MySQL的Query Cache在MySQL 8.0被移除的原因与基于Redis的外部缓存替代方案

MySQL 8.0 Query Cache 移除与 Redis 替代方案

大家好，今天我们要深入探讨一个 MySQL 历史上颇具争议的特性：Query Cache。更具体地说，我们会讨论它为何在 MySQL 8.0 中被移除，以及如何利用 Redis 等外部缓存系统来弥补这一空缺，甚至在某些情况下超越 Query Cache 的性能。

Query Cache 的原理、优点与局限

Query Cache 是 MySQL 内置的一个查询结果缓存机制。其工作原理相对简单：

1. 查询请求: 当 MySQL 服务器收到一个 SELECT 查询请求时，它首先会检查 Query Cache 中是否存在完全相同的查询语句及其对应的结果。

2. 缓存命中: 如果找到了匹配的缓存条目（称为“缓存命中”），服务器会直接从缓存中返回结果，跳过查询优化、执行等步骤，从而显著提升响应速度。

3. 缓存未命中: 如果 Query Cache 中没有找到匹配的缓存条目（称为“缓存未命中”），服务器会按照正常的流程执行查询，并将查询语句和结果存储到 Query Cache 中，以便下次使用。

4. 数据更新: 当数据库中的数据发生更改时（例如，通过 INSERT、UPDATE 或 DELETE 语句），Query Cache 中所有与受影响表相关的缓存条目都会被失效。这是 Query Cache 性能瓶颈的关键所在。

Query Cache 的优点:

• 简单易用: 无需额外配置，开启后即可生效。
• 性能提升: 对于频繁执行且结果集较小的查询，可以显著降低延迟。

Query Cache 的局限性:

• 细微差异无效: Query Cache 对查询语句的匹配非常严格，即使是空格、大小写或注释上的微小差异，也会导致缓存未命中。例如，以下两个查询会被视为不同的查询：

  SELECT * FROM users WHERE id = 1;
  SELECT * FROM users where id = 1; -- 注意空格

• 数据更新导致失效: 这是 Query Cache 最主要的瓶颈。只要表中的数据发生任何更改，所有与该表相关的缓存条目都会立即失效。在高并发写入的场景下，Query Cache 几乎一直处于失效状态，不仅无法提升性能，反而会增加服务器的负担。

• 锁竞争: Query Cache 使用全局锁来保证并发访问的安全性。在高并发场景下，锁竞争会成为性能瓶颈。

• 内存碎片: Query Cache 使用动态内存分配，容易产生内存碎片，降低缓存效率。

• 可伸缩性差: Query Cache 是服务器级别的缓存，无法跨多个 MySQL 实例共享。

可以用如下的表格来概括：

特性	优点	缺点
Query Cache	简单易用，对简单查询性能提升明显	细微差异无效，数据更新导致失效，锁竞争，内存碎片，可伸缩性差

MySQL 8.0 移除 Query Cache 的原因

鉴于 Query Cache 的种种局限性，MySQL 社区最终决定在 MySQL 8.0 中将其彻底移除。主要原因如下：

• 性能瓶颈: 在高并发写入的场景下，Query Cache 往往无法提升性能，反而会成为瓶颈。
• 维护成本: Query Cache 的代码复杂且难以维护，容易引入 bug。
• 更优替代方案: 随着硬件性能的提升和 NoSQL 技术的普及，出现了许多更有效、更灵活的缓存解决方案，例如 Redis 和 Memcached。

Redis 缓存替代方案

Redis 是一种高性能的键值存储数据库，非常适合用作 MySQL 的外部缓存。与 Query Cache 相比，Redis 具有以下优势：

• 灵活性: Redis 可以缓存各种数据类型，包括字符串、哈希表、列表、集合和有序集合，可以根据实际需求灵活地存储查询结果。
• 高性能: Redis 基于内存存储，读写速度非常快。
• 可伸缩性: Redis 支持集群部署，可以轻松地扩展缓存容量和并发处理能力。
• 丰富的功能: Redis 提供了许多高级功能，例如发布/订阅、事务和 Lua 脚本，可以满足各种复杂的缓存需求。

1. 基于查询语句的缓存

最简单的 Redis 缓存方案是基于查询语句本身作为 key，查询结果作为 value。

示例代码 (Python):

import redis
import mysql.connector

# Redis 连接配置
redis_host = 'localhost'
redis_port = 6379
redis_db = 0

# MySQL 连接配置
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 execute_query(query):
    """
    执行查询，首先尝试从 Redis 缓存中获取结果，如果缓存未命中，则从 MySQL 获取结果并缓存到 Redis。
    """
    cached_result = redis_client.get(query)
    if cached_result:
        print("从 Redis 缓存中获取结果")
        # 将 bytes 转换为字符串，再转换为 Python 对象
        return eval(cached_result.decode('utf-8'))
    else:
        print("从 MySQL 获取结果")
        mysql_cursor.execute(query)
        result = mysql_cursor.fetchall()
        # 将 Python 对象转换为字符串，再存储到 Redis
        redis_client.set(query, str(result))
        return result

