我们知道，缓存的设计思想在RDBMS数据库中无处不在，就拿号称2500w行代码，bug堆积如山的Oracle数据库来说，SQL的执行计划可以缓存在library cache中避免再次执行相同SQL发生硬解析(语法分析->语义分析->生成执行计划)，SQL执行结果缓存在RESULT CACHE内存组件中，有效的将物理IO转化成逻辑IO，提高SQL执行效率。

MySQL的QueryCache跟Oracle类似，缓存的是SQL语句文本以及对应的结果集，看起来是一个很棒的Idea，那为什么从MySQL 4.0推出之后，5.6中默认禁用，5.7中被deprecated(废弃)以及8.0版本被Removed，今天就聊聊MySQL QueryCache的前世今生。

QueryCache介绍

MySQL查询缓(QC：QueryCache)在MySQL 4.0.1中引入，查询缓存存储SELECT语句的文本以及发送给客户机的结果集，如果再次执行相同的SQL，Server端将从查询缓存中检索结果返回给客户端，而不是再次解析执行SQL，查询缓存在session之间共享，因此，一个客户端生成的缓存结果集，可以响应另一个客户端执行同样的SQL。

回到开头的问题，如何判断SQL是否共享?

通过SQL文本是否完全一致来判断，包括大小写，空格等所有字符完全一模一样才可以共享，共享好处是可以避免硬解析，直接从QC获取结果返回给客户端，下面的两个SQL是不共享滴，因为一个是from，另一个是From。

--SQL1
selectid,balancefromaccountwhereid=121;
--SQL2
selectid,balanceFromaccountwhereid=121;

下面是Oracle数据库通过SQL_TEXT生成sql_id的算法，如果sql_id不一样说明就不是同一个SQL，就不共享，就会发生硬解析。

#!/usr/bin/perl-w
useDigest::MD5qw(md5md5_hexmd5_base64);
useMath::BigInt;
my$stmt="selectid,balancefromaccountwhereid=121\0";
my$hash=md5$stmt;
my($a,$b,$msb,$lsb)=unpack("V*",$hash);
my$sqln=$msb*(2**32)+$lsb;
my$stop=log($sqln)/log(32)+1;
my$sqlid='';
my$charbase32='0123456789abcdfghjkmnpqrstuvwxyz';
my@chars=split'',$charbase32;
for($i=0;$i<$stop-1;$i++){
my$x=Math::BigInt->new($sqln);
my$seq=$x->bdiv(32**$i)->bmod(32);
$sqlid=$chars[$seq].$sqlid;
}
print"SQLis:\n$stmt\nSQL_IDis\n$sqlid\n";

大家可以发现SQL 1和SQL 2通过代码生成的sql_id值是不一样，所以不共享。

SQLis:selectid,balancefromaccountwhereid=121
SQL_IDisdm5c6ck1g7bds
SQLis:selectid,balanceFromaccountwhereid=121
SQL_IDis6xb8gvs5cmc9b

如果让你比较两个Java代码文件的内容的有何差异，只需要将这段代码理解透了，就可以改造实现自己的业务逻辑。

QueryCache配置

mysql>showvariableslike'%query_cache%';
+------------------------------+----------+
|Variable_name|Value|
+------------------------------+----------+
|have_query_cache|YES|
|query_cache_limit|1048576|
|query_cache_min_res_unit|4096|
|query_cache_size|16777216|
|query_cache_type|OFF|
|query_cache_wlock_invalidate|OFF|

query_cache_min_res_unit说明

默认大小是4KB，如果有很多查询结果很小，那么默认数据块大小可能会导致内存碎片，由于内存不足，碎片可能会强制查询缓存从缓存中删除查询。

在这种情况下，可以减小query_cache_min_res_unit的值，由于修剪而删除的空闲块和查询的数量由Qcache_free_blocks和Qcache_lowmem_prunes状态变量的值给出，如果大量的查询有较大的结果集，可以增大该参数的值来提高性能。

通常开启QueryCache方式

#修改MySQL配置文件/etc/my.cnf，添加如下配置，重启MySQLserver即可。
[mysqld]
query_cache_size=32M
query_cache_type=1

QueryCache使用

先搞点测试数据，分别对禁用和开启QueryCache下的场景进行测试。

--创建一个用户表users，并且插入100w数据。
CREATETABLE`users`(
`id`bigintNOTNULLAUTO_INCREMENT,
`name`varchar(20)NOTNULLDEFAULT''COMMENT'姓名',
`age`tinyintNOTNULLDEFAULT'0'COMMENT'age',
`gender`char(1)NOTNULLDEFAULT'M'COMMENT'性别',
`phone`varchar(16)NOTNULLDEFAULT''COMMENT'手机号',
`create_time`datetimeNOTNULLDEFAULTCURRENT_TIMESTAMPCOMMENT'创建时间',
`update_time`datetimeNOTNULLDEFAULTCURRENT_TIMESTAMPONUPDATECURRENT_TIMESTAMPCOMMENT'修改时间',
PRIMARYKEY(`id`)
)ENGINE=InnoDBDEFAULTCHARSET=utf8mb4COMMENT='用户信息表';

