--- title: MySQL查询缓存详解 description: 深入解析MySQL查询缓存的工作原理、配置管理及其优缺点，分析为什么MySQL 8.0移除了查询缓存功能，以及生产环境中的最佳实践建议。 category: 数据库 tag: - MySQL head: - - meta - name: keywords content: MySQL查询缓存,Query Cache,MySQL缓存机制,缓存失效,MySQL 8.0,查询性能优化,MySQL内存管理 --- 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： ![](https://oss.javaguide.cn/github/javaguide/mysql/mysql-architecture.png) 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。** ![](https://oss.javaguide.cn/javaguide/13526879-3037b144ed09eb88.png) ## 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： ```bash 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： ```bash 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 ```properties 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）： ```sql 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： ```sql 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： ```sql 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 - 《高性能 MySQL》 - MySQL 缓存机制： - RDS MySQL 查询缓存（Query Cache）的设置和使用 - 阿里元云数据库 RDS 文档: - 8.10.3 The MySQL Query Cache - MySQL 官方文档：