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 - 智猿学院-前后端，数据库，人工智能，云计算等领域前沿技术讲座

MySQL 8.0移除Query Cache及其Redis替代方案

各位好，今天我们来探讨一个在MySQL发展历程中颇具争议的功能——Query Cache。在MySQL 8.0中，这个曾经被寄予厚望的功能被彻底移除了。接下来，我们将深入剖析Query Cache被移除的原因，并探讨使用Redis作为外部缓存的替代方案。

Query Cache的原理与优势

在MySQL 5.7及之前的版本中，Query Cache是一个重要的性能优化手段。它的核心思想是：当MySQL服务器接收到一条SELECT查询语句时，它会先检查Query Cache中是否存在该查询语句及其结果的缓存。如果存在，服务器直接从缓存中返回结果，避免了实际的查询执行，从而显著提升了查询速度。

Query Cache的工作流程大致如下：

查询语句哈希化： MySQL服务器将接收到的SELECT查询语句进行哈希计算，生成一个唯一的哈希值。
缓存查找： 服务器根据哈希值在Query Cache中查找是否存在对应的缓存条目。
缓存命中： 如果找到匹配的缓存条目，服务器直接返回缓存中的结果集。
缓存未命中： 如果未找到匹配的缓存条目，服务器执行实际的查询操作，并将查询结果以及对应的查询语句哈希值存储到Query Cache中，以便下次使用。

Query Cache在以下场景中表现出色：

频繁执行相同的查询语句： 特别是对于一些静态数据或者不经常变化的数据，Query Cache可以显著减少数据库的负载。
读多写少的应用场景： 由于Query Cache主要针对SELECT查询进行缓存，因此在读操作远多于写操作的场景下，其优势更加明显。

Query Cache的缺陷与局限性

尽管Query Cache在某些场景下能够带来性能提升，但它也存在一些严重的缺陷和局限性，这些缺陷最终导致了它在MySQL 8.0中被移除：

细粒度锁的竞争： Query Cache使用一个全局的锁来控制对缓存的访问。这意味着，当多个线程同时访问Query Cache时，它们需要竞争同一个锁，从而导致并发性能下降。即使是简单的读取操作，也需要获取锁，这在高并发环境下会成为性能瓶颈。
缓存失效的开销： 任何对底层表的修改操作（INSERT、UPDATE、DELETE等）都会导致Query Cache中所有与该表相关的缓存条目失效。这意味着，即使只修改了表中的一小部分数据，也可能需要清空整个Query Cache。这种缓存失效的开销在高并发写入场景下非常显著。
内存碎片： Query Cache使用动态内存分配来存储缓存条目。随着时间的推移，大量的缓存失效和插入操作会导致内存碎片，从而降低Query Cache的效率，甚至可能导致内存溢出。
查询语句的精确匹配： Query Cache要求查询语句必须完全一致才能命中缓存。即使只是大小写或者空格的差异，也会导致缓存失效。这使得Query Cache的命中率相对较低，尤其是在复杂的应用程序中。
维护成本高昂： Query Cache的内部实现相当复杂，需要大量的代码来处理缓存的创建、失效、更新和内存管理等操作。这使得维护Query Cache的成本很高，并且容易出现bug。

用表格的形式总结如下：

缺陷	描述
细粒度锁竞争	全局锁导致高并发下性能瓶颈，即使是读取也需要锁。
缓存失效开销	表的任何修改都会导致相关缓存失效，清空整个Query Cache在高并发写入场景下开销巨大。
内存碎片	动态内存分配导致内存碎片，降低效率，可能导致内存溢出。
查询语句匹配	要求查询语句完全一致才能命中缓存，大小写和空格差异都会导致缓存失效，命中率低。
维护成本高昂	内部实现复杂，缓存的创建、失效、更新和内存管理需要大量代码，容易出现bug。

