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傻瓜MySQL查詢緩存都不知道...

數(shù)據(jù)庫 MySQL
我們知道,緩存的設(shè)計(jì)思想在RDBMS數(shù)據(jù)庫中無處不在,就拿號(hào)稱2500w行代碼,bug堆積如山的Oracle數(shù)據(jù)庫來說,SQL的執(zhí)行計(jì)劃可以緩存在libra/ry cache中避免再次執(zhí)行相同SQL發(fā)生硬解析(語法分析->語義分析->生成執(zhí)行計(jì)劃),SQL執(zhí)行結(jié)果緩存在RESULT CACHE內(nèi)存組件中,有效的將物理IO轉(zhuǎn)化成邏輯IO,提高SQL執(zhí)行效率。

我們知道,緩存的設(shè)計(jì)思想在RDBMS數(shù)據(jù)庫中無處不在,就拿號(hào)稱2500w行代碼,bug堆積如山的Oracle數(shù)據(jù)庫來說,SQL的執(zhí)行計(jì)劃可以緩存在library cache中避免再次執(zhí)行相同SQL發(fā)生硬解析(語法分析->語義分析->生成執(zhí)行計(jì)劃),SQL執(zhí)行結(jié)果緩存在RESULT CACHE內(nèi)存組件中,有效的將物理IO轉(zhuǎn)化成邏輯IO,提高SQL執(zhí)行效率。

MySQL的QueryCache跟Oracle類似,緩存的是SQL語句文本以及對(duì)應(yīng)的結(jié)果集,看起來是一個(gè)很棒的Idea,那為什么從MySQL 4.0推出之后,5.6中默認(rèn)禁用,5.7中被deprecated(廢棄)以及8.0版本被Removed,今天就聊聊MySQL QueryCache的前世今生。

QueryCache介紹

MySQL查詢緩(QC:QueryCache)在MySQL 4.0.1中引入,查詢緩存存儲(chǔ)SELECT語句的文本以及發(fā)送給客戶機(jī)的結(jié)果集,如果再次執(zhí)行相同的SQL,Server端將從查詢緩存中檢索結(jié)果返回給客戶端,而不是再次解析執(zhí)行SQL,查詢緩存在session之間共享,因此,一個(gè)客戶端生成的緩存結(jié)果集,可以響應(yīng)另一個(gè)客戶端執(zhí)行同樣的SQL。


回到開頭的問題,如何判斷SQL是否共享?

通過SQL文本是否完全一致來判斷,包括大小寫,空格等所有字符完全一模一樣才可以共享,共享好處是可以避免硬解析,直接從QC獲取結(jié)果返回給客戶端,下面的兩個(gè)SQL是不共享滴,因?yàn)橐粋€(gè)是from,另一個(gè)是From。

  1. --SQL 1 
  2. select id, balance from account where id = 121; 
  3. --SQL 2 
  4. select id, balance From account where id = 121; 

下面是Oracle數(shù)據(jù)庫通過SQL_TEXT生成sql_id的算法,如果sql_id不一樣說明就不是同一個(gè)SQL,就不共享,就會(huì)發(fā)生硬解析。

  1. #!/usr/bin/perl -w 
  2. use Digest::MD5  qw(md5 md5_hex md5_base64); 
  3. use Math::BigInt
  4. my $stmt = "select id, balance from account where id = 121\0";  
  5. my $hash = md5 $stmt;  
  6. my($a,$b,$msb,$lsb) = unpack("V*",$hash); 
  7. my $sqln = $msb*(2**32)+$lsb; 
  8. my $stop = log($sqln) / log(32) + 1; 
  9. my $sqlid = ''
  10. my $charbase32 = '0123456789abcdfghjkmnpqrstuvwxyz'
  11. my @chars = split '', $charbase32; 
  12. for($i=0; $i < $stop-1; $i++){ 
  13.   my $x = Math::BigInt->new($sqln); 
  14.   my $seq = $x->bdiv(32**$i)->bmod(32); 
  15.   $sqlid = $chars[$seq].$sqlid; 
  16. print "SQL is:\n    $stmt \nSQL_ID is\n    $sqlid\n"