selectcount(*)fromusers;
+----------+
|count(*)|
+----------+
|1000000|

禁用queryCache场景

在不使用QueryCache的时候，每次执行相同的查询语句，都要发生一次硬解析，消耗大量的资源。

#禁用QueryCache的配置
query_cache_size=0
query_cache_type=0

重复执行下面查询，观察执行时间。

--第一次执行查询语句
mysql>select*fromusersorderbycreate_timedesclimit10;
+---------+------------+-----+--------+-------------+---------------------+---------------------+
|id|name|age|gender|phone|create_time|update_time|
+---------+------------+-----+--------+-------------+---------------------+---------------------+
|997855|User997854|54|M|15240540354|2020-12-1514:34:50|2020-12-1514:34:50|
.......
10rowsinset(0.89sec)
--第二次执行同样的查询语句
mysql>select*fromusersorderbycreate_timedesclimit10;
+---------+------------+-----+--------+-------------+---------------------+---------------------+
|id|name|age|gender|phone|create_time|update_time|
+---------+------------+-----+--------+-------------+---------------------+---------------------+
|997855|User997854|54|M|15240540354|2020-12-1514:34:50|2020-12-1514:34:50|
.......
10rowsinset(0.90sec)
--profile跟踪情况
mysql>showprofilecpu,blockioforquery1;
+----------------------+----------+----------+------------+--------------+---------------+
|Status|Duration|CPU_user|CPU_system|Block_ops_in|Block_ops_out|
+----------------------+----------+----------+------------+--------------+---------------+
|preparing|0.000022|0.000017|0.000004|0|0|
|Sortingresult|0.000014|0.000009|0.000005|0|0|
|executing|0.000011|0.000007|0.000004|0|0|
|Sendingdata|0.000021|0.000016|0.000004|0|0|
|Creatingsortindex|0.906290|0.826584|0.000000|0|0|

可以看到，多次执行同样的SQL查询语句，执行时间都是0.89s左右，几乎没有差别，同时时间主要消耗在Creating sort index阶段。

开启queryCache场景

开启查询缓存时，查询语句第一次被执行时会将SQL文本及查询结果缓存在QC中，下一次执行同样的SQL执行从QC中获取数据返回给客户端即可。

#禁用QueryCache的配置
query_cache_size=32M
query_cache_type=1

--第一次执行查询语句
mysql>select*fromusersorderbycreate_timedesclimit10;
+---------+------------+-----+--------+-------------+---------------------+---------------------+
|id|name|age|gender|phone|create_time|update_time|
+---------+------------+-----+--------+-------------+---------------------+---------------------+
|997855|User997854|54|M|15240540354|2020-12-1514:34:50|2020-12-1514:34:50|
.......
10rowsinset(0.89sec)
--第二次执行查询语句
mysql>select*fromusersorderbycreate_timedesclimit10;
+---------+------------+-----+--------+-------------+---------------------+---------------------+
|id|name|age|gender|phone|create_time|update_time|
+---------+------------+-----+--------+-------------+---------------------+---------------------+
|997855|User997854|54|M|15240540354|2020-12-1514:34:50|2020-12-1514:34:50|
.......
10rowsinset(0.00sec)
--profile跟踪数据
mysql>showprofilecpu,blockioforquery3;
+--------------------------------+----------+----------+------------+--------------+---------------+
|Status|Duration|CPU_user|CPU_system|Block_ops_in|Block_ops_out|
+--------------------------------+----------+----------+------------+--------------+---------------+
|Waitingforquerycachelock|0.000016|0.000015|0.000001|0|0|
|checkingquerycacheforquery|0.000007|0.000007|0.000000|0|0|
|checkingprivilegesoncached|0.000004|0.000003|0.000000|0|0|
|checkingpermissions|0.000034|0.000033|0.000001|0|0|
|sendingcachedresulttoclien|0.000018|0.000017|0.000001|0|0|

可以看到，第一次执行QueryCache里没有缓存SQL文本及数据，执行时间0.89s，由于开启了QC，SQL文本及执行结果被缓存在QC中，第二次执行执行同样的SQL查询语句，直接命中QC且返回数据，不需要发生硬解析，所以执行时间降低为0s，从profile里看到sending cached result to client直接发送QC中的数据返回给客户端。

查询缓存命中率

查询缓存相关的status变量

mysql>SHOWGLOBALSTATUSLIKE'QCache\_%';
+-------------------------+----------+
|Variable_name|Value|
+-------------------------+----------+
|Qcache_free_blocks|1|--查询缓存中可用内存块的数目。
|Qcache_free_memory|33268592|--查询缓存的可用内存量。
|Qcache_hits|121|--从QC中获取结果集的次数。
|Qcache_inserts|91|--将查询结果集添加到QC的次数，意味着查询已经不在QC中。
|Qcache_lowmem_prunes|0|--由于内存不足而从查询缓存中删除的查询数。
|Qcache_not_cached|0|--未缓存的查询数目。
|Qcache_queries_in_cache|106|--在查询缓存中注册的查询数。
|Qcache_total_blocks|256|--查询缓存中的块总数。