正是由于这些缺陷，Query Cache在实际应用中的效果往往不如预期，甚至可能成为性能瓶颈。因此，MySQL 8.0最终决定将其移除。

基于Redis的外部缓存替代方案

既然Query Cache已经被移除，那么如何实现类似的查询缓存功能呢？一个常用的替代方案是使用Redis作为外部缓存。

Redis是一个高性能的键值存储系统，具有以下优点：

高性能： Redis基于内存存储，读写速度非常快。
丰富的数据结构： Redis支持多种数据结构，如字符串、哈希表、列表、集合等，可以灵活地存储各种类型的数据。
持久化： Redis支持将数据持久化到磁盘，防止数据丢失。
分布式： Redis支持主从复制和集群模式，可以实现高可用性和可扩展性。

使用Redis作为MySQL的外部缓存，可以有效地缓解数据库的负载，并提升查询速度。

下面我们通过一个简单的示例来演示如何使用Redis缓存MySQL的查询结果。

1. 安装Redis客户端：

首先，需要在应用程序中安装Redis客户端。例如，在Python中可以使用redis-py库：

pip install redis

2. 连接Redis服务器：

在应用程序中，需要先连接到Redis服务器：

import redis

# 连接到Redis服务器
redis_client = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)

3. 缓存查询结果：

在执行SELECT查询之前，先尝试从Redis缓存中获取结果。如果缓存未命中，则执行实际的查询操作，并将查询结果存储到Redis缓存中。

import mysql.connector
import json

def get_data_from_cache_or_db(query, params=None):
    """
    先从Redis缓存获取数据，如果缓存不存在则从数据库查询并将结果缓存到Redis。
    """
    cache_key = f"query:{query}:{params}"  # 创建一个唯一的缓存键
    cached_result = redis_client.get(cache_key)

    if cached_result:
        print("从Redis缓存中获取数据")
        return json.loads(cached_result)  # 将JSON字符串转换为Python对象
    else:
        print("从数据库中获取数据")
        # 连接到MySQL数据库
        mydb = mysql.connector.connect(
            host="localhost",
            user="your_user",
            password="your_password",
            database="your_database"
        )
        mycursor = mydb.cursor()

        mycursor.execute(query, params)
        result = mycursor.fetchall()

        # 将结果转换为JSON字符串并存储到Redis缓存中
        redis_client.set(cache_key, json.dumps(result))
        redis_client.expire(cache_key, 3600)  # 设置缓存过期时间为1小时

        mydb.close()
        return result

# 示例用法
query = "SELECT * FROM your_table WHERE id = %s"
params = (1,)  # 使用元组传递参数
data = get_data_from_cache_or_db(query, params)
print(data)

代码解释：

get_data_from_cache_or_db(query, params=None)函数负责从Redis缓存或MySQL数据库中获取数据。
cache_key = f"query:{query}:{params}" 创建一个唯一的缓存键，包含查询语句和参数，确保缓存的准确性。
redis_client.get(cache_key) 尝试从Redis缓存中获取数据。
如果缓存命中，则使用json.loads(cached_result)将JSON字符串转换为Python对象并返回。
如果缓存未命中，则连接到MySQL数据库，执行查询操作，并将结果使用json.dumps(result)转换为JSON字符串存储到Redis缓存中。
redis_client.expire(cache_key, 3600) 设置缓存过期时间为1小时，避免缓存数据过期。
示例用法中，我们定义了一个查询语句query 和参数params，然后调用get_data_from_cache_or_db函数获取数据并打印。

4. 缓存失效策略：

在使用Redis缓存时，需要考虑缓存失效的问题。常见的缓存失效策略有：

TTL (Time To Live)： 为每个缓存条目设置一个过期时间，过期后自动删除。
LRU (Least Recently Used)： 当缓存空间不足时，删除最近最少使用的缓存条目。
基于事件的失效： 当数据库中的数据发生变化时，主动删除相关的缓存条目。