大家可以發(fā)現(xiàn)SQL 1和SQL 2通過代碼生成的sql_id值是不一樣,所以不共享。

  1. SQL is:    select id, balance from account where id = 121  
  2. SQL_ID is  dm5c6ck1g7bds 
  3. SQL is:    select id, balance From account where id = 121  
  4. SQL_ID is  6xb8gvs5cmc9b 

如果讓你比較兩個(gè)Java代碼文件的內(nèi)容的有何差異,只需要將這段代碼理解透了,就可以改造實(shí)現(xiàn)自己的業(yè)務(wù)邏輯。

QueryCache配置

  1. mysql> show variables like '%query_cache%'
  2. +------------------------------+----------+ 
  3. | Variable_name                | Value    | 
  4. +------------------------------+----------+ 
  5. | have_query_cache             | YES      | 
  6. | query_cache_limit            | 1048576  | 
  7. | query_cache_min_res_unit     | 4096     | 
  8. | query_cache_size             | 16777216 | 
  9. | query_cache_type             | OFF      | 
  10. | query_cache_wlock_invalidate | OFF      | 

 

query_cache_min_res_unit說明

默認(rèn)大小是4KB,如果有很多查詢結(jié)果很小,那么默認(rèn)數(shù)據(jù)塊大小可能會(huì)導(dǎo)致內(nèi)存碎片,由于內(nèi)存不足,碎片可能會(huì)強(qiáng)制查詢緩存從緩存中刪除查詢。

在這種情況下,可以減小query_cache_min_res_unit的值,由于修剪而刪除的空閑塊和查詢的數(shù)量由Qcache_free_blocks和Qcache_lowmem_prunes狀態(tài)變量的值給出,如果大量的查詢有較大的結(jié)果集,可以增大該參數(shù)的值來提高性能。

通常開啟QueryCache方式

  1. # 修改MySQL配置文件/etc/my.cnf,添加如下配置,重啟MySQL server即可。 
  2. [mysqld] 
  3. query_cache_size = 32M 
  4. query_cache_type = 1 

QueryCache使用

先搞點(diǎn)測(cè)試數(shù)據(jù),分別對(duì)禁用和開啟QueryCache下的場(chǎng)景進(jìn)行測(cè)試。

  1. --創(chuàng)建一個(gè)用戶表users,并且插入100w數(shù)據(jù)。 
  2. CREATE TABLE `users` ( 
  3.   `id` bigint NOT NULL AUTO_INCREMENT, 
  4.   `namevarchar(20) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '姓名'
  5.   `age` tinyint NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT 'age'
  6.   `gender` char(1) NOT NULL DEFAULT 'M' COMMENT '性別'
  7.   `phone` varchar(16) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '手機(jī)號(hào)'
  8.   `create_time` datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '創(chuàng)建時(shí)間'
  9.   `update_time` datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '修改時(shí)間'
  10.   PRIMARY KEY (`id`) 
  11. ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COMMENT='用戶信息表'
  12.  
  13. select count(*) from users; 
  14. +----------+ 
  15. count(*) | 
  16. +----------+ 
  17. |  1000000 | 

