各位好，今天咱们来聊聊MySQL 8.0 放弃查询缓存这事儿。这玩意儿，曾经被视为提升性能的利器，怎么就被抛弃了呢？别急，咱们从架构设计和缓存失效的挑战两方面，抽丝剥茧，看看这背后的故事。
开场白：查询缓存，曾经的“香饽饽”
在MySQL 5.x 和 早期 8.0 版本中，查询缓存就像个小秘书，专门记录你执行过的SELECT语句和对应的结果。下次你再执行相同的语句，直接从小秘书那里拿答案，省去了再去数据库里吭哧吭哧计算的时间。听起来是不是很美好？
-- 示例SQL语句
SELECT * FROM products WHERE category = 'Electronics' AND price > 100;想象一下，如果这个查询频繁执行，查询缓存就能发挥巨大作用。
一、查询缓存的架构：理想很丰满
查询缓存的架构比较简单粗暴，主要包含以下几个部分：
- 查询缓存哈希表： 存储查询语句的哈希值和对应的缓存结果指针。
- 查询缓存块： 存储查询结果的数据。
当MySQL收到一个SELECT查询时，首先会计算查询语句的哈希值，然后在查询缓存哈希表中查找。
- 如果找到： 直接从对应的缓存块中取出结果，返回给客户端，这个过程称为“缓存命中”。
- 如果没找到： 数据库执行查询，并将结果存储到查询缓存块中，同时在查询缓存哈希表中记录哈希值和缓存块的对应关系。
可以用一个简单的表格来描述这个过程：
| 步骤 | 描述 |
|---|---|
| 1 | 客户端发送 SELECT 查询。 |
| 2 | MySQL 计算查询语句的哈希值。 |
| 3 | 在查询缓存哈希表中查找该哈希值。 |
| 4 | 如果找到： 返回缓存结果。 |
| 5 | 如果没找到： 执行查询，将结果存入缓存，并更新哈希表。 |
二、缓存失效的噩梦：现实很骨感
理想很美好，但现实往往给你一记耳光。查询缓存最大的问题在于它的失效机制过于敏感。
1. 表结构或数据修改：一石激起千层浪
只要表中的数据发生任何修改（INSERT、UPDATE、DELETE），或者表结构发生改变（ALTER TABLE），整个查询缓存都会失效！ 这意味着，即使你只修改了一行数据，所有依赖该表的查询缓存都会被清空。
-- 示例：修改products表的数据
UPDATE products SET price = price * 1.1 WHERE category = 'Electronics';执行这条语句后，所有关于products表的查询缓存都失效了，包括之前 SELECT * FROM products WHERE category = 'Electronics' AND price > 100; 这个查询。
2. 查询语句的“洁癖”：一丝不苟的匹配
查询缓存要求查询语句必须完全一致才能命中缓存。这意味着，哪怕只是大小写、空格、注释的差异，都会导致缓存失效。
-- 示例：不同的查询语句，即使逻辑相同，也无法命中缓存
SELECT * FROM products WHERE category = 'Electronics';
SELECT * FROM products where category = 'Electronics'; -- 空格不同
SELECT * FROM Products WHERE category = 'Electronics'; -- 大小写不同3. 并发访问的“甜蜜负担”：全局锁的代价
为了保证数据一致性，查询缓存使用一个全局锁来控制并发访问。这意味着，在同一时刻，只有一个线程可以访问查询缓存。在高并发场景下，这个全局锁会成为性能瓶颈。想象一下，一群人争抢着进同一扇门，效率可想而知。
三、架构设计上的硬伤：为什么失效这么频繁？
查询缓存的设计理念是好的，但实现上存在一些问题，导致其失效过于频繁，最终弊大于利。
- 细粒度控制的缺失： 缺乏对缓存依赖关系的细粒度控制。只要表发生修改，所有依赖该表的缓存都会失效，而不管修改的数据是否会影响到特定的查询结果。
- 全局锁的限制： 全局锁限制了并发访问，在高并发场景下成为性能瓶颈。
- 缓存维护的开销： 频繁的缓存失效和重建，增加了数据库的维护开销。
可以用一个表格来总结查询缓存的缺点：
| 缺点 | 描述 |
|---|---|
| 失效过于频繁 | 任何表数据或结构的修改都会导致整个查询缓存失效。 |
| 匹配过于严格 | 查询语句必须完全一致才能命中缓存，包括大小写、空格等。 |
| 全局锁 | 使用全局锁控制并发访问，在高并发场景下成为性能瓶颈。 |
| 维护开销 | 频繁的缓存失效和重建，增加了数据库的维护开销。 |
四、替代方案：更聪明的缓存策略
既然查询缓存这么鸡肋，那有没有更好的替代方案呢？当然有！
1. 应用层缓存：解放数据库
将缓存逻辑放在应用层，可以更灵活地控制缓存的失效策略。例如，可以使用Redis、Memcached等缓存系统，根据业务需求设置缓存过期时间，或者手动刷新缓存。
// Java 代码示例：使用 Redis 缓存查询结果
