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傻瓜MySQL查询缓存都不知道...

2020-12-21 09:44 栏目:数据库

我们知道,缓存的设计思想在RDBMS数据库中无处不在,就拿号称2500w行代码,bug堆积如山的Oracle数据库来说,SQL的执行计划可以缓存在library cache中避免再次执行相同SQL发生硬解析(语法分析->语义分析->生成执行计划),SQL执行结果缓存在RESULT CACHE内存组件中,有效的将物理IO转化成逻辑IO,提高SQL执行效率。

MySQL的QueryCache跟Oracle类似,缓存的是SQL语句文本以及对应的结果集,看起来是一个很棒的Idea,那为什么从MySQL 4.0推出之后,5.6中默认禁用,5.7中被deprecated(废弃)以及8.0版本被Removed,今天就聊聊MySQL QueryCache的前世今生。

QueryCache介绍

MySQL查询缓(QC:QueryCache)在MySQL 4.0.1中引入,查询缓存存储SELECT语句的文本以及发送给客户机的结果集,如果再次执行相同的SQL,Server端将从查询缓存中检索结果返回给客户端,而不是再次解析执行SQL,查询缓存在session之间共享,因此,一个客户端生成的缓存结果集,可以响应另一个客户端执行同样的SQL。


回到开头的问题,如何判断SQL是否共享?

通过SQL文本是否完全一致来判断,包括大小写,空格等所有字符完全一模一样才可以共享,共享好处是可以避免硬解析,直接从QC获取结果返回给客户端,下面的两个SQL是不共享滴,因为一个是from,另一个是From。

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

下面是Oracle数据库通过SQL_TEXT生成sql_id的算法,如果sql_id不一样说明就不是同一个SQL,就不共享,就会发生硬解析。

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

大家可以发现SQL 1和SQL 2通过代码生成的sql_id值是不一样,所以不共享。

  1. SQL is:    select id, balance from account where id = 121  
  2. SQL_ID is  dm5c6ck1g7bds 
  3. SQL is:    select id, balance From account where id = 121  
  4. SQL_ID is  6xb8gvs5cmc9b 

如果让你比较两个Java代码文件的内容的有何差异,只需要将这段代码理解透了,就可以改造实现自己的业务逻辑。

QueryCache配置

  1. mysql> show variables like '%query_cache%'
  2. +------------------------------+----------+ 
  3. | Variable_name                | Value    | 
  4. +------------------------------+----------+ 
  5. | have_query_cache             | YES      | 
  6. | query_cache_limit            | 1048576  | 
  7. | query_cache_min_res_unit     | 4096     | 
  8. | query_cache_size             | 16777216 | 
  9. | query_cache_type             | OFF      | 
  10. | query_cache_wlock_invalidate | OFF      | 

 

query_cache_min_res_unit说明

默认大小是4KB,如果有很多查询结果很小,那么默认数据块大小可能会导致内存碎片,由于内存不足,碎片可能会强制查询缓存从缓存中删除查询。

在这种情况下,可以减小query_cache_min_res_unit的值,由于修剪而删除的空闲块和查询的数量由Qcache_free_blocks和Qcache_lowmem_prunes状态变量的值给出,如果大量的查询有较大的结果集,可以增大该参数的值来提高性能。

通常开启QueryCache方式

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

QueryCache使用

先搞点测试数据,分别对禁用和开启QueryCache下的场景进行测试。

  1. --创建一个用户表users,并且插入100w数据。 
  2. CREATE TABLE `users` ( 
  3.   `id` bigint NOT NULL AUTO_INCREMENT, 
  4.   `namevarchar(20) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '姓名'
  5.   `age` tinyint NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT 'age'
  6.   `gender` char(1) NOT NULL DEFAULT 'M' COMMENT '性别'
  7.   `phone` varchar(16) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '手机号'
  8.   `create_time` datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间'
  9.   `update_time` datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '修改时间'
  10.   PRIMARY KEY (`id`) 
  11. ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COMMENT='用户信息表'
  12.  
  13. select count(*) from users; 
  14. +----------+ 
  15. count(*) | 
  16. +----------+ 
  17. |  1000000 | 

