转: 关于MySQL的查询缓存

最近发现用户注册老是出错,不确定问题所在,不知道是不是SQL CACHE引起的,

原理
QueryCache(下面简称QC)是根据SQL语句来cache的。一个SQL查询如果以select开头,那么MySQL服务器将尝试对其使用 QC。每个Cache都是以SQL文本作为key来存的。在应用QC之前,SQL文本不会被作任何处理。也就是说,两个SQL语句,只要相差哪怕是一个字符(例如大小写不一样;多一个空格等),那么这两个SQL将使用不同的一个CACHE。

不过SQL文本有可能会被客户端做一些处理。例如在官方的命令行客户端里,在发送SQL给服务器之前,会做如下处理:
过滤所有注释
去掉SQL文本前后的空格,TAB等字符。注意,是文本前面和后面的。中间的不会被去掉。

下面的三条SQL里,因为SELECT大小写的关系,最后一条和其他两条在QC里肯定是用的不一样的存储位置。而第一条和第二条,区别在于后者有个注释,在不同客户端,会有不一样的结果。所以,保险起见,请尽量不要使用动态的注释。在PHP的mysql扩展里,SQL的注释是不会被去掉的。也就是三条 SQL会被存储在三个不同的缓存里,虽然它们的结果都是一样的。

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select * FROM people where name='surfchen';
select * FROM people where /*hey~*/name='surfchen';
SELECT * FROM people where name='surfchen';
 
目前只有select语句会被cache,其他类似show,use的语句则不会被cache。
 
因为QC是如此前端,如此简单的一个缓存系统,所以如果一个表被更新,那么和这个表相关的SQL的所有QC都会被失效。假设一个联合查询里涉及到了表A和表B,如果表A或者表B的其中一个被更新(update或者delete),这个查询的QC将会失效。
 
也就是说,如果一个表被频繁更新,那么就要考虑清楚究竟是否应该对相关的一些SQL进行QC了。一个被频繁更新的表如果被应用了QC,可能会加重数据库的负担,而不是减轻负担。我一般的做法是默认打开QC,而对一些涉及频繁更新的表的SQL语句加上SQL_NO_CACHE关键词来对其禁用CACHE。这样可以尽可能避免不必要的内存操作,尽可能保持内存的连续性。
 
那些查询很分散的SQL语句,也不应该使用QC。例如用来查询用户和密码的语句——“select pass from user where name='surfchen'”。这样的语句,在一个系统里,很有可能只在一个用户登陆的时候被使用。每个用户的登陆所用到的查询,都是不一样的SQL 文本,QC在这里就几乎不起作用了,因为缓存的数据几乎是不会被用到的,它们只会在内存里占地方。
存储块
在本节里“存储块”和“block”是同一个意思
 
QC缓存一个查询结果的时候,一般情况下不是一次性地分配足够多的内存来缓存结果的。而是在查询结果获得的过程中,逐块存储。当一个存储块被填满之后,一个新的存储块将会被创建,并分配内存(allocate)。单个存储块的内存分配大小通过query_cache_min_res_unit参数控制,默认为4KB。最后一个存储块,如果不能被全部利用,那么没使用的内存将会被释放。如果被缓存的结果很大,那么会可能会导致分配内存操作太频繁,系统系能也随之下降;而如果被缓存的结果都很小,那么可能会导致内存碎片过多,这些碎片如果太小,就很有可能不能再被分配使用。
 
除了查询结果需要存储块之外,每个SQL文本也需要一个存储块,而涉及到的表也需要一个存储块(表的存储块是所有线程共享的,每个表只需要一个存储块)。存储块总数量=查询结果数量*2+涉及的数据库表数量。也就是说,第一个缓存生成的时候,至少需要三个存储块:表信息存储块,SQL文本存储块,查询结果存储块。而第二个查询如果用的是同一个表,那么最少只需要两个存储块:SQL文本存储块,查询结果存储块。
 
通过观察Qcache_queries_in_cache和Qcache_total_blocks可以知道平均每个缓存结果占用的存储块。它们的比例如果接近1:2,则说明当前的query_cache_min_res_unit参数已经足够大了。如果Qcache_total_blocks比 Qcache_queries_in_cache多很多,则需要增加query_cache_min_res_unit的大小。
 
