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MySQL查询缓存详解

Guide数据库MySQL约 3948 字大约 13 分钟

缓存是一个有效且实用的系统性能优化手段，无论是操作系统，还是各类应用软件与 Web 服务，均广泛采用了缓存机制。

然而，有经验的 DBA 都建议生产环境中把 MySQL 自带的 Query Cache（查询缓存）给关掉。而且，从 MySQL 5.7.20 开始，就已经默认弃用查询缓存了。在 MySQL 8.0 及之后，更是直接删除了查询缓存的功能。

这又是为什么呢？查询缓存真就这么鸡肋么?

带着如下几个问题，我们正式进入本文。

  • MySQL 查询缓存是什么？适用范围？
  • MySQL 缓存规则是什么？
  • MySQL 缓存的优缺点是什么？
  • MySQL 缓存对性能有什么影响？

MySQL 查询缓存介绍

MySQL 体系架构如下图所示：

为了提高完全相同的查询语句的响应速度，MySQL Server 会对查询语句进行 Hash 计算得到一个 Hash 值。MySQL Server 不会对 SQL 做任何处理，SQL 必须完全一致 Hash 值才会一样。得到 Hash 值之后，通过该 Hash 值到查询缓存中匹配该查询的结果。

  • 如果匹配（命中），则将查询的结果集直接返回给客户端，不必再解析、执行查询。
  • 如果没有匹配（未命中），则将 Hash 值和结果集保存在查询缓存中，以便以后使用。

也就是说，一个查询语句（select）到了 MySQL Server 之后，会先到查询缓存看看，如果曾经执行过的话，就直接返回结果集给客户端。

MySQL 查询缓存管理和配置

通过 show variables like '%query_cache%'命令可以查看查询缓存相关的信息。

8.0 版本之前的话，打印的信息可能是下面这样的：

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             | 599040  |
| query_cache_type             | ON      |
| query_cache_wlock_invalidate | OFF     |
+------------------------------+---------+
6 rows in set (0.02 sec)

8.0 以及之后版本之后，打印的信息是下面这样的：

mysql> show variables like '%query_cache%';
+------------------+-------+
| Variable_name    | Value |
+------------------+-------+
| have_query_cache | NO    |
+------------------+-------+
1 row in set (0.01 sec)

我们这里对 8.0 版本之前show variables like '%query_cache%';命令打印出来的信息进行解释。

  • have_query_cache： 该 MySQL Server 是否支持查询缓存，如果是 YES 表示支持，否则表示不支持。
  • query_cache_limit： MySQL 查询缓存的最大查询结果，查询结果大于该值时不会被缓存。
  • query_cache_min_res_unit： 查询缓存分配的最小块的大小(字节)。当查询进行的时候，MySQL 把查询结果保存在查询缓存中，但如果要保存的结果比较大，超过 query_cache_min_res_unit 的值，此时 MySQL 将在检索结果的同时保存数据，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。
  • 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。MySQL 5.7 官方文档显示默认值为 1048576（1 MB），设置为 0 时禁用查询缓存。不同小版本的默认值存在差异，建议在配置文件中显式指定，不依赖默认行为。
  • 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。
  • query_cache_wlock_invalidate：如果某个表被锁住，是否返回缓存中的数据，默认处于关闭状态，生产环境通常建议保持此默认配置。

query_cache_type 可能的值（query_cache_type 在 MySQL 5.6/5.7 中是动态变量，但有前提：若实例启动时 query_cache_type=0，服务器会跳过查询缓存互斥锁的分配，此时通过 SET GLOBAL 动态修改将报错，必须修改配置文件并重启；若启动时非 0，则可通过 SET GLOBAL query_cache_type=N 在线生效，无需重启）：

  • 0 或 OFF：关闭查询功能。
  • 1 或 ON：开启查询缓存功能，但不缓存 Select SQL_NO_CACHE 开头的查询。
  • 2 或 DEMAND：开启查询缓存功能，但仅缓存 Select SQL_CACHE 开头的查询。