禁用queryCache场景

在不使用QueryCache的时候,每次执行相同的查询语句,都要发生一次硬解析,消耗大量的资源。


  1. #禁用QueryCache的配置 
  2. query_cache_size = 0 
  3. query_cache_type = 0 

重复执行下面查询,观察执行时间。

  1. --第一次执行查询语句 
  2. mysql> select * from users order by create_time desc limit 10; 
  3. +---------+------------+-----+--------+-------------+---------------------+---------------------+ 
  4. | id      | name       | age | gender | phone       | create_time         | update_time         | 
  5. +---------+------------+-----+--------+-------------+---------------------+---------------------+ 
  6. |  997855 | User997854 |  54 | M      | 15240540354 | 2020-12-15 14:34:50 | 2020-12-15 14:34:50 | 
  7. ....... 
  8. 10 rows in set (0.89 sec) 
  9. --第二次执行同样的查询语句 
  10. mysql> select * from users order by create_time desc limit 10; 
  11. +---------+------------+-----+--------+-------------+---------------------+---------------------+ 
  12. | id      | name       | age | gender | phone       | create_time         | update_time         | 
  13. +---------+------------+-----+--------+-------------+---------------------+---------------------+ 
  14. |  997855 | User997854 |  54 | M      | 15240540354 | 2020-12-15 14:34:50 | 2020-12-15 14:34:50 | 
  15. ....... 
  16. 10 rows in set (0.90 sec) 
  17. -- profile跟踪情况 
  18. mysql> show profile cpu,block io for query 1;   
  19. +----------------------+----------+----------+------------+--------------+---------------+ 
  20. | Status               | Duration | CPU_user | CPU_system | Block_ops_in | Block_ops_out | 
  21. +----------------------+----------+----------+------------+--------------+---------------+ 
  22. | preparing            | 0.000022 | 0.000017 |   0.000004 |            0 |             0 | 
  23. | Sorting result       | 0.000014 | 0.000009 |   0.000005 |            0 |             0 | 
  24. | executing            | 0.000011 | 0.000007 |   0.000004 |            0 |             0 | 
  25. | Sending data         | 0.000021 | 0.000016 |   0.000004 |            0 |             0 | 
  26. | Creating sort index  | 0.906290 | 0.826584 |   0.000000 |            0 |             0 | 

可以看到,多次执行同样的SQL查询语句,执行时间都是0.89s左右,几乎没有差别,同时时间主要消耗在Creating sort index阶段。

开启queryCache场景

开启查询缓存时,查询语句第一次被执行时会将SQL文本及查询结果缓存在QC中,下一次执行同样的SQL执行从QC中获取数据返回给客户端即可。


  1. #禁用QueryCache的配置 
  2. query_cache_size = 32M 
  3. query_cache_type = 1 

  1. --第一次执行查询语句 
  2. mysql> select * from users order by create_time desc limit 10; 
  3. +---------+------------+-----+--------+-------------+---------------------+---------------------+ 
  4. | id      | name       | age | gender | phone       | create_time         | update_time         | 
  5. +---------+------------+-----+--------+-------------+---------------------+---------------------+ 
  6. |  997855 | User997854 |  54 | M      | 15240540354 | 2020-12-15 14:34:50 | 2020-12-15 14:34:50 | 
  7. ....... 
  8. 10 rows in set (0.89 sec) 
  9. --第二次执行查询语句 
  10. mysql> select * from users order by create_time desc limit 10; 
  11. +---------+------------+-----+--------+-------------+---------------------+---------------------+ 
  12. | id      | name       | age | gender | phone       | create_time         | update_time         | 
  13. +---------+------------+-----+--------+-------------+---------------------+---------------------+ 
  14. |  997855 | User997854 |  54 | M      | 15240540354 | 2020-12-15 14:34:50 | 2020-12-15 14:34:50 | 
  15. ....... 
  16. 10 rows in set (0.00 sec) 
  17. -- profile跟踪数据 
  18. mysql> show profile cpu,block io for query 3; 
  19. +--------------------------------+----------+----------+------------+--------------+---------------+ 
  20. | Status                         | Duration | CPU_user | CPU_system | Block_ops_in | Block_ops_out | 
  21. +--------------------------------+----------+----------+------------+--------------+---------------+ 
  22. | Waiting for query cache lock   | 0.000016 | 0.000015 |   0.000001 |            0 |             0 | 
  23. | checking query cache for query | 0.000007 | 0.000007 |   0.000000 |            0 |             0 | 
  24. | checking privileges on cached  | 0.000004 | 0.000003 |   0.000000 |            0 |             0 | 
  25. | checking permissions           | 0.000034 | 0.000033 |   0.000001 |            0 |             0 | 
  26. | sending cached result to clien | 0.000018 | 0.000017 |   0.000001 |            0 |             0 | 

可以看到,第一次执行QueryCache里没有缓存SQL文本及数据,执行时间0.89s,由于开启了QC,SQL文本及执行结果被缓存在QC中,第二次执行执行同样的SQL查询语句,直接命中QC且返回数据,不需要发生硬解析,所以执行时间降低为0s,从profile里看到sending cached result to client直接发送QC中的数据返回给客户端。

查询缓存命中率

查询缓存相关的status变量

  1. mysql>SHOW GLOBAL STATUS LIKE 'QCache\_%'
  2. +-------------------------+----------+ 
  3. | Variable_name           | Value    | 
  4. +-------------------------+----------+ 
  5. | Qcache_free_blocks      | 1        |  --查询缓存中可用内存块的数目。 
  6. | Qcache_free_memory      | 33268592 |  --查询缓存的可用内存量。 
  7. | Qcache_hits             | 121      |  --从QC中获取结果集的次数。 
  8. | Qcache_inserts          | 91       |  --将查询结果集添加到QC的次数,意味着查询已经不在QC中。 
  9. | Qcache_lowmem_prunes    | 0        |  --由于内存不足而从查询缓存中删除的查询数。 
  10. | Qcache_not_cached       | 0        |  --未缓存的查询数目。 
  11. | Qcache_queries_in_cache | 106      |  --在查询缓存中注册的查询数。 
  12. | Qcache_total_blocks     | 256      |  --查询缓存中的块总数。 

