Mysql查询缓存研究

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MySQL的查询缓存并非缓存执行计划,而是查询及其结果集,这就意味着只有相同的查询操作才能命中缓存,因此MySQL的查询缓存命中率很低,另一方面,对于大结果集的查询,其查询结果可以从cache中直接读取,有效的提升了查询效率。

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工作流程和相关参数及命令

1.1 工作流程

A):服务器接收SQL,以SQL+DB+Query_cache_query_flags作为hash查找键;

B):找到了相关的结果集就将其返回给客户端;

C):如果没有找到缓存则执行权限验证、SQL解析、SQL优化等一些列的操作;

D):执行完SQL之后,将结果集保存到缓存

1.2 相关参数及命令

与缓存相关的主要参数如下表所示。可以使用命令SHOW VARIABLES LIKE '%query_cache%'查看

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与缓存相关的状态变量如下表所示。可以使用命令SHOW STATUS LIKE '%Qcache%'查看

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与缓存相关的命令如下:

FLUSH QUERY CACHE。用于清理查询缓存碎片以提高内存使用性能。该语句不从缓存中移出任何查询。

RESET QUERY CACHE。用于清空查询缓存所有内容。

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查询缓存策略

2.1在查询缓存中查找结果

当服务器端接收到查询包后,系统就会检查查询缓存中是否有该查询,因此利用查询缓存可以省去SQL解析和处理操作,该步骤被封装在query_cache_send_result_to_client()函数,位于sql/sql_parse.cc 的mysql_parse()函数中,而query_cache_send_result_to_client()函数则宏定义于sql/sql_cache.h,详细过程则在sql/sql_cache.cc的send_result_to_client()函数中。

MySQL使用SQL + DB + Query_cache_query_flags作为hash查找键,从缓存中查找SQL的结果集,而SQL语句的这一部分会先去掉首尾的空格,所以首尾有无空格不会被认为是不同的SQL,该过程也在send_result_to_client()函数中。

2.2何时插入查询缓存

MySQL得到结果集后,将结果集以包的形式发送到客户端,在将包发送到客户端之前会将包保存到查询缓存中。是否将结果集插入到查询缓存取决于查询SQL,能够插入到查询缓存的对象如前所述。

该过程封装在query_cache_insert ()函数中,该函数位于sql/sql_cache.cc中

2.3查找空闲块

查询缓存初始化时,整个查询缓存被视为1个空闲块。当有新的查询需要缓存时,就需要分配一个新的缓存块。MySQL会尝试从所有空闲块中找出最适合大小的内存块(即大于所需块大小的最小缓存块)分配给新的查询。如果没找到这种块,则查找小于所需块大小的最大缓存块。如果没有空闲块,就将最老的查询移出缓存,而后再次分配内存,重复之前的步骤,直到找出合适的块。

2.4空闲块分割与合并

如果找到了合适大小的缓存块,并且该块大于所需大小,则将它分割为两个缓存块。新块不能小于min_allocation_unit_bytes。每当产生一个空闲块,系统会检查其临近块中是否包含空闲块,如果包含则将它们合并为一个空闲块。

2.5空闲块存储

根据空闲块的大小,将其存储到不同的区域中,各区域按照存储块的大小以降序排列,每个空闲块按照大小成近似对数分布。

空闲块存储步骤如下所述,query_cache_size为用户设定的查询缓存大小。

区域1:第一个区域中存储的空闲块大小为size <= query_cache_size >> 4,即小于等于query_cache_size/16;

区域2:第二个区域中存储(1 + 1) *1.2个空闲块。该区域中最小空闲块的大小为query_cache_size>>4 >> 2。

区域N:存储(N + 1) *1.2个空闲块。每个区域中的空闲块大小都会递减2^2倍,存储的空闲块数会增加。最小空闲块的大小接近min_allocation_unit字节。

查询缓存空闲块及空闲区域只会在初始化缓存大小时计算。

当要查出恰当的空闲块时,首先需要找到适当的区域,然后计算该区域中的空闲块数。空闲块大小是递增的,因为较小的空闲块会被经常使用。

2.6缓存整理(FLUSH QUERY CACHE)

