工作原理:

查询缓存的工作原理,基本上可以概括为: 缓存SELECT操作或预处理查询(注释:5.1.17开始支持)的结果集和SQL语句; 新的SELECT语句或预处理查询语句,先去查询缓存,判断是否存在可用的记录集,判断标准:与缓存的SQL语句,是否完全一样,区分大小写;

查询缓存对什么样的查询语句,无法缓存其记录集,大致有以下几类:

1、 查询语句中加了SQL_NO_CACHE参数;

2、查询语句中含有获得值的函数,包涵自定义函数,如:CURDATE()、GET_LOCK()、RAND()、CONVERT_TZ等;

3、 对系统数据库的查询:mysql、information_schema 查询语句中使用SESSION级别变量或存储过程中的局部变量;

4、查询语句中使用了LOCK  IN SHARE MODE、FOR UPDATE的语句 查询语句中类似SELECT …INTO 导出数据的语句;

5、对临时表的查询操作; 存在警告信息的查询语句; 不涉及任何表或视图的查询语句; 某用户只有列级别权限的查询语句;

6、 事务隔离级别为:Serializable情况下,所有查询语句都不能缓存;

配置

是否启用mysql查询缓存,可以通过2个参数:query_cache_type和query_cache_size,其中任何一个参数设置为0都意味着关闭查询缓存功能。

query_cache_type 值域为:

0(OFF):关闭 Query Cache 功能,任何情况下都不会使用 Query Cache;

1(ON): 启用查询缓存,只要符合查询缓存的要求,客户端的查询语句和记录集斗可以 缓存起来,共其他客户端使用;

2(DEMAND):  启用查询缓存,只要查询语句中添加了参数:sql_cache,且符合查询缓存的要求,客户端的查询语句和记录集,则可以缓存起来,共其他客户端使用;

query_cache_size 允许设置query_cache_size的值最小为40K,对于最大值则可以几乎认为无限制,实际生产环境的应用经验告诉我们,该值并不是越大, 查询缓存的命中率就越高,也不是对服务器负载下降贡献大,反而可能抵消其带来的好处,甚至增加服务器的负载,至于该如何设置,下面的章节讲述,推荐设置 为:64M;建议设置不要超过256MB

缓存选项的说明:

用show global status like 'QCache%';查看

mysql> show global status like 'QCache%';
+-------------------------+---------+
| Variable_name | Value |
+-------------------------+---------+
| Qcache_free_blocks | |
| Qcache_free_memory | |
| Qcache_hits | |
| Qcache_inserts | |
| Qcache_lowmem_prunes | |
| Qcache_not_cached | |
| Qcache_queries_in_cache | |
| Qcache_total_blocks | |
+-------------------------+---------+
rows in set (0.02 sec)

Qcache_free_blocks:目前还处于空闲状态的 Query Cache 中内存 Block 数目

Qcache_free_memory:目前还处于空闲状态的 Query Cache 内存总量

Qcache_hits:Query Cache 命中次数

Qcache_inserts:向 Query Cache 中插入新的 Query Cache 的次数,也就是没有命中的次数

Qcache_lowmem_prunes:当 Query Cache 内存容量不够,需要从中删除老的 Query Cache 以给新的 Cache 对象使用的次数

Qcache_not_cached:没有被 Cache 的 SQL 数,包括无法被 Cache 的 SQL 以及由于 query_cache_type 设置的不会被 Cache 的 SQL

Qcache_queries_in_cache:目前在 Query Cache 中的 SQL 数量

Qcache_total_blocks:Query Cache 中总的 Block 数量

内存碎片的产生。当一块分配的内存没有完全使用时,MySQL会把这块内存Trim掉,把没有使用的那部分归还以重 复利用。比如,第一次分配4KB,只用了3KB,剩1KB,第二次连续操作,分配4KB,用了2KB,剩2KB,这两次连续操作共剩下的 1KB+2KB=3KB,不足以做个一个内存单元分配, 这时候,内存碎片便产生了。使用flush query cache,可以消除碎片

下面是命中率和内存使用率的一些算法

query_cache_min_res_unit的估计值:(query_cache_size - Qcache_free_memory) / Qcache_queries_in_cache

查询缓存命中率 ≈ (Qcache_hits – Qcache_inserts) / Qcache_hits * 100%

查询缓存内存使用率 ≈ (query_cache_size – Qcache_free_memory) / query_cache_size * 100%

InnoDB存储引擎的缓冲池

     通常InnoDB存储引擎缓冲池的命中不应该小于99%,如:

mysql> show global status like 'innodb%read%'\G
*************************** 1. row ***************************
Variable_name: Innodb_buffer_pool_read_ahead_rnd
Value: 0
*************************** 2. row ***************************
Variable_name: Innodb_buffer_pool_read_ahead
Value: 0
*************************** 3. row ***************************
Variable_name: Innodb_buffer_pool_read_ahead_evicted
Value: 0
*************************** 4. row ***************************
Variable_name: Innodb_buffer_pool_read_requests
Value: 81337
*************************** 5. row ***************************
Variable_name: Innodb_buffer_pool_reads
Value: 432
*************************** 6. row ***************************
Variable_name: Innodb_data_pending_reads
Value: 0
*************************** 7. row ***************************
Variable_name: Innodb_data_read
Value: 9261056
*************************** 8. row ***************************
Variable_name: Innodb_data_reads
Value: 450
*************************** 9. row ***************************
Variable_name: Innodb_pages_read
Value: 431
*************************** 10. row ***************************
Variable_name: Innodb_rows_read
Value: 290
10 rows in set (0.15 sec)

参数说明:
Innodb_buffer_pool_reads: 表示从物理磁盘读取页的次数

Innodb_buffer_pool_read_ahead: 预读的次数

Innodb_buffer_pool_read_ahead_evicted: 预读的页,但是没有读取就从缓冲池中被替换的页的数量,一般用来判断预读的效率

Innodb_buffer_pool_read_requests: 从缓冲池中读取页的次数

Innodb_data_read: 总共读入的字节数

Innodb_data_reads: 发起读取请求的次数,每次读取可能需要读取多个页

Innodb缓冲池命中率计算:

从上面信息可以求得:

mysql> select 81337/(81337+0+432);
+---------------------+
| 81337/(81337+0+432) |
+---------------------+
| 0.9947 |
+---------------------+
1 row in set (0.00 sec)

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