String key = "products:electronics:price_gt_100";
String cachedResult = redisClient.get(key);
if (cachedResult != null) {
// 从缓存中获取结果
return parseResult(cachedResult);
} else {
// 执行数据库查询
List<Product> products = queryProductsFromDatabase();
String resultJson = toJson(products);
// 将结果存入缓存，并设置过期时间
redisClient.setex(key, 3600, resultJson); // 缓存 1 小时
return products;
}2. SQL优化：让查询更快
与其依赖缓存，不如优化SQL语句，让查询本身更快。例如，可以使用索引、避免全表扫描、优化JOIN操作等。
-- 示例：添加索引优化查询
ALTER TABLE products ADD INDEX idx_category_price (category, price);
-- 优化后的查询语句
SELECT * FROM products WHERE category = 'Electronics' AND price > 100; -- 使用了索引3. Prepared Statements：预编译的优势
使用Prepared Statements可以避免SQL注入，同时也可以提高查询效率。因为数据库只需要解析一次SQL语句，后续执行只需要替换参数即可。
// Java 代码示例：使用 Prepared Statements
String sql = "SELECT * FROM products WHERE category = ? AND price > ?";
PreparedStatement pstmt = connection.prepareStatement(sql);
pstmt.setString(1, "Electronics");
pstmt.setDouble(2, 100);
ResultSet rs = pstmt.executeQuery();4. 连接池：复用连接，减少开销
使用连接池可以避免频繁创建和关闭数据库连接，从而减少开销。
// Java 代码示例：使用连接池
DataSource dataSource = new BasicDataSource();
((BasicDataSource) dataSource).setDriverClassName("com.mysql.cj.jdbc.Driver");
((BasicDataSource) dataSource).setUrl("jdbc:mysql://localhost:3306/mydb");
((BasicDataSource) dataSource).setUsername("user");
((BasicDataSource) dataSource).setPassword("password");
Connection connection = dataSource.getConnection();五、总结：放弃是为了更好的未来
MySQL 8.0 放弃查询缓存，并不是一个坏决定。它反映了数据库设计者对性能瓶颈的深刻理解，以及对更高效缓存策略的探索。虽然查询缓存在某些场景下可以提升性能，但其过于敏感的失效机制和全局锁的限制，使其在高并发、高负载环境下弊大于利。
与其依赖一个有缺陷的缓存机制，不如将精力放在更可靠、更灵活的替代方案上。例如，应用层缓存、SQL优化、Prepared Statements、连接池等。这些方案可以更有效地提升数据库性能，同时也能更好地满足复杂的业务需求。
总而言之，MySQL 8.0 放弃查询缓存，是为了追求更稳定、更高效的数据库性能。这是一个权衡利弊后的明智选择，也是数据库技术不断发展的必然结果。
六、补充说明：一些容易混淆的概念
- Query Cache (查询缓存): 今天我们讨论的主角，MySQL 5.x 和早期 8.0 版本中的特性，已被移除。
- Result Cache (结果缓存): MySQL Enterprise Edition 中的一个特性，主要用于缓存存储过程和函数的执行结果。它与 Query Cache 不同，有更细粒度的控制，但需要付费才能使用。
- InnoDB Buffer Pool (InnoDB缓冲池): InnoDB存储引擎用于缓存数据和索引的内存区域。它不是 Query Cache，但对查询性能至关重要。InnoDB Buffer Pool 缓存的是数据页和索引页，而 Query Cache 缓存的是查询结果。
希望通过今天的讲座，大家对MySQL 8.0 放弃查询缓存的原因有了更深入的了解。记住，没有银弹，选择合适的方案，才能让你的数据库飞起来！
感谢大家的聆听！下次有机会再和大家分享更多关于MySQL的知识。