建议：

  • query_cache_size 不建议设置得过大。过大的空间不但挤占实例其他内存结构的空间，而且会增加在缓存中搜索的开销。建议根据实例规格，初始值设置为 10MB 到 100MB 之间的值，而后根据运行使用情况调整。

  • 建议通过将 query_cache_size 设置为 0 来禁用查询缓存，而非仅依赖 query_cache_type。两者虽都是动态变量，但 query_cache_size=0 会完全跳过缓存内存分配和检查路径，禁用更彻底。

    8.0 版本之前，my.cnf 加入以下配置，重启 MySQL 开启查询缓存

query_cache_type=1
query_cache_size=614400

或者，当实例启动时 query_cache_type 非 0 的情况下，也可以通过以下命令在线开启查询缓存（若启动值为 0 则该命令会报错，需修改配置文件后重启）：

set global query_cache_type=1;
set global query_cache_size=614400;

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。

MySQL 缓存机制

缓存规则

  • 查询缓存会将查询语句和结果集保存到内存（一般是 key-value 的形式，其中 Key 是由查询语句文本、当前所在的 Database、客户端字符集以及协议版本等环境参数共同计算生成的 Hash 值，Value 则是查询的结果集），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。
  • SQL 必须完全一致才会导致查询缓存命中（大小写、空格、使用的数据库、协议版本、字符集等必须一致）。检查查询缓存时，MySQL Server 不会对 SQL 做任何处理，它精确地使用客户端传来的查询。
  • 不缓存查询中的子查询结果集，仅缓存查询最终结果集。
  • 不确定的函数将永远不会被缓存, 比如 now()、curdate()、last_insert_id()、rand() 等。
  • 不缓存产生告警（Warnings）的查询。
  • 结果集超过 query_cache_limit（默认 1 MB）时不会被缓存。
  • 如果查询中包含任何用户自定义函数、存储函数、用户变量、临时表、MySQL 库中的系统表，其查询结果也不会被缓存。
  • 缓存建立之后，MySQL 的查询缓存系统会跟踪查询中涉及的每张表，如果这些表（数据或结构）发生变化，那么和这张表相关的所有缓存数据都将失效。
  • MySQL 缓存在分库分表环境下几乎不起作用。原因在于：查询通常经由中间件（如 ShardingSphere、MyCat）路由到不同的 MySQL 实例，各实例维护各自独立的 Query Cache；中间件在路由时往往会改写 SQL（添加分片键条件等），导致改写后的语句与原始语句 Hash 值不一致，缓存无法命中。
  • 不缓存使用 SQL_NO_CACHE 的查询。
  • ……

查询缓存 SELECT 选项示例：

SELECT SQL_CACHE id, name FROM customer;# 会缓存
SELECT SQL_NO_CACHE id, name FROM customer;# 不会缓存

缓存机制中的内存管理

查询缓存是完全存储在内存中的，所以在配置和使用它之前，我们需要先了解它是如何使用内存的。

MySQL 查询缓存使用内存池技术，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。一个结果集的缓存通过链表把这些 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。当查询开始返回结果时，由于此时无法预知完整的结果集有多大，MySQL 会先向内存池申请一个大小为 query_cache_min_res_unit 的基础数据块。如果结果集超出该块容量，则会在生成结果的过程中持续按需申请新的数据块，并将其通过链表拼接起来。

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。

随着并发读写的进行，不同大小的缓存块被无序且随机地释放，加上分配时剩余的微小空间（小于 query_cache_min_res_unit）无法被复用，内存池中会迅速产生大量不连续的空闲内存块（类似操作系统层面的外部碎片），进而触发更频繁的内存整理消耗。

MySQL 查询缓存的优缺点

优点：

  • 查询缓存的查询，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，就会通过查询缓存来查找结果，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。
  • 由于查询缓存是基于内存的，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。但此优势仅在低并发且读多写少的静态场景下成立；在多核高并发环境下，LOCK_query_cache 全局互斥锁的激烈竞争会导致大量线程处于等锁状态（可通过 SHOW PROCESSLIST 看到 Waiting for query cache lock），实际 TPS/QPS 反而大幅下降。

