mysql优化之query_cache_size

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查询缓存会跟踪查询中涉及的每个表，如果这写表发生变化，那么和这个表相关的所有缓存都将失效。 

但是随着服务器功能的强大，查询缓存也可能成为整个服务器的资源竞争单点。

默认这个开关是关闭的，就是禁止使用query_cache，查询是否使用语句如下：

mysql> SHOW VARIABLES LIKE 'have_query_cache'; 

+------------------+-------+

| Variable_name    | Value |

+------------------+-------+

| have_query_cache | YES   |

+------------------+-------+

1 row in set (0.00 sec)

注意这个只是显示，支持query_cache功能而已，默认是关闭的，通过这个语句查询设置情况：

mysql> SHOW STATUS LIKE 'Qcache%'; 

+-------------------------+----------+

| Variable_name           | Value    |

+-------------------------+----------+

| Qcache_free_blocks      | 1        |

| Qcache_free_memory      | 16759680 |

| Qcache_hits             | 0        |

| Qcache_inserts          | 0        |

| Qcache_lowmem_prunes    | 0        |

| Qcache_not_cached       | 11       |

| Qcache_queries_in_cache | 0        |

| Qcache_total_blocks     | 1        |

+-------------------------+----------+

8 rows in set (0.00 sec)

解析：   

Qcache_free_blocks:表示查询缓存中目前还有多少剩余的blocks，如果该值显示较大，则说明查询缓存中的内存碎片过多了，可能在一定的时间进行整理。    

    减少碎片：   

合适的query_cache_min_res_unit可以减少碎片，这个参数最合适的大小和应用程序查询结果的平均大小直接相关，可以通过内存实际消耗（query_cache_size - Qcache_free_memory）除以Qcache_queries_in_cache计算平均缓存大小。   

可以通过Qcache_free_blocks来观察碎片，这个值反应了剩余的空闲块，如果这个值很多，但是   

Qcache_lowmem_prunes却不断增加，则说明碎片太多了。可以使用flush query cache整理碎片，重新排序，但不会清空，清空命令是reset query cache。整理碎片期间，查询缓存无法被访问，可能导致服务器僵死一段时间，所以查询缓存不宜太大。   

Qcache_free_memory:查询缓存的内存大小，通过这个参数可以很清晰的知道当前系统的查询内存是否够用，是多了，还是不够用，DBA可以根据实际情况做出调整。   

Qcache_hits:表示有多少次命中缓存。我们主要可以通过该值来验证我们的查询缓存的效果。数字越大，缓存效果越理想。   

Qcache_inserts: 表示多少次未命中然后插入，意思是新来的SQL请求在缓存中未找到，不得不执行查询处理，执行查询处理后把结果insert到查询缓存中。这样的情况的次 数，次数越多，表示查询缓存应用到的比较少，效果也就不理想。当然系统刚启动后，查询缓存是空的， 这很正常。   

Qcache_lowmem_prunes:该参数记录有多少条查询因为内存不足而被移除出查询缓存。通过这个值，用户可以适当的调整缓存大小。   

Qcache_not_cached: 表示因为query_cache_type的设置而没有被缓存的查询数量。   

Qcache_queries_in_cache:当前缓存中缓存的查询数量。   

Qcache_total_blocks:当前缓存的block数量。  

提高查询缓存的使用率： 

如果碎片不是问题，命中率却非常低，可能是内存不足，可以通过 Qcache_free_memory 参数来查看没有使用的内存。 

如果2者都没有问题，命中率依然很低，那么说明缓存不适合你的当前系统。可以通过设置 

query_cache_size = 0或者query_cache_type 来关闭查询缓存。

MYSQL如何分配query_cache_size

MySQL用于查询的缓存的内存被分成一个个变长数据块，用来存储类型，大小，数据等信息。 

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。当查询结果需要缓存的时候，先从空闲块中申请一个数据块大于参数query_cache_min_res_unit的配置，即使缓存数据很小，申请数据块也是这个，因为查询开始返回结果的时候就分配空间，此时无法预知结果多大。 

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。 

如何判断是否命中

缓存存放在一个引用表中，通过一个哈希值引用，这个哈希值包括查询本身，数据库，客户端协议的版本等，任何字符上的不同，例如空格，注释都会导致缓存不命中。 

当查询中有一些不确定的数据时，是不会缓存的，比方说now(),current_date(),自定义函数，存储函数，用户变量，字查询等。所以这样的查询也就不会命中缓存，但是还会去检测缓存的，因为查询缓存在解析SQL之前，所以MySQL并不知道查询中是否包含该类函数，只是不缓存，自然不会命中。 

具体归纳如下：

BENCHMARK()   

CONNECTION_ID()   

CURDATE()   

CURRENT_DATE()   

CURRENT_TIME()   

CURRENT_TIMESTAMP()   

CURTIME()   

DATABASE()   

带一个参数的ENCRYPT()   

FOUND_ROWS()   

GET_LOCK()   

LAST_INSERT_ID()   

LOAD_FILE()   

MASTER_POS_WAIT()   

NOW()   

RAND()   

RELEASE_LOCK()   

SYSDATE()   

不带参数的UNIX_TIMESTAMP()   

USER()   

·        引用自定义函数(UDFs)。   

·        引用自定义变量。   

·        引用mysql系统数据库中的表。   

·        下面方式中的任何一种：   

SELECT ...IN SHARE MODE   

SELECT ...FOR UPDATE   

SELECT ...INTO OUTFILE ...   

