mysql的query cache用来缓存和query有关的数据。具体来说Query cache有其特殊的业务场景,它不像其他的数据库产品,缓存查询语句的执行计划等信息;而query cache则是缓存客户端提交给mysql的select语句以及语句的结果集,就是将select语句和语句的结果做hash映射关系后保存在一定的内存区域内。
一、工作原理
查询缓存的工作原理,基本上可以通过两句话概括:
- 缓存select操作或预处理查询(5.1.17开始支持)的结果集和SQL语句;
- 新的select语句或预处理查询语句,先去查询缓存,判断是否存在可用的结果集,判断标准:与缓存的SQL语句是否完全一致,区分大小写;
二、查询缓存对什么样的查询语句,无法缓存其结果集
- 查询语句中添加了SQL_NO_CACHE参数;
- 查询语句中包含有获得值的函数,以及自定义函数,如:curdate(),get_lock(),rand(),convert_tz等;
- 对系统数据库的查询:mysql、information_schema库查询;
- 查询语句中使用SESSION级别变量或存储过程中的局部变量;
- 查询语句中使用了lock in share mode、for update语句;
- 查询语句中类似select ... into ... 导出数据语句;
- 事务隔离级别为:Serializable情况下,所有查询语句都不能缓存;
- 对临时表的查询操作;
- 存在警告信息的查询语句;
- 不涉及任何表或视图的查询语句;
- 某用户只有列级别权限的查询语句;
三、配置
是否启用mysql查询缓存,可以通过2个参数:query_cache_type和query_cache_size,其中任何一个参数设置为0都意味着关闭查询缓存功能。如果需要关闭查询缓存,正确的设置推荐为query_cache_type=0。
- query_cache_type:0-不启用查询缓存;1-启用查询缓存,只要符合缓存的要求就会缓存,供其他客户端使用;2-启用查询缓存,只要查询语句中添加了参数-SQL_CACHE,且符合查询缓存的要求,客户端的查询语句和记录集就可以缓存起来,供其他客户端使用;
- query_cache_size:允许设置query_cache_size的值最小为40k,对于最大值则可以几乎认为无限制。实际生产环境的应用经验告诉我们,该值并不是越大越好,应该合理设置,推荐设置为64M。
- query_cache_limit:限制查询缓存区最大能缓存的查询记录集,可以避免一个大的查询记录结果集占去大量的内存区域,而且往往小查询记录集是最有效的缓存记录集,默认设置为1M,建议修改为16k~1024K之间的值。
- query_cache_min_res_unit:设置查询缓存分配内存的最小单位,要适当的设置该参数,可以做到为减少内存块的申请和分配次数,但是设置过大可能会导致内存碎片数的上升。默认为4K,建议设置大小为1k~16k。
- query_cache_wlock_invalidate:该参数主要涉及MyISAM引擎,若一个客户端对某表添加了写锁,其他客户端发起的查询请求,且查询语句有对应的查询缓存记录,是否允许直接读取查询缓存的记录集信息,还是等待写锁的释放。默认为0即允许;
四、维护
- 查询缓存区的碎片整理:查询缓存使用一段时间后,一般都会出现缓存碎片,为此需要监控相关的状态值,并定期进行内存碎片的整理,碎片整理的操作语句为:FLUSH QUERY CACHE。
- 清空查询缓存的数据:那些操作可能触发查询缓存,把所有缓存信息清空,以避免触发或需要的时候,知道如何做。两类可触发查询缓存数据全部清空的命令:reset query cache;flush tables;
五、性能监控
1、mysql提供一系列Global Status记录Query Cache当前状态,具体如下:
- Qcache_free_blocks:目前处于空闲状态的Query Cache中内存block数目;
- Qcache_free_memory:目前处于空闲状态的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,需要从删除旧的Query Cache以给新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设置而不会被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。
2、重要监控率的计算:
- 查询缓存内存碎片率=Qcache_free_blocks / Qcache_total_blocks * 100%;
- 查询缓存命中率=Qcache_hits / (Qcache_hits + Qcache_inserts) * 100%;
- 查询缓存内存使用率=(query_cache_size - Qcache_free_memory) / query_cache_size * 100%;
若整个平稳运行期监控率获得的信息为:命中率高于80%,内存使用率超过80%,并且Qcache_lowmem_prunes的值不停的增加,而且增加的数据还比较大,则说明我们为查询缓存缓冲区分配的内存过小,可以适当的增加查询缓冲区的大小;
若整个平稳运行期监控获得的信息为:命中率低于40%,Qcache_lowmem_prunes的值也保持一个平稳的状态,则说明我们的查询缓冲区的设置过大,或者说业务场景重复执行一样查询语句的概率低,同时若还检测到一定量的freeing items,那么必须考虑把查询缓存的内存调小,甚至关闭查询缓存功能。
六、查询缓存的更新策略
query cache一旦达到上限后,就会剔除老的query cache对象。同时,为了保证query cache中的内容与实际数据绝对一致,当表中的数据有任何变化,包括新增、修改、删除等,都会使所有应用到该表的SQL的query cache失效。
七、查询缓存的优缺点
- 不需要对SQL语句做任何解析和执行,当然语法解析必须通过先,直接从query cache中获取查询结果;
- 查询缓存的判断规则不够智能,也提高了查询缓存的使用门槛,降低其效率;
- query cache的启用,会增加检查和清理query cache中记录集的开销,而且存在SQL语句缓存的表,每一张都只有一个对应的全局锁。
八、查询缓存的使用业务
- 整个系统以读为主的业务,比如门户型、新闻类、报表型、论坛等网站;
- 查询语句操作的表对象,非频繁的进行DML操作,可以使用query_cache_type=2模式,然后SQL语句加SQL_CACHE参数指定。
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