查询缓存命中率及平均大小

Qcache_hits
Querycachehitrate=------------------------------------------------x100%
Qcache_hits+Qcache_inserts+Qcache_not_cached

query_cache_size=Qcache_free_memory
QueryCacheAvgQuerySize=---------------------------------------
Qcache_queries_in_cache

更新操作对QC影响

举个例子，支付系统的里转账逻辑，先要锁定账户再修改余额，主要步骤如下：

对于这种情况来说，QC是不太适合的，因为第一次执行查询SQL未命中，返回结果给客户端，添加SQL文本及结果集到QC之后，下一次执行同样的SQL直接从QC返回结果，不需要硬解析操作，但是每次Update都是先更新数据，然后锁定QC然后更新缓存结果，会导致之前的缓存结果失效，再次执行相的查询SQL还是未命中，有得重新添加到QC，这样频繁的锁定QC->检查QC->添加QC->更新QC非常消耗资源，降低数据库的并发处理能力。

为何放弃QueryCache

一般业务场景

从业务系统的操作类型，可以分为OLTP(OnLine Transaction Processing 联机事务处理系统)和OLAP(OnLine Analysis Processing联机分析处理系统)，对于政企业务，也可以分为BOSS(Business Operation Support System-业务操作支撑系统，简称业支)和BASS(Business Analysis Support System-业务分析支撑系统，简称经分)，来总结下这两类系统的特点。

适合QueryCache的场景

首先，查询缓存QC的大小只有几MB，不适合将缓存设置得太大，由于在更新过程中需要线程锁定QueryCache，因此对于非常大的缓存，可能会看到锁争用问题。那么，哪些情况有助于从查询缓存中获益呢?以下是理想条件：

1. 相同的查询是由相同或多个客户机重复发出的。
2. 被访问的底层数据本质上是静态或半静态的。
3. 查询有可能是资源密集型和/或构建简短但计算复杂的结果集，同时结果集比较小。
4. 并发性和查询QPS都不高。

   这4种情况只是理想情况下，实际的业务系统都是有CRUD操作的，数据更新比较频繁，查询接口的QPS比较高，所以能满足上面的理想情况下的业务场景实在很少，我能想到就是配置表，数据字典表这些基本都是静态或半静态的，可以时通过QC来提高查询效率。

   不适合QueryCache的场景

   如果表数据变化很快，则查询缓存将失效，并且由于不断从缓存中删除查询，从而使服务器负载升高，处理速度变得更慢，如果数据每隔几秒钟更新一次或更加频繁，则查询缓存不太可能合适。

   同时，查询缓存使用单个互斥体来控制对缓存的访问，实际上是给服务器SQL处理引擎强加了一个单线程网关，在查询QPS比较高的情况下，可能成为一个性能瓶颈，会严重降低查询的处理速度。因此，MySQL 5.6中默认禁用了查询缓存。

   删除QueryCache

   The query cache is deprecated as of MySQL 5.7.20, and is removed in MySQL 8.0. Deprecation includes query_cache_type，可以看到从MySQL 5.6的默认禁用，5.7的废弃以及8.0的彻底删除，Oracle也是综合了各方面考虑做出了这样的选择。

   上面聊了下适合和不适合的QueryCache的业务场景，发现这个特性对业务场景要求过于苛刻，与实际业务很难吻合，而且开启之后，对数据库并发度和处理能力都会降低很多，下面总结下为何MySQL从Disabled->Deprecated->Removed QueryCache的主要原因。

   

   同时查询缓存碎片化还会导致服务器的负载升高，影响数据库的稳定性，在Oracle官方搜索QueryCache可以发现，有很多Bug存在，这也就决定了MySQL 8.0直接果断的Remove了该特性。

   总结

   上面为大家介绍了MySQL QueryCache从推出->禁用->废弃->删除的心路历程，设计之初是为了减少重复SQL查询带来的硬解析开销，同时将物理IO转化为逻辑IO，来提高SQL的执行效率，但是MySQL经过了多个版本的迭代，同时在硬件存储发展之快的今天，QC几乎没有任何收益，而且还会降低数据库并发处理能力，最终在8.0版本直接Removd掉了。

   其实缓存设计思想在硬件和软件领域无处不在，硬件方面：RAID卡，CPU都有自己缓存，软件方面就太多了，OS的cache，数据库的buffer pool以及Java程序的缓存，作为一名研发工程师，需要根据业务场景选择合适缓存方案是非常重要的，如果都不合适，就需进行定制化开发缓存，来更好的Match自己的业务场景，今天就聊这么多，希望对大家有所帮助。