MySQL的查询缓存机制基本学习教程

2023年 4月 25日 31.8k 0

MySQL缓存机制简单的说就是缓存sql文本及查询结果,如果运行相同的sql,服务器直接从缓存中取到结果,而不需要再去解析和执行sql。如果表更改 了,那么使用这个表的所有缓冲查询将

MySQL缓存机制简单的说就是缓存sql文本及查询结果,如果运行相同的sql,服务器直接从缓存中取到结果,而不需要再去解析和执行sql。如果表更改 了,那么使用这个表的所有缓冲查询将不再有效,查询缓存值的相关条目被清空。更改指的是表中任何数据或是结构的改变,包括INSERT、UPDATE、 DELETE、TRUNCATE、ALTER TABLE、DROP TABLE或DROP DATABASE等,也包括那些映射到改变了的表的使用MERGE表的查询。显然,这对于频繁更新的表,查询缓存是不适合的,而对于一些不常改变数据且有 大量相同sql查询的表,查询缓存会节约很大的性能。

命中条件

缓存存在一个hash表中,通过查询SQL,查询数据库,客户端协议等作为key.在判断是否命中前,MySQL不会解析SQL,而是直接使用SQL去查询缓存,SQL任何字符上的不同,如空格,注释,都会导致缓存不命中.

如果查询中有不确定数据,例如CURRENT_DATE()和NOW()函数,那么查询完毕后则不会被缓存.所以,包含不确定数据的查询是肯定不会找到可用缓存的

 

工作流程

1. 服务器接收SQL,以SQL和一些其他条件为key查找缓存表(额外性能消耗)

2. 如果找到了缓存,则直接返回缓存(性能提升)

3. 如果没有找到缓存,则执行SQL查询,包括原来的SQL解析,优化等.

4. 执行完SQL查询结果以后,将SQL查询结果存入缓存表(额外性能消耗)

缓存失效

当某个表正在写入数据,则这个表的缓存(命中检查,缓存写入等)将会处于失效状态.在Innodb中,如果某个事务修改了表,则这个表的缓存在事务提交前都会处于失效状态,在这个事务提交前,这个表的相关查询都无法被缓存.

 

缓存的内存管理

缓存会在内存中开辟一块内存(query_cache_size)来维护缓存数据,其中有大概40K的空间是用来维护缓存的元数据的,例如空间内存,数据表和查询结果的映射,SQL和查询结果的映射等.

MySQL将这个大内存块分为小的内存块(query_cache_min_res_unit),每个小块中存储自身的类型,大小和查询结果数据,还有指向前后内存块的指针.

MySQL需要设置单个小存储块的大小,在SQL查询开始(还未得到结果)时就去申请一块空间,所以即使你的缓存数据没有达到这个大小,也需要用这个大小的数据块去存(这点跟Linux文件系统的Block一样).如果结果超出这个内存块的大小,则需要再去申请一个内存块.当查询完成发现申请的内存块有富余,则会将富余的空间释放掉,这就会造成内存碎片问题,见下图

2015112795908326.png (1061×575)

此处查询1和查询2之间的空白部分就是内存碎片,这部分空闲内存是有查询1查询完以后释放的,假设这个空间大小小于MySQL设定的内存块大小,则无法再被使用,造成碎片问题

在查询开始时申请分配内存Block需要锁住整个空闲内存区,所以分配内存块是非常消耗资源的.注意这里所说的分配内存是在MySQL初始化时就开辟的那块内存上分配的.

 

缓存的使用时机

衡量打开缓存是否对系统有性能提升是一个很难的话题

1. 通过缓存命中率判断, 缓存命中率 = 缓存命中次数 (Qcache_hits) / 查询次数 (Com_select)

2. 通过缓存写入率, 写入率 = 缓存写入次数 (Qcache_inserts) / 查询次数 (Qcache_inserts)

3. 通过 命中-写入率 判断, 比率 = 命中次数 (Qcache_hits) / 写入次数 (Qcache_inserts), 高性能MySQL中称之为比较能反映性能提升的指数,一般来说达到3:1则算是查询缓存有效,而最好能够达到10:1

 

缓存配置参数

1. query_cache_type: 是否打开缓存

可选项

1) OFF: 关闭

2) ON: 总是打开

3) DEMAND: 只有明确写了SQL_CACHE的查询才会吸入缓存

 

2. query_cache_size: 缓存使用的总内存空间大小,单位是字节,这个值必须是1024的整数倍,否则MySQL实际分配可能跟这个数值不同(感觉这个应该跟文件系统的blcok大小有关)

 

3. query_cache_min_res_unit: 分配内存块时的最小单位大小

 

4. query_cache_limit: MySQL能够缓存的最大结果,如果超出,则增加 Qcache_not_cached的值,并删除查询结果

 

5. query_cache_wlock_invalidate: 如果某个数据表被锁住,是否仍然从缓存中返回数据,默认是OFF,表示仍然可以返回

 

GLOBAL STAUS 中 关于 缓存的参数解释:

