MySQL的Query Cache在MySQL 8.0被移除的原因与替代方案

MySQL Query Cache 的陨落与新生

大家好！今天我们来聊聊 MySQL Query Cache，这个曾经的性能优化利器，以及它在 MySQL 8.0 中被移除的原因，以及我们现在可以采用的替代方案。

Query Cache 的辉煌与缺陷

在早期的 MySQL 版本中，Query Cache 扮演着重要的角色，它通过缓存 SELECT 查询的结果，避免重复执行相同的查询，从而显著提升读取性能。

工作原理：

当 MySQL 服务器接收到一个 SELECT 查询时，它会首先检查 Query Cache 中是否存在与该查询完全匹配的记录。如果找到匹配项（缓存命中），服务器会直接从缓存中返回结果，而无需实际执行查询。如果没有找到匹配项（缓存未命中），服务器会执行查询，并将查询结果和查询语句一起存储到 Query Cache 中，以便下次使用。

配置参数：

几个关键的配置参数控制着 Query Cache 的行为：

• query_cache_type: 控制 Query Cache 的启用状态。可以设置为 ON (启用)，OFF (禁用)，或 DEMAND (仅对显式指定 SQL_CACHE 的查询启用)。
• query_cache_size: 指定 Query Cache 的总大小，单位为字节。
• query_cache_limit: 指定可以缓存的单个查询结果的最大大小，单位为字节。
• query_cache_min_res_unit: 指定分配Query Cache内存的最小块大小。

优点：

• 显著提升读取性能： 对于重复执行的查询，可以避免实际执行，直接从缓存中返回结果。
• 降低服务器负载： 减少了 CPU 和 IO 资源的消耗。

缺陷：

然而，随着时间的推移，Query Cache 的缺陷逐渐暴露出来，最终导致它在 MySQL 8.0 中被移除。

• 细粒度锁定： Query Cache 使用全局锁来保护其数据结构。这意味着任何对 Query Cache 的修改（例如，插入、删除、失效）都会阻塞其他查询访问 Query Cache。在高并发环境下，这个全局锁会成为性能瓶颈，严重影响整体性能。即使是简单的 SELECT 查询也可能因为等待 Query Cache 锁而延迟。
• 缓存失效： 当任何表的数据发生变化时（例如，INSERT、UPDATE、DELETE），所有与该表相关的缓存条目都会失效。这意味着即使只有一行数据发生变化，也可能导致大量的缓存条目失效，降低 Query Cache 的命中率。频繁的数据更新会导致 Query Cache 频繁失效，反而会增加服务器的负载。
• 精确匹配： Query Cache 要求查询语句必须完全一致才能命中缓存。即使查询语句的空格、大小写、注释等细微差异也会导致缓存未命中。这使得 Query Cache 的命中率难以提高。
• 内存碎片： Query Cache 的内存管理方式容易导致内存碎片，降低内存利用率。
• 维护成本： Query Cache 的维护成本较高，需要定期监控和调整配置参数，以达到最佳性能。

示例：

假设有以下场景：一个高并发的网站，频繁读取用户资料，但用户资料也经常更新。

-- 开启 Query Cache (MySQL 5.7 及更早版本)
SET GLOBAL query_cache_type = ON;
SET GLOBAL query_cache_size = 64M;

-- 查询用户资料
SELECT * FROM users WHERE id = 123;

-- 更新用户资料
UPDATE users SET name = 'New Name' WHERE id = 123;

在这个场景中，Query Cache 可能会带来以下问题：

1. 高并发下的锁竞争： 大量的 SELECT 查询和少量 UPDATE 查询会争夺 Query Cache 的全局锁，导致整体性能下降。
2. 频繁的缓存失效： 每次更新用户资料都会导致与 users 表相关的缓存条目失效，降低 Query Cache 的命中率。

总结：

Query Cache 在某些特定场景下可以提供显著的性能提升，但其全局锁、缓存失效、精确匹配等缺陷在高并发、频繁更新的场景下会成为性能瓶颈。

移除 Query Cache 的必然性

基于以上缺陷，MySQL 社区最终决定在 MySQL 8.0 中移除 Query Cache。移除 Query Cache 的原因主要有以下几点：

• 架构限制： Query Cache 的架构无法有效解决全局锁和缓存失效等问题。
• 维护成本： Query Cache 的维护成本较高，需要投入大量精力进行调优。
• 替代方案： 已经存在更好的替代方案，例如优化查询、使用索引、以及使用更高效的缓存机制。