禁用queryCache場(chǎng)景

在不使用QueryCache的時(shí)候,每次執(zhí)行相同的查詢語句,都要發(fā)生一次硬解析,消耗大量的資源。


  1. #禁用QueryCache的配置 
  2. query_cache_size = 0 
  3. query_cache_type = 0 

重復(fù)執(zhí)行下面查詢,觀察執(zhí)行時(shí)間。

  1. --第一次執(zhí)行查詢語句 
  2. mysql> select * from users order by create_time desc limit 10; 
  3. +---------+------------+-----+--------+-------------+---------------------+---------------------+ 
  4. | id      | name       | age | gender | phone       | create_time         | update_time         | 
  5. +---------+------------+-----+--------+-------------+---------------------+---------------------+ 
  6. |  997855 | User997854 |  54 | M      | 15240540354 | 2020-12-15 14:34:50 | 2020-12-15 14:34:50 | 
  7. ....... 
  8. 10 rows in set (0.89 sec) 
  9. --第二次執(zhí)行同樣的查詢語句 
  10. mysql> select * from users order by create_time desc limit 10; 
  11. +---------+------------+-----+--------+-------------+---------------------+---------------------+ 
  12. | id      | name       | age | gender | phone       | create_time         | update_time         | 
  13. +---------+------------+-----+--------+-------------+---------------------+---------------------+ 
  14. |  997855 | User997854 |  54 | M      | 15240540354 | 2020-12-15 14:34:50 | 2020-12-15 14:34:50 | 
  15. ....... 
  16. 10 rows in set (0.90 sec) 
  17. -- profile跟蹤情況 
  18. mysql> show profile cpu,block io for query 1;   
  19. +----------------------+----------+----------+------------+--------------+---------------+ 
  20. | Status               | Duration | CPU_user | CPU_system | Block_ops_in | Block_ops_out | 
  21. +----------------------+----------+----------+------------+--------------+---------------+ 
  22. | preparing            | 0.000022 | 0.000017 |   0.000004 |            0 |             0 | 
  23. | Sorting result       | 0.000014 | 0.000009 |   0.000005 |            0 |             0 | 
  24. | executing            | 0.000011 | 0.000007 |   0.000004 |            0 |             0 | 
  25. | Sending data         | 0.000021 | 0.000016 |   0.000004 |            0 |             0 | 
  26. | Creating sort index  | 0.906290 | 0.826584 |   0.000000 |            0 |             0 | 

可以看到,多次執(zhí)行同樣的SQL查詢語句,執(zhí)行時(shí)間都是0.89s左右,幾乎沒有差別,同時(shí)時(shí)間主要消耗在Creating sort index階段。

開啟queryCache場(chǎng)景

開啟查詢緩存時(shí),查詢語句第一次被執(zhí)行時(shí)會(huì)將SQL文本及查詢結(jié)果緩存在QC中,下一次執(zhí)行同樣的SQL執(zhí)行從QC中獲取數(shù)據(jù)返回給客戶端即可。


  1. #禁用QueryCache的配置 
  2. query_cache_size = 32M 
  3. query_cache_type = 1 

  1. --第一次執(zhí)行查詢語句 
  2. mysql> select * from users order by create_time desc limit 10; 
  3. +---------+------------+-----+--------+-------------+---------------------+---------------------+ 
  4. | id      | name       | age | gender | phone       | create_time         | update_time         | 
  5. +---------+------------+-----+--------+-------------+---------------------+---------------------+ 
  6. |  997855 | User997854 |  54 | M      | 15240540354 | 2020-12-15 14:34:50 | 2020-12-15 14:34:50 | 
  7. ....... 
  8. 10 rows in set (0.89 sec) 
  9. --第二次執(zhí)行查詢語句 
  10. mysql> select * from users order by create_time desc limit 10; 
  11. +---------+------------+-----+--------+-------------+---------------------+---------------------+ 
  12. | id      | name       | age | gender | phone       | create_time         | update_time         | 
  13. +---------+------------+-----+--------+-------------+---------------------+---------------------+ 
  14. |  997855 | User997854 |  54 | M      | 15240540354 | 2020-12-15 14:34:50 | 2020-12-15 14:34:50 | 
  15. ....... 
  16. 10 rows in set (0.00 sec) 
  17. -- profile跟蹤數(shù)據(jù) 
  18. mysql> show profile cpu,block io for query 3; 
  19. +--------------------------------+----------+----------+------------+--------------+---------------+ 
  20. | Status                         | Duration | CPU_user | CPU_system | Block_ops_in | Block_ops_out | 
  21. +--------------------------------+----------+----------+------------+--------------+---------------+ 
  22. | Waiting for query cache lock   | 0.000016 | 0.000015 |   0.000001 |            0 |             0 | 
  23. | checking query cache for query | 0.000007 | 0.000007 |   0.000000 |            0 |             0 | 
  24. | checking privileges on cached  | 0.000004 | 0.000003 |   0.000000 |            0 |             0 | 
  25. | checking permissions           | 0.000034 | 0.000033 |   0.000001 |            0 |             0 | 
  26. | sending cached result to clien | 0.000018 | 0.000017 |   0.000001 |            0 |             0 | 