SELECT ...INTO DUMPFILE ...   

SELECT * FROM ...WHERE autoincrement_col IS NULL   

·        被作为编写好的语句，即使没有使用占位符。例如，下面使用的查询：   

char *my_sql_stmt = "SELECT a，b FROM table_c";   

   /* ...*/   

mysql_stmt_prepare(stmt，my_sql_stmt，strlen(my_sql_stmt));   

不被缓存。   

·        使用TEMPORARY表。   

·        不使用任何表。   

·        用户有某个表的列级别权限。  

Query Cache 如何处理子查询的？ 

这是我遇到的最为常见的一个问题。其实 Query Cache 是以客户端请求提交的 Query 为对象来处理的，只要客户端请求的是一个 Query，无论这个 Query 是一个简单的单表查询还是多表 Join，亦或者是带有子查询的复杂 SQL，都被当作成一个 Query，不会被分拆成多个 Query 来进行 Cache。所以，存在子查询的复杂 Query 也只会产生一个Cache对象，子查询不会产生单独的Cache内容。UNION[ALL] 类型的语句也同样如此。 

Query Cache 是以 block 的方式存储的数据块吗？ 

不是，Query Cache 中缓存的内容仅仅只包含该 Query 所需要的结果数据，是结果集。当然，并不仅仅只是结果数据，还包含与该结果相关的其他信息，比如产生该 Cache 的客户端连接的字符集，数据的字符集，客户端连接的 Default Database等。 

Query Cache 为什么效率会非常高，即使所有数据都可以 Cache 进内存的情况下，有些时候也不如使用 Query Cache 的效率高？ 

Query Cache 的查找，是在 MySQL 接受到客户端请求后在对 Query 进行权限验证之后，SQL 解析之前。也就是说，当 MySQL 接受到客户端的SQL后，仅仅只需要对其进行相应的权限验证后就会通过 Query Cache 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，更不许要发生任何存储引擎的交互，减少了大量的磁盘 IO 和 CPU 运算，所以效率非常高。 

客户端提交的 SQL 语句大小写对 Query Cache 有影响吗？ 

有，由于 Query Cache 在内存中是以 HASH 结构来进行映射，HASH 算法基础就是组成 SQL 语句的字符，所以必须要整个 SQL 语句在字符级别完全一致，才能在 Query Cache 中命中，即使多一个空格也不行。 

一个 SQL 语句在 Query Cache 中的内容，在什么情况下会失效？ 

为了保证 Query Cache 中的内容与是实际数据绝对一致，当表中的数据有任何变化，包括新增，修改，删除等，都会使所有引用到该表的 SQL 的 Query Cache 失效。 

为什么我的系统在开启了 Query Cache 之后整体性能反而下降了？ 

当开启了 Query Cache 之后，尤其是当我们的 query_cache_type 参数设置为 1 以后，MySQL 会对每个 SELECT 语句都进行 Query Cache 查找，查找操作虽然比较简单，但仍然也是要消耗一些 CPU 运算资源的。而由于 Query Cache 的失效机制的特性，可能由于表上的数据变化比较频繁，大量的 Query Cache 频繁的被失效，所以 Query Cache 的命中率就可能比较低下。所以有些场景下，Query Cache 不仅不能提高效率，反而可能造成负面影响。 

如何确认一个系统的 Query Cache 的运行是否健康，命中率如何，设置量是否足够？ 

MySQL 提供了一系列的 Global Status 来记录 Query Cache 的当前状态，具体如下： 

Qcache_free_blocks：目前还处于空闲状态的 Query Cache 中内存 Block 数目 

Qcache_free_memory：目前还处于空闲状态的 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 的次数，也就是没有命中的次数 

Qcache_lowmem_prunes：当 Query Cache 内存容量不够，需要从中删除老的 Query Cache 以给新的 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 设置的不会被 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 

可以根据这几个状态计算出 Cache 命中率，计算出 Query Cache 大小设置是否足够，总的来说，我个人不建议将 Query Cache 的大小设置超过256MB，这也是业界比较常用的做法。 

MySQL Cluster 是否可以使用 Query Cache？ 

其实在我们的生产环境中也没有使用 MySQL Cluster，所以我也没有在 MySQL Cluster 环境中使用 Query Cache 的实际经验，只是 MySQL 文档中说明确实可以在 MySQL Cluster 中使用 Query Cache。从 MySQL Cluster 的原理来分析，也觉得应该可以使用，毕竟 SQL 节点和数据节点比较独立，各司其职，只是 Cache 的失效机制会要稍微复杂一点。

mysql优化之query_cache_size

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原文地址：http://blog.51cto.com/13120271/2130579