移除 Query Cache 是一个重要的决策，它简化了 MySQL 的代码库，并为后续的性能优化提供了更大的空间。

Query Cache 的替代方案

虽然 Query Cache 被移除，但我们仍然有很多方法可以优化 MySQL 的读取性能。以下是一些常用的替代方案：

1. 优化查询：

   • 使用索引： 确保所有常用的查询都使用了合适的索引。索引可以显著减少查询需要扫描的数据量，从而提高查询速度。
   • 避免全表扫描： 尽量避免全表扫描，特别是对于大型表。可以使用 EXPLAIN 语句来分析查询的执行计划，并找出需要优化的部分。
   • *避免使用 `SELECT `：** 只选择需要的列，避免返回不必要的数据。
   • 优化 JOIN 操作： 使用合适的 JOIN 类型，并确保 JOIN 列上有索引。
   • 使用预处理语句： 预处理语句可以减少 SQL 解析的次数，从而提高性能。

   示例：

   -- 原始查询 (可能导致全表扫描)
   SELECT * FROM orders WHERE customer_id = 123 AND order_date BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-01-31';
   
   -- 优化后的查询 (使用索引)
   CREATE INDEX idx_customer_id_order_date ON orders (customer_id, order_date);
   SELECT order_id, order_date, total_amount FROM orders WHERE customer_id = 123 AND order_date BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-01-31';

2. 使用 InnoDB Buffer Pool：

   InnoDB Buffer Pool 是 InnoDB 存储引擎的核心组件，它用于缓存表数据和索引数据。InnoDB Buffer Pool 的大小直接影响着数据库的读取性能。

   • 配置参数： innodb_buffer_pool_size 控制 InnoDB Buffer Pool 的大小。建议将其设置为服务器可用内存的 50%-80%。

   • 工作原理： 当 InnoDB 存储引擎需要读取数据时，它会首先检查 Buffer Pool 中是否存在所需的数据。如果找到数据（Buffer Pool 命中），则直接从 Buffer Pool 中读取数据。如果没有找到数据（Buffer Pool 未命中），则从磁盘读取数据，并将数据加载到 Buffer Pool 中。

   • LRU 算法： InnoDB Buffer Pool 使用 LRU (Least Recently Used) 算法来管理缓存。最近访问的数据会被保留在 Buffer Pool 中，而长时间未访问的数据会被淘汰。

   示例：

   -- 查看 InnoDB Buffer Pool 大小
   SHOW VARIABLES LIKE 'innodb_buffer_pool_size';
   
   -- 修改 InnoDB Buffer Pool 大小 (需要重启 MySQL 服务器)
   SET GLOBAL innodb_buffer_pool_size = 8G;

3. 使用 Memcached 或 Redis 等外部缓存：

   Memcached 和 Redis 是流行的内存缓存系统，可以用于缓存查询结果、会话数据等。使用外部缓存可以将数据存储在独立的服务器上，从而减轻数据库服务器的负载。

   • 优点：

     • 高性能： Memcached 和 Redis 都是基于内存的缓存系统，具有非常高的读取速度。
     • 可扩展性： 可以轻松地扩展 Memcached 和 Redis 集群，以满足不断增长的缓存需求。
     • 灵活性： 可以缓存各种类型的数据，例如查询结果、会话数据、配置信息等。

   • 缺点：

     • 数据一致性： 需要考虑数据一致性问题，例如如何保证缓存中的数据与数据库中的数据保持同步。
     • 复杂性： 需要编写额外的代码来管理缓存，例如缓存的插入、删除、失效等。

   示例 (使用 Redis 缓存查询结果)：

   import redis
   import mysql.connector
   
   # Redis 连接信息
   redis_host = 'localhost'
   redis_port = 6379
   redis_db = 0
   
   # MySQL 连接信息
   mysql_host = 'localhost'
   mysql_user = 'root'
   mysql_password = 'password'
   mysql_database = 'testdb'
   
   # 连接 Redis
   redis_client = redis.Redis(host=redis_host, port=redis_port, db=redis_db)
   
   # 连接 MySQL
   mysql_connection = mysql.connector.connect(host=mysql_host, user=mysql_user, password=mysql_password, database=mysql_database)
   mysql_cursor = mysql_connection.cursor()
   
   def get_user_by_id(user_id):
       """
       从缓存或数据库中获取用户信息
       """
       cache_key = f'user:{user_id}'
       cached_user = redis_client.get(cache_key)
   
       if cached_user:
           print("从缓存中获取数据")
           return eval(cached_user.decode('utf-8'))  # 将字符串转换为字典
   
       else:
           print("从数据库中获取数据")
           query = "SELECT * FROM users WHERE id = %s"
           mysql_cursor.execute(query, (user_id,))
           user = mysql_cursor.fetchone()
   
           if user:
               user_dict = {'id': user[0], 'name': user[1], 'email': user[2]}
               redis_client.set(cache_key, str(user_dict), ex=3600)  # 设置缓存过期时间为 1 小时
               return user_dict
           else:
               return None
   