缺点：

  • 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 计算和查找本身的 CPU 开销微乎其微，但 Query Cache 底层依赖单一全局互斥锁（LOCK_query_cache）来保证并发安全。一旦涉及到高并发，成千上万条查询语句同时争抢该互斥锁进行缓存检查或写入，极其激烈的锁冲突和线程上下文切换开销将成为致命的性能瓶颈。
  • 查询缓存的失效问题。如果表的变更比较频繁，则会造成查询缓存的失效率非常高。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，查询缓存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，这样便会导致查询缓存频繁清理内存。

MySQL 查询缓存对性能的影响

在 MySQL Server 中打开查询缓存对数据库的读和写都会带来额外的消耗:

  • 读操作需持锁检查：读查询开始前必须检查缓存命中，这需要获取 LOCK_query_cache 共享锁。高并发下，大量读请求同时争抢锁会形成排队。
  • 缓存写入开销：若读查询可缓存，执行后需将结果写入缓存，涉及内存分配和链表拼接操作，同样需要持有锁。
  • 写操作触发全局失效：向表写入数据时，必须使该表所有缓存失效。这需要获取独占锁扫描整个缓存区，query_cache_size 越大持锁时间越长。Query Cache 的单一全局互斥锁设计导致写操作会阻塞所有其他读写请求，这也是 MySQL 8.0 移除它的首要原因。
  • InnoDB 长事务加剧问题：MVCC 特性下，事务提交前相关缓存无法使用。长事务不仅降低缓存命中率，写操作触发的独占锁还会阻塞对其他不相关表的缓存读取。

可以通过以下命令查看查询缓存的使用情况，判断是否值得开启：

SHOW STATUS LIKE 'Qcache%';

关键指标说明：

状态变量含义
Qcache_hits缓存命中次数
Qcache_inserts写入缓存的查询次数
Qcache_not_cached未被缓存的查询次数（不可缓存或未命中）
Qcache_lowmem_prunes因内存不足而被淘汰的缓存条目数，持续升高说明缓存空间不足或碎片严重
Qcache_free_memory缓存剩余空闲内存（字节）

命中率参考公式：

命中率 = Qcache_hits / (Qcache_hits + Qcache_inserts + Qcache_not_cached)

若命中率长期低于 50%，说明工作负载不适合 Query Cache，建议关闭。此外，还需关注 Qcache_lowmem_prunes 与 Qcache_inserts 的比值：若比值极高，意味着刚写入缓存的数据很快因内存碎片或空间不足被剔除，此时开启缓存是纯负收益。Qcache_lowmem_prunes 持续增长时，可执行 FLUSH QUERY CACHE 整理内存碎片，或适当降低 query_cache_min_res_unit 的值。

总结

MySQL 中的查询缓存虽然能够提升数据库的查询性能，但查询缓存机制本身也引入了额外的管理开销，每次查询后都要做一次缓存操作，失效后还要销毁。

查询缓存是一个适用较少情况的缓存机制。如果你的应用对数据库的更新很少，那么查询缓存将会作用显著。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，这时候查询缓存的作用会比较明显。

简单总结一下查询缓存的适用场景：

  • 表数据修改不频繁、数据较静态。
  • 查询（Select）重复度高。
  • 查询结果集小于 1 MB。

对于一个更新频繁的系统来说，查询缓存的作用是很微小的，在某些情况下开启查询缓存会带来性能的下降。

简单总结一下查询缓存不适用的场景：

  • 表中的数据、表结构或者索引变动频繁
  • 重复的查询很少
  • 查询的结果集很大

《高性能 MySQL》这样写到：

根据我们的经验，在高并发压力环境中查询缓存会导致系统性能的下降，甚至僵死。如果你一 定要使用查询缓存，那么不要设置太大内存，而且只有在明确收益的时候才使用（数据库内容修改次数较少）。

确实是这样的！实际项目中，更建议使用本地缓存（比如 Caffeine）或者分布式缓存（比如 Redis） ，性能更好，更通用一些。

参考

写在最后

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