可以看到,第一次執(zhí)行QueryCache里沒有緩存SQL文本及數(shù)據(jù),執(zhí)行時(shí)間0.89s,由于開啟了QC,SQL文本及執(zhí)行結(jié)果被緩存在QC中,第二次執(zhí)行執(zhí)行同樣的SQL查詢語句,直接命中QC且返回?cái)?shù)據(jù),不需要發(fā)生硬解析,所以執(zhí)行時(shí)間降低為0s,從profile里看到sending cached result to client直接發(fā)送QC中的數(shù)據(jù)返回給客戶端。

查詢緩存命中率

查詢緩存相關(guān)的status變量

  1. mysql>SHOW GLOBAL STATUS LIKE 'QCache\_%'
  2. +-------------------------+----------+ 
  3. | Variable_name           | Value    | 
  4. +-------------------------+----------+ 
  5. | Qcache_free_blocks      | 1        |  --查詢緩存中可用內(nèi)存塊的數(shù)目。 
  6. | Qcache_free_memory      | 33268592 |  --查詢緩存的可用內(nèi)存量。 
  7. | Qcache_hits             | 121      |  --從QC中獲取結(jié)果集的次數(shù)。 
  8. | Qcache_inserts          | 91       |  --將查詢結(jié)果集添加到QC的次數(shù),意味著查詢已經(jīng)不在QC中。 
  9. | Qcache_lowmem_prunes    | 0        |  --由于內(nèi)存不足而從查詢緩存中刪除的查詢數(shù)。 
  10. | Qcache_not_cached       | 0        |  --未緩存的查詢數(shù)目。 
  11. | Qcache_queries_in_cache | 106      |  --在查詢緩存中注冊(cè)的查詢數(shù)。 
  12. | Qcache_total_blocks     | 256      |  --查詢緩存中的塊總數(shù)。 

查詢緩存命中率及平均大小

  1.                                           Qcache_hits 
  2. Query cache hit rate = ------------------------------------------------ x 100% 
  3.                        Qcache_hits + Qcache_inserts + Qcache_not_cached 
  4.                         
  5.                               query_cache_size = Qcache_free_memory 
  6. Query Cache Avg Query Size = ---------------------------------------  
  7.                                      Qcache_queries_in_cache 

更新操作對(duì)QC影響

舉個(gè)例子,支付系統(tǒng)的里轉(zhuǎn)賬邏輯,先要鎖定賬戶再修改余額,主要步驟如下:

 

對(duì)于這種情況來說,QC是不太適合的,因?yàn)榈谝淮螆?zhí)行查詢SQL未命中,返回結(jié)果給客戶端,添加SQL文本及結(jié)果集到QC之后,下一次執(zhí)行同樣的SQL直接從QC返回結(jié)果,不需要硬解析操作,但是每次Update都是先更新數(shù)據(jù),然后鎖定QC然后更新緩存結(jié)果,會(huì)導(dǎo)致之前的緩存結(jié)果失效,再次執(zhí)行相的查詢SQL還是未命中,有得重新添加到QC,這樣頻繁的鎖定QC->檢查QC->添加QC->更新QC非常消耗資源,降低數(shù)據(jù)庫的并發(fā)處理能力。

為何放棄QueryCache

一般業(yè)務(wù)場(chǎng)景

從業(yè)務(wù)系統(tǒng)的操作類型,可以分為OLTP(OnLine Transaction Processing 聯(lián)機(jī)事務(wù)處理系統(tǒng))和OLAP(OnLine Analysis Processing聯(lián)機(jī)分析處理系統(tǒng)),對(duì)于政企業(yè)務(wù),也可以分為BOSS(Business Operation Support System-業(yè)務(wù)操作支撐系統(tǒng),簡(jiǎn)稱業(yè)支)和BASS(Business Analysis Support System-業(yè)務(wù)分析支撐系統(tǒng),簡(jiǎn)稱經(jīng)分),來總結(jié)下這兩類系統(tǒng)的特點(diǎn)。 


適合QueryCache的場(chǎng)景

首先,查詢緩存QC的大小只有幾MB,不適合將緩存設(shè)置得太大,由于在更新過程中需要線程鎖定QueryCache,因此對(duì)于非常大的緩存,可能會(huì)看到鎖爭(zhēng)用問題。那么,哪些情況有助于從查詢緩存中獲益呢?以下是理想條件:

  1. 相同的查詢是由相同或多個(gè)客戶機(jī)重復(fù)發(fā)出的。
  2. 被訪問的底層數(shù)據(jù)本質(zhì)上是靜態(tài)或半靜態(tài)的。
  3. 查詢有可能是資源密集型和/或構(gòu)建簡(jiǎn)短但計(jì)算復(fù)雜的結(jié)果集,同時(shí)結(jié)果集比較小。
  4. 并發(fā)性和查詢QPS都不高。

這4種情況只是理想情況下,實(shí)際的業(yè)務(wù)系統(tǒng)都是有CRUD操作的,數(shù)據(jù)更新比較頻繁,查詢接口的QPS比較高,所以能滿足上面的理想情況下的業(yè)務(wù)場(chǎng)景實(shí)在很少,我能想到就是配置表,數(shù)據(jù)字典表這些基本都是靜態(tài)或半靜態(tài)的,可以時(shí)通過QC來提高查詢效率。

不適合QueryCache的場(chǎng)景

如果表數(shù)據(jù)變化很快,則查詢緩存將失效,并且由于不斷從緩存中刪除查詢,從而使服務(wù)器負(fù)載升高,處理速度變得更慢,如果數(shù)據(jù)每隔幾秒鐘更新一次或更加頻繁,則查詢緩存不太可能合適。

同時(shí),查詢緩存使用單個(gè)互斥體來控制對(duì)緩存的訪問,實(shí)際上是給服務(wù)器SQL處理引擎強(qiáng)加了一個(gè)單線程網(wǎng)關(guān),在查詢QPS比較高的情況下,可能成為一個(gè)性能瓶頸,會(huì)嚴(yán)重降低查詢的處理速度。因此,MySQL 5.6中默認(rèn)禁用了查詢緩存。

刪除QueryCache

The query cache is deprecated as of MySQL 5.7.20, and is removed in MySQL 8.0. Deprecation includes query_cache_type,可以看到從MySQL 5.6的默認(rèn)禁用,5.7的廢棄以及8.0的徹底刪除,Oracle也是綜合了各方面考慮做出了這樣的選擇。

上面聊了下適合和不適合的QueryCache的業(yè)務(wù)場(chǎng)景,發(fā)現(xiàn)這個(gè)特性對(duì)業(yè)務(wù)場(chǎng)景要求過于苛刻,與實(shí)際業(yè)務(wù)很難吻合,而且開啟之后,對(duì)數(shù)據(jù)庫并發(fā)度和處理能力都會(huì)降低很多,下面總結(jié)下為何MySQL從Disabled->Deprecated->Removed QueryCache的主要原因。


同時(shí)查詢緩存碎片化還會(huì)導(dǎo)致服務(wù)器的負(fù)載升高,影響數(shù)據(jù)庫的穩(wěn)定性,在Oracle官方搜索QueryCache可以發(fā)現(xiàn),有很多Bug存在,這也就決定了MySQL 8.0直接果斷的Remove了該特性。

總結(jié)

上面為大家介紹了MySQL QueryCache從推出->禁用->廢棄->刪除的心路歷程,設(shè)計(jì)之初是為了減少重復(fù)SQL查詢帶來的硬解析開銷,同時(shí)將物理IO轉(zhuǎn)化為邏輯IO,來提高SQL的執(zhí)行效率,但是MySQL經(jīng)過了多個(gè)版本的迭代,同時(shí)在硬件存儲(chǔ)發(fā)展之快的今天,QC幾乎沒有任何收益,而且還會(huì)降低數(shù)據(jù)庫并發(fā)處理能力,最終在8.0版本直接Removd掉了。

其實(shí)緩存設(shè)計(jì)思想在硬件和軟件領(lǐng)域無處不在,硬件方面:RAID卡,CPU都有自己緩存,軟件方面就太多了,OS的cache,數(shù)據(jù)庫的buffer pool以及Java程序的緩存,作為一名研發(fā)工程師,需要根據(jù)業(yè)務(wù)場(chǎng)景選擇合適緩存方案是非常重要的,如果都不合適,就需進(jìn)行定制化開發(fā)緩存,來更好的Match自己的業(yè)務(wù)場(chǎng)景,今天就聊這么多,希望對(duì)大家有所幫助。

 

責(zé)任編輯:姜華 來源: 三太子敖丙
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