   # 测试
   user = get_user_by_id(123)
   if user:
       print(f"User: {user}")
   else:
       print("User not found")
   
   # 关闭连接
   mysql_cursor.close()
   mysql_connection.close()

4. 查询重写 (Query Rewrite)：

   查询重写是指将复杂的查询语句转换为更简单、更高效的查询语句。

   • 物化视图 (Materialized View)： 物化视图是一种预先计算并存储查询结果的表。当查询请求与物化视图的定义匹配时，可以直接从物化视图中返回结果，而无需执行原始查询。

   • 查询分解： 将复杂的查询分解为多个简单的查询，可以提高查询的并行度和效率。

   • 使用存储过程： 将常用的查询逻辑封装到存储过程中，可以减少 SQL 解析的次数，并提高代码的重用性。

   示例 (使用物化视图)：

   -- 创建物化视图
   CREATE MATERIALIZED VIEW monthly_sales AS
   SELECT DATE_FORMAT(order_date, '%Y-%m') AS month, SUM(total_amount) AS total_sales
   FROM orders
   GROUP BY month;
   
   -- 查询月销售额 (直接从物化视图中获取数据)
   SELECT * FROM monthly_sales WHERE month = '2023-01';

5. 使用 ProxySQL 或 MaxScale 等代理服务器：

   ProxySQL 和 MaxScale 是流行的数据库代理服务器，可以用于实现读写分离、负载均衡、查询路由等功能。

   • 读写分离： 将读请求路由到只读服务器，将写请求路由到主服务器，可以提高数据库的并发处理能力。
   • 负载均衡： 将查询请求分发到多个数据库服务器，可以避免单个服务器过载。
   • 查询路由： 根据查询的类型或内容，将查询请求路由到不同的数据库服务器。

6. 升级 MySQL 版本：

   MySQL 的新版本通常会包含性能优化和错误修复。升级到最新版本可以提高数据库的整体性能。

表格对比：Query Cache 与 替代方案

特性/方案	Query Cache (MySQL < 8.0)	InnoDB Buffer Pool	Memcached/Redis	查询优化 (索引, 重写)
缓存类型	查询结果	表数据和索引	任意数据 (查询结果, 会话数据等)	N/A (非缓存, 而是优化查询本身)
作用范围	全局	存储引擎级别	应用级别	数据库级别
缓存粒度	查询级别 (完全匹配)	数据块级别	键值对级别	N/A
数据一致性	自动失效 (表数据变更)	自动管理 (LRU 算法)	手动管理 (需要考虑数据一致性)	N/A
并发性能	全局锁, 并发性能差	多版本并发控制 (MVCC), 并发性能好	高并发	依赖于索引和查询语句的优化, 并发性能好
适用场景	读多写少的场景, 查询语句重复率高, 数据更新频率低的场景	所有场景 (InnoDB 存储引擎)	读多写少的场景, 需要高性能缓存的场景	所有场景
复杂度	低 (配置简单)	中 (需要合理配置 Buffer Pool 大小)	高 (需要编写额外的代码来管理缓存)	中 (需要理解 SQL 优化技巧)
维护成本	高 (需要定期监控和调整配置参数)	中 (需要定期监控 Buffer Pool 的命中率)	高 (需要维护缓存集群, 监控缓存状态)	低 (一旦优化完成, 效果持久)
是否需要额外硬件	否	否	是 (需要独立的服务器来运行 Memcached/Redis)	否
是否是替代方案	否 (已被移除)	是 (InnoDB 的默认缓存机制)	是 (可以缓存查询结果)	是 (优化查询本身, 提高效率)

如何选择合适的替代方案

选择合适的替代方案取决于具体的应用场景和需求。

• 对于读多写少的场景， 可以考虑使用 Memcached 或 Redis 等外部缓存。
• 对于需要高性能缓存的场景， 可以考虑使用 Redis。
• 对于需要简单易用的缓存方案， 可以考虑优化查询、使用索引、以及调整 InnoDB Buffer Pool 的大小。
• 对于需要读写分离或负载均衡的场景， 可以考虑使用 ProxySQL 或 MaxScale 等代理服务器。

在实际应用中，通常需要将多种替代方案结合起来使用，才能达到最佳的性能优化效果。

总结：选择更适合的道路

MySQL Query Cache 的移除是数据库技术发展的一个缩影，它告诉我们没有银弹，没有一种技术可以解决所有问题。我们需要根据具体的应用场景和需求，选择最合适的解决方案。随着硬件技术的不断发展，以及数据库技术的不断创新，相信未来会出现更多更高效的性能优化方案。核心思想还是应该回到sql本身，进行优化，比如添加索引，编写出更高效的sql。