Qcache_queries_in_cache*query_cache_min_res_unit(sql文本和表信息所在的block占用的内存很小,可以忽略)如果远远大于query_cache_size-Qcache_free_memory,那么可以尝试减小 query_cache_min_res_unit的值。
调整大小
如果Qcache_lowmem_prunes增长迅速,意味着很多缓存因为内存不够而被释放,而不是因为相关表被更新。尝试加大query_cache_size,尽量使Qcache_lowmem_prunes零增长。
启动参数
show variables like 'query_cache%'可以看到这些信息。
query_cache_limit:如果单个查询结果大于这个值,则不Cache
query_cache_size:分配给QC的内存。如果设为0,则相当于禁用QC。要注意QC必须使用大约40KB来存储它的结构,如果设定小于 40KB,则相当于禁用QC。QC存储的最小单位是1024 byte,所以如果你设定了一个不是1024的倍数的值,这个值会被四舍五入到最接近当前值的等于1024的倍数的值。
query_cache_type:0 完全禁止QC,不受SQL语句控制(另外可能要注意的是,即使这里禁用,上面一个参数所设定的内存大小还是会被分配);1启用QC,可以在SQL语句使用 SQL_NO_CACHE禁用;2可以在SQL语句使用SQL_CACHE启用。
query_cache_min_res_unit:每次给QC结果分配内存的大小
状态
show status like 'Qcache%'可以看到这些信息。
Qcache_free_blocks:当一个表被更新之后,和它相关的cache blocks将被free。但是这个block依然可能存在队列中,除非是在队列的尾部。这些blocks将会被统计到这个值来。可以用FLUSH QUERY CACHE语句来清空free blocks。
Qcache_free_memory:可用内存,如果很小,考虑增加query_cache_size
Qcache_hits:mysql进程启动起,cache的命中数量
Qcache_inserts:mysql进程启动起,被增加进QC的数量
Qcache_lowmem_prunes:由于内存过少而导致QC被删除的条数。加大query_cache_size,尽可能保持这个值0增长。
Qcache_not_cached:mysql进程启动起,没有被cache的只读查询数量(包括select,show,use,desc等)
Qcache_queries_in_cache:当前被cache的SQL数量
Qcache_total_blocks:在QC中的blocks数。一个query可能被多个blocks存储,而这几个blocks中的最后一个,未用满的内存将会被释放掉。例如一个QC结果要占6KB内存,如果query_cache_min_res_unit是4KB,则最后将会生成3个 blocks,第一个block用来存储sql语句文本,这个不会被统计到query+cache_size里,第二个block为4KB,第三个 block为2KB(先allocate4KB,然后释放多余的2KB)。每个表,当第一个和它有关的SQL查询被CACHE的时候,会使用一个 block来存储表信息。也就是说,block会被用在三处地方:表信息,SQL文本,查询结果。
 
 
另外一篇:
 
如果 MySQL Server 负载比较高,处理非常繁忙的话,可以启动Query Cache 以加速响应时间,启动方法可以在my.cnf(Linux)或my.ini(Windows)中加入不以下项目:(Redhat下面是:/etc /my.cnf;Debian和Ubuntu是在/etc/mysql/my.cnf)
 
query_cache_size = 268435456
query_cache_type = 1
query_cache_limit = 1048576
 
以上语句的设置中 query_cache_size 是分配256M内存给Query Cache;query_cache_type=1,是给所有的查询做Cache;query_cache_limit 是指定个别的查询语句1MB的内存。
 
这些数据可以根据自己的需求作出适当的更改,设置完成之后,保存文档,重新启动MySQL即可。
 
 
 
query_cache_type 0 代表不使用缓冲, 1 代表使用缓冲,2 代表根据需要使用。
 
设置 1 代表缓冲永远有效,如果不需要缓冲,就需要使用如下语句:
 
SELECT SQL_NO_CACHE * FROM my_table WHERE ...
 
如果设置为 2 ,需要开启缓冲,可以用如下语句:
 
SELECT SQL_CACHE * FROM my_table WHERE ...
 
用 SHOW STATUS 可以查看缓冲的情况:
 
mysql> show status like 'Qca%';
+-------------------------+----------+
| Variable_name | Value |
+-------------------------+----------+
| Qcache_queries_in_cache | 8 |
| Qcache_inserts | 545875 |
| Qcache_hits | 83951 |
| Qcache_lowmem_prunes | 0 |
| Qcache_not_cached | 2343256 |
| Qcache_free_memory | 33508248 |
| Qcache_free_blocks | 1 |
| Qcache_total_blocks | 18 |
+-------------------------+----------+
8 rows in set (0.00 sec)
 
如果需要计算命中率,需要知道服务器执行了多少 SELECT 语句:
 
mysql> show status like 'Com_sel%';
+---------------+---------+
| Variable_name | Value |
+---------------+---------+
| Com_select | 2889628 |
+---------------+---------+
1 row in set (0.01 sec)
 
在本例中, MySQL 命中了 2,889,628 条查询中的 83,951 条,而且 INSERT 语句只有 545,875 条。因此,它们两者的和和280万的总查询相比有很大差距,因此,我们知道本例使用的缓冲类型是 2 。
 
 
而在类型是 1 的例子中, Qcache_hits 的数值会远远大于 Com_select 。

原文 http://hi.baidu.com/drckness/blog/item/cb0b2d132f1182d6f6039e41.html

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