随着查询缓存内容的增加,缓存中会产生内存碎片,MySQL虽然有碎片合并的机制,但仍不能完全保证碎片的生成,因此在必要的时候需要手工输入命令整理缓存。

缓存整理操作对应于FLUSH QUERY CACHE命令,其内部实现分为两种操作:合并空闲块、合并结果集。

(1)合并空闲块就是将cache前端的所有空闲块移到后端并合并成一个空闲块。合并空闲块的操作会扫描所有块,将非空闲块前移,合并前后对比如下图所示。

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该操作会移除找到的所有空闲块,所删除的空闲块的长度会被记录,所有非空闲块会被上移到删除的位置。

(2)结果集合并操作会扫描查询缓存中的所有查询,如果查询结果未被存储在相同的块中,系统就会尝试将其移到同一块中。合并前后对比如下图所示。

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如果结果集合并的操作中分配了新块,那么就需要再次执行空闲块合并操作。

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数据结构

3.1 Query_cache类

查询缓存(Query_cache类)是MySQL查询缓存的入口,query_cache是该类的一个全局实例,用于描述查询缓存。

查询缓存(Query_cache类)的主要成员如下:

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缓存块是缓存内容组织的基本单位,每个缓存块的结构如下:

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块头信息(Query_cache_block)由如下成员组成:

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3.4查询、结果集块

查询块用于存储查询SQL,其内存结构如下图所示:

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结果集用于存储某SQL的查询结果,它与查询块相关联,结构如下:

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一个查询对应一个结果集,同样一个查询块会对应一个或多个结果集块(因为查询结果 集可能分为多个包发往客户端);

结果集块是一个双向链表,查找某SQL的结果集可以遍历该链表。

query_block链表的next顺序表示该query的新旧。最新被命中的query被放到链表的最后。缓存的替换策略是替换最旧的查询块。

3.5表链表

当表内容被修改时,缓存中所有该表的查询块及其结果集块都会被移除缓存。为了快速完成该操作,缓存中维护表链表,每个表块都会指向其相关的查询块。

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简单实验验证

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第一次的sql语句执行过程

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第二次的执行过程,与第一次相比,很明显地看到少了很多的过程

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通过源码调式跟踪发现,当执行一个insert/update/delete或其他使表数据变更的操作时,在返回信息给客户端之前,会执行free_query_internal和free_memory_block操作(该函数位于sql/sql_cache.cc中),这里会把相关表的缓存给清掉。而再一次执行前面已经验证被缓存的语句时,就会发现该语句和结果集在缓存中已经没有了,mysql缓存机制就会再一次将该sql和结果集缓存;

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总结

(1)MySQL的查询缓存利用率很低,原因是每当有修改表内容操作时,缓存中所有与该表相关的内容全部要被清空。

(2)查询缓存是一次申请query_cache_size大小的内存,而不是随查询的插入动态申请,这样提升了系统性能,因为申请、释放内存的操作很慢。

(3)查询缓存的空闲块是有序的,因为较小的块会被经常使用,同样为了性能考虑。

(4)为充分利用内存,某缓存块填充数据后,如果还有空闲空间,则将空闲空间回收。

(5)缓存替换策略是,当缓存没有空闲块时,系统将最老(最近没有被使用)的查询块剔除。

(6)缓存命中率的计算:Qcache_hits/(Qcache_hits+Com_select)

(7)完全相同的SQL才会命中缓存。在查询缓存中搜索结果前,MySQL不会对SQL进行解析,因此,查询缓存的查找方式是字节匹配。也就是说,如果SQL中包含不确定内容(即大小写不同、注释不同)、多余的空格都会被认为是不同的SQL。

(8)MySQL的缓存对象如下:

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(9)表内容更改时缓存失效。修改表的所有操作(DELETE/INSERT/UPDATE等等),都会导致缓存中该表的所有内容(SQL和结果集)被一次清空。很有可能这些操作并没有改变SQL的结果集,但MySQL无法验证哪些SQL会影响缓存而哪些SQL不会影响。也是由于这点,MySQL的缓存利用率不是很高。对于写操作频繁的应用,查询缓存的命中率会相当的低。如果缓存中存在某表的大量SQL,多少也会降低该表的更新速度。

(10)缓存碎片。随着缓存量的增多,查询缓存会产生碎片,这将降低缓存性能。状态变量Qcache_free_blocks描述了缓存中的空闲块,该值越大表示碎片越多。可以用FLUSH QUERY CACHE命令来整理碎片,而对于大缓存,该操作会长时间阻塞查询缓存。

所以,开启query_cachel查询缓存功能对于读多写少的应用来说,会带来一定性能的提高,而对很多写入任务的应用,关闭查询缓存功能也许能够改善一定的性能。

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