# 示例查询
query = "SELECT * FROM users WHERE id = 1"
result = execute_query(query)
print(result)

# 再次执行相同的查询，会从 Redis 缓存中获取结果
result = execute_query(query)
print(result)

# 关闭连接
mysql_cursor.close()
mysql_connection.close()

说明:

• 使用 redis.Redis 连接 Redis 服务器。
• execute_query 函数首先尝试从 Redis 中获取查询结果，如果缓存命中，则直接返回结果。
• 如果缓存未命中，则从 MySQL 中获取结果，并将结果存储到 Redis 中，以便下次使用。
• 注意：为了在Redis中存储复杂的Python对象（如列表或元组），需要先将其转换为字符串，然后再进行存储。从Redis中检索数据后，需要将字符串转换回Python对象。可以使用 str() 和 eval() 函数进行转换。 在实际生产环境中，更推荐使用 json.dumps() 和 json.loads() 来序列化和反序列化数据，因为 eval() 存在安全风险。

优点:

• 简单易懂，易于实现。

缺点:

• 与 Query Cache 类似，对查询语句的匹配非常严格。
• 无法处理动态查询，例如带有参数的查询。
• 数据更新后，需要手动失效缓存。

2. 基于数据标识的缓存

另一种更灵活的 Redis 缓存方案是基于数据标识（例如，表名和主键）来构建缓存键。

示例代码 (Python):

import redis
import mysql.connector

# Redis 连接配置
redis_host = 'localhost'
redis_port = 6379
redis_db = 0

# MySQL 连接配置
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):
    """
    根据用户 ID 获取用户信息，首先尝试从 Redis 缓存中获取结果，如果缓存未命中，则从 MySQL 获取结果并缓存到 Redis。
    """
    cache_key = f"user:{user_id}"
    cached_result = redis_client.get(cache_key)
    if cached_result:
        print("从 Redis 缓存中获取结果")
        # 使用 json.loads 安全地反序列化数据
        import json
        return json.loads(cached_result.decode('utf-8'))
    else:
        print("从 MySQL 获取结果")
        query = "SELECT * FROM users WHERE id = %s"
        mysql_cursor.execute(query, (user_id,))
        result = mysql_cursor.fetchone()
        if result:
            # 使用 json.dumps 安全地序列化数据
            import json
            redis_client.set(cache_key, json.dumps(result))
            return result
        else:
            return None

def update_user(user_id, name, email):
    """
    更新用户信息，并失效 Redis 缓存。
    """
    query = "UPDATE users SET name = %s, email = %s WHERE id = %s"
    mysql_cursor.execute(query, (name, email, user_id))
    mysql_connection.commit()
    print("用户信息已更新")

    # 失效 Redis 缓存
    cache_key = f"user:{user_id}"
    redis_client.delete(cache_key)
    print("Redis 缓存已失效")

# 示例查询
user_id = 1
user = get_user_by_id(user_id)
print(user)

# 再次执行相同的查询，会从 Redis 缓存中获取结果
user = get_user_by_id(user_id)
print(user)

# 更新用户信息
update_user(user_id, "New Name", "[email protected]")

# 再次执行相同的查询，会从 MySQL 获取结果，因为缓存已失效
user = get_user_by_id(user_id)
print(user)

# 关闭连接
mysql_cursor.close()
mysql_connection.close()

说明:

• 使用 f"user:{user_id}" 作为缓存键，其中 user 是表名，user_id 是主键值。
• get_user_by_id 函数首先尝试从 Redis 中获取用户信息，如果缓存命中，则直接返回结果。
• 如果缓存未命中，则从 MySQL 中获取用户信息，并将用户信息存储到 Redis 中，以便下次使用。
• update_user 函数更新用户信息后，会删除 Redis 中对应的缓存条目，以保证数据一致性。

优点:

• 可以处理动态查询。
• 可以更精确地控制缓存失效。

缺点:

• 需要手动管理缓存失效。
• 实现起来比基于查询语句的缓存略微复杂。

3. 使用 ORM 框架的缓存支持

许多 ORM（对象关系映射）框架，例如 SQLAlchemy (Python) 和 Hibernate (Java)，都提供了对 Redis 等外部缓存系统的集成支持。使用 ORM 框架可以简化缓存的实现，并提供更高级的缓存策略。

示例 (SQLAlchemy + Redis):

from sqlalchemy import create_engine, Column, Integer, String
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
import redis