查询缓存命中率及平均大小

  1.                                           Qcache_hits 
  2. Query cache hit rate = ------------------------------------------------ x 100% 
  3.                        Qcache_hits + Qcache_inserts + Qcache_not_cached 
  4.                         
  5.                               query_cache_size = Qcache_free_memory 
  6. Query Cache Avg Query Size = ---------------------------------------  
  7.                                      Qcache_queries_in_cache 

更新操作对QC影响

举个例子,支付系统的里转账逻辑,先要锁定账户再修改余额,主要步骤如下:

 

对于这种情况来说,QC是不太适合的,因为第一次执行查询SQL未命中,返回结果给客户端,添加SQL文本及结果集到QC之后,下一次执行同样的SQL直接从QC返回结果,不需要硬解析操作,但是每次Update都是先更新数据,然后锁定QC然后更新缓存结果,会导致之前的缓存结果失效,再次执行相的查询SQL还是未命中,有得重新添加到QC,这样频繁的锁定QC->检查QC->添加QC->更新QC非常消耗资源,降低数据库的并发处理能力。

为何放弃QueryCache

一般业务场景

从业务系统的操作类型,可以分为OLTP(OnLine Transaction Processing 联机事务处理系统)和OLAP(OnLine Analysis Processing联机分析处理系统),对于政企业务,也可以分为BOSS(Business Operation Support System-业务操作支撑系统,简称业支)和BASS(Business Analysis Support System-业务分析支撑系统,简称经分),来总结下这两类系统的特点。


适合QueryCache的场景

首先,查询缓存QC的大小只有几MB,不适合将缓存设置得太大,由于在更新过程中需要线程锁定QueryCache,因此对于非常大的缓存,可能会看到锁争用问题。那么,哪些情况有助于从查询缓存中获益呢?以下是理想条件:

  1. 相同的查询是由相同或多个客户机重复发出的。
  2. 被访问的底层数据本质上是静态或半静态的。
  3. 查询有可能是资源密集型和/或构建简短但计算复杂的结果集,同时结果集比较小。
  4. 并发性和查询QPS都不高。

这4种情况只是理想情况下,实际的业务系统都是有CRUD操作的,数据更新比较频繁,查询接口的QPS比较高,所以能满足上面的理想情况下的业务场景实在很少,我能想到就是配置表,数据字典表这些基本都是静态或半静态的,可以时通过QC来提高查询效率。

不适合QueryCache的场景

如果表数据变化很快,则查询缓存将失效,并且由于不断从缓存中删除查询,从而使服务器负载升高,处理速度变得更慢,如果数据每隔几秒钟更新一次或更加频繁,则查询缓存不太可能合适。

同时,查询缓存使用单个互斥体来控制对缓存的访问,实际上是给服务器SQL处理引擎强加了一个单线程网关,在查询QPS比较高的情况下,可能成为一个性能瓶颈,会严重降低查询的处理速度。因此,MySQL 5.6中默认禁用了查询缓存。

删除QueryCache

The query cache is deprecated as of MySQL 5.7.20, and is removed in MySQL 8.0. Deprecation includes query_cache_type,可以看到从MySQL 5.6的默认禁用,5.7的废弃以及8.0的彻底删除,Oracle也是综合了各方面考虑做出了这样的选择。

上面聊了下适合和不适合的QueryCache的业务场景,发现这个特性对业务场景要求过于苛刻,与实际业务很难吻合,而且开启之后,对数据库并发度和处理能力都会降低很多,下面总结下为何MySQL从Disabled->Deprecated->Removed QueryCache的主要原因。


同时查询缓存碎片化还会导致服务器的负载升高,影响数据库的稳定性,在Oracle官方搜索QueryCache可以发现,有很多Bug存在,这也就决定了MySQL 8.0直接果断的Remove了该特性。

总结

上面为大家介绍了MySQL QueryCache从推出->禁用->废弃->删除的心路历程,设计之初是为了减少重复SQL查询带来的硬解析开销,同时将物理IO转化为逻辑IO,来提高SQL的执行效率,但是MySQL经过了多个版本的迭代,同时在硬件存储发展之快的今天,QC几乎没有任何收益,而且还会降低数据库并发处理能力,最终在8.0版本直接Removd掉了。

其实缓存设计思想在硬件和软件领域无处不在,硬件方面:RAID卡,CPU都有自己缓存,软件方面就太多了,OS的cache,数据库的buffer pool以及Java程序的缓存,作为一名研发工程师,需要根据业务场景选择合适缓存方案是非常重要的,如果都不合适,就需进行定制化开发缓存,来更好的Match自己的业务场景,今天就聊这么多,希望对大家有所帮助。

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