是把所有结果全部得到后再进行一次性保存,而是每次分配一块query_cache_min_res_unit大小的内存空间保存结果集,使用完后,接着再分配一个这样的块,如果还不不够,接着再分配一个块,依此类推,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可以优化内存如果你的查询结果都是一些small result,默认的query_cache_min_res_unit可能会造成大量的内存碎片如果你的查询结果都是一些larger resule,你可以适当的把query_cache_min_res_unit调大
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。请注意如果设置了该值,即使query_cache_type设置为0也将分配此数量的内存。
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。一般情况,当客户端对MyISAM表进行WRITE锁定时,如果查询结果位于查询缓存中,则其它客户端未被锁定,可以对该表进行查询。将该变量设置为1,则可以对表进行WRITE锁定,使查询缓存内所有对该表进行的查询变得非法。这样当锁定生效时,可以强制其它试图访问表的客户端来等待。
开启缓存
mysql> set global query_cache_size = 600000; --设置缓存内存大小
mysql> set global query_cache_type = ON; --开启查询缓存
关闭缓存
mysql> set global query_cache_size = 0; --设置缓存内存大小为0, 即初始化是不分配缓存内存
mysql> set global query_cache_type = OFF; --关闭查询缓存
优点
Query Cache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Query Cache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Query Cache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
Query Cache的优点很明显,但是也不能忽略它所带来的一些缺点:
查询语句的hash计算和hash查找带来的资源消耗。如果将query_cache_type设置为1(也就是ON),那么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。
Query Cache的失效问题。如果表的变更比较频繁,则会造成Query Cache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,Query Cache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Query Cache频繁清理内存。
如果你的应用对数据库的更新很少,那么QC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QC的作用会比较明显。
所以,如果经常有更新的系统,想要获得较高tps的话,建议一开始就关闭Query Cache。
查询缓存的替代方案MySQL查询缓存工作的原则是:执行查询最快的方式就是不去执行,但是查询仍然需要发送到服务器端,服务器也还需要做一点点工作,如果对于某些查询完全不需要与服务器通信效果会如何呢,这时客户端缓存可以很大程度上分担MySQL服务器的压力。
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