# Redis 连接配置
redis_host = 'localhost'
redis_port = 6379
redis_db = 0

# MySQL 连接配置
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
engine = create_engine(f'mysql+mysqlconnector://{mysql_user}:{mysql_password}@{mysql_host}/{mysql_database}')
Base = declarative_base()

class User(Base):
    __tablename__ = 'users'
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(String(255))
    email = Column(String(255))

    def __repr__(self):
        return f"<User(id={self.id}, name='{self.name}', email='{self.email}')>"

Base.metadata.create_all(engine)

Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()

def get_user_from_cache(user_id):
    """
    从 Redis 缓存中获取用户信息。
    """
    cache_key = f"user:{user_id}"
    cached_result = redis_client.get(cache_key)
    if cached_result:
        import json
        user_data = json.loads(cached_result.decode('utf-8'))
        return User(id=user_data['id'], name=user_data['name'], email=user_data['email'])
    return None

def save_user_to_cache(user):
    """
    将用户信息保存到 Redis 缓存。
    """
    cache_key = f"user:{user.id}"
    import json
    user_data = {'id': user.id, 'name': user.name, 'email': user.email}
    redis_client.set(cache_key, json.dumps(user_data))

def get_user_by_id(user_id):
    """
    根据用户 ID 获取用户信息，首先尝试从 Redis 缓存中获取结果，如果缓存未命中，则从 MySQL 获取结果并缓存到 Redis。
    """
    user = get_user_from_cache(user_id)
    if user:
        print("从 Redis 缓存中获取结果")
        return user
    else:
        print("从 MySQL 获取结果")
        user = session.query(User).filter_by(id=user_id).first()
        if user:
            save_user_to_cache(user)
            return user
        else:
            return None

def update_user(user_id, name, email):
    """
    更新用户信息，并失效 Redis 缓存。
    """
    user = session.query(User).filter_by(id=user_id).first()
    if user:
        user.name = name
        user.email = email
        session.commit()
        print("用户信息已更新")

        # 失效 Redis 缓存
        cache_key = f"user:{user_id}"
        redis_client.delete(cache_key)
        print("Redis 缓存已失效")
    else:
        print("用户不存在")

# 示例查询
user_id = 1
user = get_user_by_id(user_id)
print(user)

# 再次执行相同的查询，会从 Redis 缓存中获取结果
user = get_user_by_id(user_id)
print(user)

# 更新用户信息
update_user(user_id, "Updated Name", "[email protected]")

# 再次执行相同的查询，会从 MySQL 获取结果，因为缓存已失效
user = get_user_by_id(user_id)
print(user)

# 关闭连接
session.close()

说明:

• 使用 SQLAlchemy 定义了 User 模型，并创建了数据库表。
• get_user_from_cache 和 save_user_to_cache 函数分别用于从 Redis 缓存中获取用户信息和将用户信息保存到 Redis 缓存。
• get_user_by_id 函数首先尝试从 Redis 中获取用户信息，如果缓存未命中，则从 MySQL 中获取用户信息，并将用户信息存储到 Redis 中，以便下次使用。
• update_user 函数更新用户信息后，会删除 Redis 中对应的缓存条目，以保证数据一致性。

优点:

• 简化了缓存的实现。
• 提供了更高级的缓存策略，例如二级缓存和查询缓存。

缺点:

• 需要学习和使用 ORM 框架。

缓存失效策略

缓存失效是缓存系统设计中非常重要的一环。常见的缓存失效策略有以下几种：

• TTL (Time To Live): 为每个缓存条目设置一个过期时间，过期后自动失效。这是最简单的缓存失效策略。
• LRU (Least Recently Used): 当缓存容量达到上限时，移除最近最少使用的缓存条目。
• LFU (Least Frequently Used): 当缓存容量达到上限时，移除最近最不常用的缓存条目。
• 基于事件的失效: 当数据库中的数据发生更改时，手动失效相关的缓存条目。

选择合适的缓存失效策略取决于具体的应用场景。例如，对于访问频率较高的热点数据，可以使用较长的 TTL 值。对于数据更新频繁的数据，可以使用基于事件的失效策略。

总结

MySQL 8.0 移除 Query Cache 是一个明智的决定，因为它在高并发写入的场景下往往无法提升性能，反而会成为瓶颈。Redis 等外部缓存系统可以提供更灵活、更高效的缓存解决方案。选择合适的缓存方案和缓存失效策略，可以显著提升 MySQL 数据库的性能和可伸缩性。

• Query Cache 虽然简单，但存在诸多局限，最终被 MySQL 8.0 移除。
• Redis 提供更灵活、更强大的缓存能力，是 Query Cache 的理想替代品。
• 需要根据具体场景选择合适的缓存策略和失效机制。