在上面的示例中，我们使用了TTL策略，通过redis_client.expire(cache_key, 3600)设置缓存过期时间为1小时。

5. 缓存更新策略：

除了缓存失效，还需要考虑缓存更新的问题。常见的缓存更新策略有：

Cache-Aside (旁路缓存)： 应用程序先从缓存中读取数据，如果缓存未命中，则从数据库中读取数据，并将数据写入缓存。
Read-Through (读穿透)： 缓存服务负责从数据库中读取数据，并将数据写入缓存。应用程序只需要从缓存中读取数据即可。
Write-Through (写穿透)： 应用程序将数据写入缓存，缓存服务负责将数据写入数据库。
Write-Behind (写回)： 应用程序将数据写入缓存，缓存服务异步地将数据写入数据库。

选择合适的缓存更新策略需要根据具体的应用场景来决定。

6. 高级用法：

除了基本的缓存功能，Redis还可以用于实现更高级的缓存策略，例如：

缓存预热： 在应用程序启动时，预先将一些常用的数据加载到缓存中。
缓存雪崩： 当大量的缓存条目同时失效时，可能会导致数据库压力过大。可以使用随机过期时间或者互斥锁等方式来避免缓存雪崩。
缓存穿透： 当查询一个不存在的数据时，可能会导致每次请求都直接访问数据库。可以使用布隆过滤器或者缓存空对象等方式来避免缓存穿透。

Redis缓存的优势与局限性

使用Redis作为外部缓存，相比于MySQL的Query Cache，具有以下优势：

更高的性能： Redis基于内存存储，读写速度更快。
更灵活的数据结构： Redis支持多种数据结构，可以灵活地存储各种类型的数据。
更强大的并发能力： Redis使用单线程模型，避免了锁竞争的问题。
更可扩展性： Redis支持主从复制和集群模式，可以实现高可用性和可扩展性。
更易于维护： Redis的配置和管理相对简单，维护成本较低。

然而，Redis缓存也存在一些局限性：

数据一致性： Redis缓存与MySQL数据库之间存在数据一致性的问题。需要仔细考虑缓存失效和更新策略，以保证数据的一致性。
额外的开发和维护成本： 使用Redis缓存需要额外的开发和维护成本。需要编写代码来管理缓存的创建、失效和更新等操作。
网络延迟： 应用程序需要通过网络访问Redis服务器，可能会引入一定的网络延迟。

用表格的形式总结如下：

特性	Redis缓存	MySQL Query Cache
性能	更高，基于内存存储，读写速度更快。	较低，存在锁竞争和缓存失效开销。
数据结构	更灵活，支持多种数据结构。	仅支持简单的查询结果缓存。
并发能力	更强，单线程模型，避免锁竞争。	较弱，全局锁导致并发性能下降。
可扩展性	更强，支持主从复制和集群模式。	不支持扩展。
维护成本	较低，配置和管理相对简单。	较高，内部实现复杂，容易出现bug。
数据一致性	需要考虑缓存失效和更新策略，以保证数据一致性。	理论上数据一致，但实际应用中由于缓存失效策略，也可能存在短暂的不一致。
开发和维护成本	需要额外的开发和维护成本。	内置功能，无需额外开发，但维护成本较高。
网络延迟	存在网络延迟。	无网络延迟。

总结

MySQL 8.0移除Query Cache是数据库发展中的一次重要变革。尽管Query Cache曾经被认为是一种有效的性能优化手段，但其固有的缺陷和局限性最终导致了它的淘汰。使用Redis作为外部缓存是一种常用的替代方案，可以有效地缓解数据库的负载，并提升查询速度。然而，使用Redis缓存也需要仔细考虑数据一致性、开发和维护成本等问题。选择合适的缓存策略需要根据具体的应用场景来决定。

MySQL 8.0移除Query Cache及其Redis替代方案

Query Cache的原理与优势

Query Cache的缺陷与局限性

基于Redis的外部缓存替代方案

Redis缓存的优势与局限性

总结

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