生产要不要开启MySQL查询缓存

一、前言
在当今的各种系统中，缓存是对系统性能优化的重要手段。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，这是为什么？他们在使用中遇到了什么坑？本文将会从以下几方面来详解MySQL Query Cache。

1.MySQL查询缓存是什么？

MySQL缓存规则是什么？

如何配置和缓存MySQL缓存

MySQL缓存的优缺点

生产要不要开启MySQL缓存

二、 MySQL查询缓存简介
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hashi值到Query Cache中去匹配。

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hashi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；
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。
目前MySQL Query Cache只会cache select语句，其他类似show ，use的语句不会被cache MySQL 的每个Query Cache都是以SQL文本作为key来存储的，在应用Query Cache之前，SQL文本不会做任何处理。也就是说，两个SQL语句，只要相差哪怕一个字符(例如大小写不一样，多一个空格，多注释)，那么这两个SQL将使用不同的Cache地址。如: 下面三条SQL将会被存储在三个不同的缓存里，虽然他们的结果都是一样的。select FROM people where name='surfchen'; select FROM people where /hey~/ name='surfchen'; SELECT * FROM people where name='surfchen';
三、MySQL缓存机制
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存查询将不再有效，查询缓存中值相关条目被清空。这里的更改指的是表中任何数据或是结构发生改变，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。

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。

需要注意的是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.

3.1 缓存规则

开启了缓存，MySQL Server会自动将查询语句和结果集返回到内存，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
MySQL Query Cache内容为 select 的结果集, cache 使用完整的SQL字符串做 key, 并区分大小写，空格等。即两个SQL必须完全一致才会导致cache命中。即检查查询缓存时，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，只要字符大小写或注释有点不同，查询缓存就认为是不同的查询；
prepared statement永远不会cache到结果，即使参数完全一样。在 5.1 之后会得到改善。
where条件中如包含任何一个不确定的函数将永远不会被cache, 比如current_date, now等。
date 之类的函数如果返回是以小时或天级别的，最好先算出来再传进去。
select from foo where date1=current_date -- 不会被 cache
select from foo where date1='2008-12-30' -- 被cache, 正确的做法
太大的result set不会被cache (< query_cache_limit)
MySQL缓存在分库分表环境下是不起作用的
执行SQL里有触发器,自定义函数时，MySQL缓存也是不起作用的

3.2 缓存失效

在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。

3.3 手动清理缓存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

3.4 缓存机制中的内存管理

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。如图：

四、MySQL缓存发挥作用的情况
1、查询缓存可以降低查询执行的时间，但是却不能减少查询结果传输的网络消耗，如果网络传输消耗是整个查询过程的主要瓶颈，那么查询缓存的作用也很小。

2、对于那些需要消耗大量资源的查询通常都是非常适合缓存的，对于复杂的SELECT语句都可以使用查询缓存，不过需要注意的是，涉及表上的UPDATE、DELETE、INSERT操作相比SELECT来说要非常少才行。

3、查询缓存命中率：Qcache_hits/(Qcahce_hits+Com_select)，查询缓存命中率多大才是好的命中率，需要具体情况具体分析。只要查询缓存带来的效率提升大于查询缓存带来的额外消耗，即使30%的命中率也是值得。另外，缓存了哪些查询也很重要，如果被缓存的查询本身消耗巨大，那么即使缓存命中率低，对系统性能提升仍然是有好处的。

4、任何SELECT语句没有从查询缓存中返回都称为“缓存未命中”，以如下列情况：

查询语句无法被缓存，可能因为查询中包含一个不确定的函数，或者查询结果太大而无法缓存。
MySQL从未处理这个查询，所以结果也从不曾被缓存过。
虽然之前缓存了查询结果，但由于查询缓存的内存用完了，MYSQL需要删除某些缓存，或者由于数据表被修改导致缓存失效。
如果服务器上有大量缓存缓存未命中，但是实际上绝大查询都被缓存了，那么一定是有如下情况发生：

查询缓存还没有完成预热，即MySQL还没有机会将查询结果都缓存起来。
查询语句之前从未执行过。如果应用程序不会重复执行一条查询语句，那么即使完成预热仍然会有很多缓存未命中。
缓存失效操作太多，缓存碎片、内存不足、数据修改都会造成缓存失效。可以通过参数Com_*来查看数据修改的情况（包括Com_update，Com_delete等），还可以通过Qcache_lowmem_prunes来查看有多少次失效是由于内存不足导致的。
5、有一个直观的方法能够反映查询缓存是否对系统有好处，推荐一个指标：”命中和写入“的比率，即Qcache_hits和Qcache_inserts的比值。根据经验来看，当这个比值大于3：1时通常查询缓存是有效的，如果能达到10：1最好。

6、通常可以通过观察查询缓存内存的实际使用情况Qcache_free_memory，来确定是否需要缩小或者扩大查询缓存。

五、MySQL缓存管理和配置
5.1 MySQL缓存相关的配置参数

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。下面的表显示了可能的值：

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。

5.2 开启关闭缓存

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
set global时需要有SUPER权限
六、MySQL Query Cache对性能的影响
6.1 MySQL Query Cache的额外开销

如上图所示: 在MySQL Server中打开Query Cache对数据库的读和写都会带来额外的消耗:

1) 读查询开始之前必须检查是否命中缓存。
2) 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。
3) 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。
4) 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
6.2 MySQL Query Cache碎片优化

