(转)看上去很美：MySQL Query Cache

当你的数据库打开了Query Cache（简称QC）功能后，数据库在执行SELECT语句时，会将其结果放到QC中，当下一次处理同样的SELECT请求时，数据库就会从QC取得结果，而不需要去数据表中查询。

 

在这个“Cache为王”的时代，我们总是通过不同的方式去缓存我们的结果从而提高响应效率，但一个缓存机制是否有效，效果如何，却是一个需要好好思考的问题。在MySQL中的Query Cache就是一个适用较少情况的缓存机制。在上图中，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%^[1]。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%^[1]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。

再如，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	5280438
QCache_insert	8008948
Qcache_not_cache	95372
Com select	8104159

可以看到，数据库一共往QC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QC系统所带来的开销。但是有一点是很肯定的，QC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QC的效果。

MySQL Query Cache

顾名思义，MySQL Query Cache 就是用来缓存和 Query 相关的数据的。具体来说，Query Cache 缓存了我们客户端提交给 MySQL 的 SELECT 语句以及该语句的结果集。大概来讲，就是将SELECT 语句和语句的结果做了一个 HASH 映射关系然后保存在一定的内存区域中。

在大部分的 MySQL 分发版本中，Query Cache 功能默认都是打开的，我们可以通过调整MySQL Server 的参数选项打开该功能。主要由以下5个参数构成：

·         query_cache_limit：允许 Cache 的单条 Query 结果集的最大容量，默认是1MB，超过此参数设置的 Query 结果集将不会被 Cache

·         query_cache_min_res_unit：设置 Query Cache 中每次分配内存的最小空间大小，也就是每个Query 的 Cache 最小占用的内存空间大小

·         query_cache_size：设置 Query Cache 所使用的内存大小，默认值为0，大小必须是1024的整数倍，如果不是整数倍，MySQL 会自动调整降低最小量以达到1024的倍数

·         query_cache_type：控制 Query Cache 功能的开关，可以设置为0(OFF),1(ON)和2(DEMAND)三种，意义分别如下：

·         0(OFF)：关闭 Query Cache 功能，任何情况下都不会使用 Query Cache

·         1(ON)：开启 Query Cache 功能，但是当 SELECT 语句中使用的 SQL_NO_CACHE 提示后，将不使用Query Cache

·         2(DEMAND)：开启 Query Cache 功能，但是只有当 SELECT 语句中使用了 SQL_CACHE提示后，才使用 Query Cache

·         query_cache_wlock_invalidate：控制当有写锁定发生在表上的时刻是否先失效该表相关的 Query Cache，如果设置为 1(TRUE)，则在写锁定的同时将失效该表相关的所有 Query Cache，如果设置为0(FALSE)则在锁定时刻仍然允许读取该表相关的 Query Cache。

Query Cache 如何处理子查询的？
这是我遇到的最为常见的一个问题。其实Query Cache 是以客户端请求提交的Query 为对象来处理的，只要客户端请求的是一个 Query，无论这个 Query 是一个简单的单表查询还是多表 Join，亦或者是带有子查询的复杂 SQL，都被当作成一个 Query，不会被分拆成多个 Query 来进行 Cache。所以，存在子查询的复杂Query 也只会产生一个Cache对象，子查询不会产生单独的Cache内容。UNION[ALL] 类型的语句也同样如此。

Query Cache 是以 block 的方式存储的数据块吗？
不是，Query Cache 中缓存的内容仅仅只包含该 Query 所需要的结果数据，是结果集。当然，并不仅仅只是结果数据，还包含与该结果相关的其他信息，比如产生该 Cache 的客户端连接的字符集，数据的字符集，客户端连接的 Default Database等。

Query Cache 为什么效率会非常高，即使所有数据都可以 Cache 进内存的情况下，有些时候也不如使用 Query Cache 的效率高？
Query Cache 的查找，是在MySQL 接受到客户端请求后在对 Query 进行权限验证之后，SQL 解析之前。也就是说，当 MySQL 接受到客户端的SQL后，仅仅只需要对其进行相应的权限验证后就会通过 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，更不许要发生任何存储引擎的交互，减少了大量的磁盘 IO 和 CPU 运算，所以效率非常高。

客户端提交的 SQL 语句大小写对 Query Cache 有影响吗？
有，由于 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，所以必须要整个 SQL 语句在字符级别完全一致，才能在 Query Cache 中命中，即使多一个空格也不行。

一个 SQL 语句在 Query Cache 中的内容，在什么情况下会失效？
为了保证 Query Cache 中的内容与是实际数据绝对一致，当表中的数据有任何变化，包括新增，修改，删除等，都会使所有引用到该表的 SQL 的 Query Cache 失效。

为什么我的系统在开启了 Query Cache 之后整体性能反而下降了？
当开启了 Query Cache 之后，尤其是当我们的 query_cache_type 参数设置为 1 以后，MySQL 会对每个SELECT 语句都进行 Query Cache 查找，查找操作虽然比较简单，但仍然也是要消耗一些 CPU 运算资源的。而由于 Query Cache 的失效机制的特性，可能由于表上的数据变化比较频繁，大量的Query Cache 频繁的被失效，所以Query Cache 的命中率就可能比较低下。所以有些场景下，Query Cache 不仅不能提高效率，反而可能造成负面影响。

如何确认一个系统的 Query Cache 的运行是否健康，命中率如何，设置量是否足够？
MySQL 提供了一系列的Global Status 来记录Query Cache 的当前状态，具体如下：

·         Qcache_free_blocks：目前还处于空闲状态的 Query Cache 中内存 Block 数目

·         Qcache_free_memory：目前还处于空闲状态的 Query Cache 内存总量

·         Qcache_hits：Query Cache 命中次数

·         Qcache_inserts：向 Query Cache 中插入新的 Query Cache 的次数，也就是没有命中的次数

·         Qcache_lowmem_prunes：当 Query Cache 内存容量不够，需要从中删除老的 Query Cache 以给新的 Cache 对象使用的次数

·         Qcache_not_cached：没有被 Cache 的 SQL 数，包括无法被 Cache 的 SQL 以及由于query_cache_type 设置的不会被Cache 的 SQL

·         Qcache_queries_in_cache：目前在 Query Cache 中的 SQL 数量

·         Qcache_total_blocks：Query Cache 中总的 Block 数量

根据简朝阳《mysql性能调优与架构设计》一书中表示Query cache的命中率是：
Qcache_hits / ( Qcache_hits + Qcache_inserts ) × 100%

可以根据这几个状态计算出 Cache 命中率，计算出 Query Cache 大小设置是否足够，总的来说，我个人不建议将 Query Cache 的大小设置超过256MB，这也是业界比较常用的做法。

 

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