前言
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。
--SQL 1 select id, balance from account where id = 121; --SQL 2 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。
#!/usr/bin/perl -w
use Digest::MD5 qw(md5 md5_hex md5_base64);
use Math::BigInt;
my $stmt = "select id, balance from account where id = 121\0";
my $hash = md5 $stmt;
my($a,$b,$msb,$lsb) = unpack("V*",$hash);
my $sqln = $msb*(2**32)+$lsb;
my $stop = log($sqln) / log(32) + 1;
my $sqlid = '';
my $charbase32 = '0123456789abcdfghjkmnpqrstuvwxyz';
my @chars = split '', $charbase32;
for($i=0; $i < $stop-1; $i++){
my $x = Math::BigInt->new($sqln);
my $seq = $x->bdiv(32**$i)->bmod(32);
$sqlid = $chars[$seq].$sqlid;
}
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。
SQL is: select id, balance from account where id = 121 SQL_ID is dm5c6ck1g7bds SQL is: select id, balance From account where id = 121 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
mysql> show variables like '%query_cache%'; +------------------------------+----------+ | Variable_name | Value | +------------------------------+----------+ | have_query_cache | YES | | query_cache_limit | 1048576 | | query_cache_min_res_unit | 4096 | | query_cache_size | 16777216 | | query_cache_type | OFF | | 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
# 修改MySQL配置文件/etc/my.cnf，添加如下配置，重启MySQL server即可。 [mysqld] query_cache_size = 32M 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。
--创建一个用户表users，并且插入100w数据。 CREATE TABLE `users` ( `id` bigint NOT NULL AUTO_INCREMENT, `name` varchar(20) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '姓名', `age` tinyint NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT 'age', `gender` char(1) NOT NULL DEFAULT 'M' COMMENT '性别', `phone` varchar(16) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '手机号', `create_time` datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间', `update_time` datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '修改时间', PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COMMENT='用户信息表'; select count(*) from users; +----------+ | count(*) | +----------+ | 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。
#禁用QueryCache的配置 query_cache_size = 0 query_cache_type = 0
重复执行下面查询，观察执行时间。
--第一次执行查询语句 mysql> select * from users order by create_time desc limit 10; +---------+------------+-----+--------+-------------+---------------------+---------------------+ | id | name | age | gender | phone | create_time | update_time | +---------+------------+-----+--------+-------------+---------------------+---------------------+ | 997855 | User997854 | 54 | M | 15240540354 | 2020-12-15 14:34:50 | 2020-12-15 14:34:50 | ....... 10 rows in set (0.89 sec) --第二次执行同样的查询语句 mysql> select * from users order by create_time desc limit 10; +---------+------------+-----+--------+-------------+---------------------+---------------------+ | id | name | age | gender | phone | create_time | update_time | +---------+------------+-----+--------+-------------+---------------------+---------------------+ | 997855 | User997854 | 54 | M | 15240540354 | 2020-12-15 14:34:50 | 2020-12-15 14:34:50 | ....... 10 rows in set (0.90 sec) -- profile跟踪情况 mysql> show profile cpu,block io for query 1; +----------------------+----------+----------+------------+--------------+---------------+ | Status | Duration | CPU_user | CPU_system | Block_ops_in | Block_ops_out | +----------------------+----------+----------+------------+--------------+---------------+ | preparing | 0.000022 | 0.000017 | 0.000004 | 0 | 0 | | Sorting result | 0.000014 | 0.000009 | 0.000005 | 0 | 0 | | executing | 0.000011 | 0.000007 | 0.000004 | 0 | 0 | | Sending data | 0.000021 | 0.000016 | 0.000004 | 0 | 0 | | 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。
#禁用QueryCache的配置 query_cache_size = 32M query_cache_type = 1
--第一次执行查询语句 mysql> select * from users order by create_time desc limit 10; +---------+------------+-----+--------+-------------+---------------------+---------------------+ | id | name | age | gender | phone | create_time | update_time | +---------+------------+-----+--------+-------------+---------------------+---------------------+ | 997855 | User997854 | 54 | M | 15240540354 | 2020-12-15 14:34:50 | 2020-12-15 14:34:50 | ....... 10 rows in set (0.89 sec) --第二次执行查询语句 mysql> select * from users order by create_time desc limit 10; +---------+------------+-----+--------+-------------+---------------------+---------------------+ | id | name | age | gender | phone | create_time | update_time | +---------+------------+-----+--------+-------------+---------------------+---------------------+ | 997855 | User997854 | 54 | M | 15240540354 | 2020-12-15 14:34:50 | 2020-12-15 14:34:50 | ....... 10 rows in set (0.00 sec) -- profile跟踪数据 mysql> show profile cpu,block io for query 3; +--------------------------------+----------+----------+------------+--------------+---------------+ | Status | Duration | CPU_user | CPU_system | Block_ops_in | Block_ops_out | +--------------------------------+----------+----------+------------+--------------+---------------+ | Waiting for query cache lock | 0.000016 | 0.000015 | 0.000001 | 0 | 0 | | checking query cache for query | 0.000007 | 0.000007 | 0.000000 | 0 | 0 | | checking privileges on cached | 0.000004 | 0.000003 | 0.000000 | 0 | 0 | | checking permissions | 0.000034 | 0.000033 | 0.000001 | 0 | 0 | | 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
mysql>SHOW GLOBAL STATUS LIKE 'QCache\_%'; +-------------------------+----------+ | Variable_name | Value | +-------------------------+----------+ | Qcache_free_blocks | 1 | --查询缓存中可用内存块的数目。 | Qcache_free_memory | 33268592 | --查询缓存的可用内存量。 | Qcache_hits | 121 | --从QC中获取结果集的次数。 | 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。 | Qcache_lowmem_prunes | 0 | --由于内存不足而从查询缓存中删除的查询数。 | Qcache_not_cached | 0 | --未缓存的查询数目。 | Qcache_queries_in_cache | 106 | --在查询缓存中注册的查询数。 | 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
Qcache_hits
Query cache hit rate = ------------------------------------------------ x 100%
Qcache_hits + Qcache_inserts + Qcache_not_cached
query_cache_size = Qcache_free_memory
Query Cache Avg Query Size = ---------------------------------------
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：
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：
- 相同的查询是由相同或多个客户机重复发出的。
- 被访问的底层数据本质上是静态或半静态的。
- 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。
- 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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