如上图所示，没有什么办法能够完全避免碎片，但是选择合适的query_cache_min_res_unit可以帮你减少由碎片导致的内存空间浪费。这个值太小，则浪费的空间更少，但是会导致频繁的内存块申请操作；如果设置得太大，那么碎片会很多。调整合适的值其实是在平衡内存浪费和CPU消耗。可以通过内存实际消耗（query_cache_size - Qcache_free_memory）除以Qcache_queries_in_cahce计算单个查询的平均缓存大小。可以通过Qcahce_free_blocks来观察碎片。

通过FLUSH_QUERY_CAHCE完成碎片整理，这个命令将所有的查询缓存重新排序，并将所有的空闲空间都聚焦到查询缓存的一块区域上。

6.3 MySQL缓存状态查看

mysql> SHOW STATUS LIKE 'Qcache%';
+-------------------------+--------+
| Variable_name | Value |
+-------------------------+--------+
| Qcache_free_blocks | 1 | ----在查询缓存中的闲置块，如果该值比较大，则说明Query Cache中的内存碎片可能比较多。FLUSH QUERY CACHE会对缓存中的碎片进行整理，从而得到一个较大的空闲内存块。
| Qcache_free_memory | 382704 | ----剩余缓存的大小
| Qcache_hits | 198 | ----缓存命中次数
| Qcache_inserts | 131 | ----缓存被插入的次数，也就是查询没有命中的次数。
| Qcache_lowmem_prunes | 0 | ----由于内存低而被删除掉的缓存条数，如果这个数值在不断增长，那么一般是Query Cache的空闲内存不足（通过Qcache_free_memory判断），或者内存碎片较严重（通过Qcache_free_blocks判断）。
| Qcache_not_cached | 169 | ----没有被缓存的条数，有三种情况会导致查询结果不会被缓存：其一，由于query_cache_type的设置；其二，查询不是SELECT语句；其三，使用了now()之类的函数，导致查询语句一直在变化。
| Qcache_queries_in_cache | 128 | ----缓存中有多少条查询语句
| Qcache_total_blocks | 281 | ----总块数
+-------------------------+--------+
8 rows in set (0.00 sec)
6.4 Query Cache碎片率Query Cache碎片率 = Qcache_free_blocks / Qcache_total_blocks * 100%

如果Query Cache碎片率超过20%，则可以用FLUSH QUERY CACHE整理内存碎片；如果你的查询都是小数据量的话，可以尝试减小query_cache_min_res_unit。

6.5 Query Cache利用率Query Cache利用率 = (query_cache_size - Qcache_free_memory) / query_cache_size * 100%

Query Cache利用率在25%以下的话，说明query_cache_size设置的过大，可适当减小；Query Cache利用率在80%以上，而且Qcache_lowmem_prunes > 50的话，说明query_cache_size可能有点小，或者就是内存碎片太多。

6.6 Query Cache命中率

可缓存查询的Query Cache命中率 = Qcache_hits / (Qcache_hits + Qcache_inserts) 100%
涵盖所有查询的Query Cache命中率 = Qcache_hits / (Qcache_hits + Com_select) 100%
若命中率在50-70%的范围之内，则表明Query Cache的缓存效率较高。如果命中率明显小于50%，那么建议禁用（将query_cache_type设置为0(OFF)）或按需使用（将query_cache_type设置为2(DEMAND)）Query Cache，节省的内存可以用作InnoDB的缓冲池。

6.7 如何判断Query Cache是空闲内存不足，还是内存碎片太多?如果Qcache_lowmem_prunes值比较大，表示Query Cache的内存空间大小设置太小，需要增大。

如果Qcache_free_blocks值比较大，表示内存碎片较多，需要使用FLUSH QUERY CACHE语句清理内存碎片。

6.8 系统变量query_cache_min_res_unit应当设置为多大？query_cache_min_res_unit的计算公式如下所示：

query_cache_min_res_unit = (query_cache_size - Qcache_free_memory) / Qcache_queries_in_cache

其中，一般不建议将Query Cache的大小（也就是query_cache_size系统变量）设置超过256MB。

七、MySQL Query Cache优缺点
7.1. 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。

7.2. 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。
八、生产如何设置MySQL Query Cache

MySQL中的Query Cache是一个适用较少情况的缓存机制。如上图所示，如果缓存命中率非常高的话，有测试表明在极端情况下可以提高效率238%。但实际情况如何？Query Cache有如下规则，如果数据表被更改，那么和这个数据表相关的全部Cache全部都会无效，并删除之。这里“数据表更改”包括: INSERT, UPDATE, DELETE, TRUNCATE, ALTER TABLE, DROP TABLE, or DROP DATABASE等。举个例子，如果数据表posts访问频繁，那么意味着它的很多数据会被QC缓存起来，但是每一次posts数据表的更新，无论更新是不是影响到了cache的数据，都会将全部和posts表相关的cache清除。如果你的数据表更新频繁的话，那么Query Cache将会成为系统的负担。有实验表明，糟糕时，QC会降低系统13%的处理能力。

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。

但是一个更新频繁的BBS系统。下面是一个实际运行的论坛数据库的状态参数：QCache_hit 5280438QCache_insert 8008948Qcache_not_cache 95372Com select 8104159可以看到，数据库一共往Query Cache中写入了约800W次缓存，但是实际命中的只有约500W次。也就是说，每一个缓存的使用率约为0.66次。很难说，该缓存的作用是否大于Query Cache系统所带来的开销。但是有一点是很肯定的，Query Cache缓存的作用是很微小的，如果应用层能够实现缓存，将可以忽略Query Cache的效果。

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

九、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。

来源：51CTO

作者：青菜青菜鸟

链接：https://blog.51cto.com/14735789/2476224

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