Qcache_free_blocks: 缓存池中空闲块的个数

Qcache_free_memory: 缓存中空闲内存量

Qcache_hits: 缓存命中次数

Qcache_inserts: 缓存写入次数

Qcache_lowmen_prunes: 因内存不足删除缓存次数

Qcache_not_cached: 查询未被缓存次数,例如查询结果超出缓存块大小,查询中包含可变函数等

Qcache_queries_in_cache: 当前缓存中缓存的SQL数量

Qcache_total_blocks: 缓存总block数

 

减少碎片策略

1. 选择合适的block大小

2. 使用 FLUSH QUERY CACHE 命令整理碎片.这个命令在整理缓存期间,会导致其他连接无法使用查询缓存

PS: 清空缓存的命令式 RESET QUERY CACHE

 

查询缓存问题分析

20151127100053913.png (778×680)

InnoDB与查询缓存

Innodb会对每个表设置一个事务计数器,里面存储当前最大的事务ID.当一个事务提交时,InnoDB会使用MVCC中系统事务ID最大的事务ID跟新当前表的计数器.

只有比这个最大ID大的事务能使用查询缓存,其他比这个ID小的事务则不能使用查询缓存.

另外,在InnoDB中,所有有加锁操作的事务都不使用任何查询缓存

查询必须是完全相同的(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。

下面sql查询缓存认为是不同的:

SELECT * FROM tbl_name
Select * from tbl_name

 

查询缓存相关参数

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 |
| query_cache_size | 599040 | --查询缓存的大小
| query_cache_type | ON | --阻止或是支持查询缓存
| query_cache_wlock_invalidate | OFF |
+------------------------------+---------+

下面是一个简单的MySQL查询缓存机制例子:

[mysql@csdba1850 ~]$ mysql -u root -p

Enter password:
Welcome to the MySQL monitor. Commands end with ; or \g.
Your MySQL connection id is 3
Server version: 5.0.45-community MySQL Community Edition (GPL)

Type 'help;' or '\h' for help. Type '\c' to clear the buffer.

 

mysql> set global query_cache_size = 600000; --设置缓存内存

Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)

 

mysql> set session query_cache_type = ON; --开启查询缓存

Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)

mysql> use test

Reading table information for completion of table and column names
You can turn off this feature to get a quicker startup with -A

Database changed

mysql> show tables;

+----------------+
| Tables_in_test |
+----------------+
| animals |
| person |
+----------------+
5 rows in set (0.00 sec)

mysql> select count(*) from animals;
+----------+
| count(*) |
+----------+
| 6 |
+----------+
1 row in set (0.00 sec)

--Qcache_hits表示sql查询在缓存中命中的累计次数,是累加值。

mysql> SHOW STATUS LIKE 'Qcache_hits';

+---------------+-------+
| Variable_name | Value |
+---------------+-------+
| Qcache_hits | 0 | --0次
+---------------+-------+
8 rows in set (0.00 sec)

mysql> select count(*) from animals;
+----------+
| count(*) |
+----------+
| 6 |
+----------+
1 row in set (0.00 sec)

 

mysql> SHOW STATUS LIKE 'Qcache%';

 

+---------------+-------+
| Variable_name | Value |
+---------------+-------+
| Qcache_hits | 1 | --表示sql在缓存中直接得到结果,不需要再去解析
+---------------+-------+
8 rows in set (0.00 sec)

 

mysql> select count(*) from animals;

+----------+
| count(*) |
+----------+
| 6 |
+----------+
1 row in set (0.00 sec)

 

mysql> select count(*) from animals;

+----------+
| count(*) |
+----------+
| 6 |
+----------+
1 row in set (0.00 sec)

 

mysql> SHOW STATUS LIKE 'Qcache_hits';

+---------------+-------+
| Variable_name | Value |
+---------------+-------+
| Qcache_hits | 3 | --上面的sql也是是从缓存中直接取到结果
+---------------+-------+
1 row in set (0.00 sec)

mysql> insert into animals select 9,'testsds' ; --插入数据后,跟这个表所有相关的sql缓存就会被清空掉

Query OK, 1 row affected (0.00 sec)
Records: 1 Duplicates: 0 Warnings: 0

mysql> select count(*) from animals;

+----------+
| count(*) |
+----------+
| 7 |
+----------+
1 row in set (0.00 sec)

mysql> SHOW STATUS LIKE 'Qcache_hits';

+---------------+-------+
| Variable_name | Value |
+---------------+-------+
| Qcache_hits | 3 | --还是等于3,说明上一条sql是没有直接从缓存中直接得到的
+---------------+-------+
1 row in set (0.00 sec)

 

mysql> select count(*) from animals;

+----------+
| count(*) |
+----------+
| 7 |
+----------+
1 row in set (0.00 sec)

 

mysql> SHOW STATUS LIKE 'Qcache_hits';

+---------------+-------+
| Variable_name | Value |
+---------------+-------+
| Qcache_hits | 4 |
+---------------+-------+
1 row in set (0.00 sec)

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