我是肥哥,一名不专业的面试官!
我是囧囧,一名积极找工作的小菜鸟!
囧囧表示:小白面试最怕的就是面试官问的知识点太笼统,自己无法快速定位到关键问题点!!!
本期主要面试考点
面试官考点之简述一下什么是查询缓存机制?
面试官考点之查询如何命中缓存?
面试官考点之什么场景下SQL和结果集不会被缓存?
面试官考点之什么场景下会导致MySQL缓存失效?
面试官考点之查询缓存是如何进行内存管理的?
面试官考点之MySQL是一次性分配所有的内存空间吗?
面试官考点之缓存中的内存碎片无法避免,那么有什么办法优化吗?
面试官考点之MySQL4.0提出了查询缓存,它设计出来是为了加速哪些查询场景?
面试官考点之MySQL5.6中默认禁用,8.0以后完全移除,造成这个改变的原因是什么?
面试官考点之生产环境要不要开启MySQL缓存?
MySQL服务器高负载情况下,我们需要采取一种措施给服务器减轻压力,一个复杂的查询是非常消耗性能的,
其中磁盘IO又占据主要资源,缓存是对系统性能优化的一种重要手段。
查询缓存机制设计是为了从根本上减少磁盘IO次数,MySQL开启缓存后,将SQL和结果集以键值对KV的形式存储在内存中。
当相同的SQL再次进入,MySQL识别是相同查询喉,会直接返回缓存在内存中的结果集。
避免再次进行一系列复杂的解析优化和磁盘IO过程。
select id from user; select id FROM user;
上面语句能命中缓存吗?
MySQL缓存命中机制有严格苛刻的要求,在判断命中前,MySQL不会对SQL做任何的解析处理。
SQL上的任何字符的不同,如大小写、空格、注释等都会导致缓存不命中
所以上面查询时无法命中缓存的。
或者说缓存规则是什么?
第一种情况:查询语句中包含不确定数据
例如查询语句中包含不确定函数:NOW()、CURRENT_DATE()等。 因为每次执行这类带了不确定数据的查询所返回结果可能是不同的。
第二种情况:超过了query_cache_limit预设阈值
超出了缓存内存能承受的范围,将放弃缓存!
任何对于表结构或者表数据的更新操作,一定会造成查询缓存中的数据失效,同时查询缓存值的相关条目也会被清空。
MySQL判定有更新操作,就会设置所有的查询缓存失效。
MySQL服务启动,缓存机制会在内存中开辟一块内存,
其中会划分出一块区域
专用来管理维护缓存数据的元数据。
例如空间内存、数据表和查询结果的映射,SQL和查询结果的映射
MySQL缓存机制将剩余的空闲空间分为一个个小数据块,用来存储缓存结果。
每个小块中存储自身的类型,大小和查询结果数据,还有指向前后内存块的指针
MySQL因为无法预知查询结果大小,所以无法为每个查询结果精确分配大小恰好匹配的缓存空间。
MySQL缓存机制采用的是边查边存,动态的去申请缓存内存。
一条SQL查询缓存分配内存过程是怎么样的?
当有查询结果需要缓存的时候,MySQL缓存机制会在SQL查询开始(还未得到结果)时就去申请一块内存空间(小数据块),在不断查询中,如果发现不够则继续申请
,如果存储完时有空余则释放多余的内存空间
。
如果余下的需要回收的空间很小,小于query_cache_min_res_unit,不能再次被使用,可能会造成内存碎片,影响查询性能。
没有什么办法能够完全避免内存碎片,但是选择合适的
query_cache_min_res_unit
可以减少由碎片导致的内存空间浪费。
值太小,则浪费的空间更少,但是会导致频繁的内存块申请操作
如果设置得太大,那么碎片会很多
调整合适的值其实是在平衡内存浪费和CPU消耗
那么我如何确定这个平衡值?
可以通过内存实际消耗,计算单个查询的平均缓存大小
(query_cache_size - Qcache_free_memory)/ Qcache_queries_in_cahce
通过查看闲置内存块数量(Qcahce_free_blocks)来观察碎片。
如果产生的碎片过多,通过什么方法可以整理碎片?
通过FLUSH_QUERY_CAHCE清理碎片 这个命令将所有的查询缓存重新排序, 并将所有的空闲空间都聚焦到查询缓存的一块区域上。
1、并发性和查询QPS不高 2、被访问的底层数据本质上是静态或半静态的 3、查询密集型应用,更新频率非常低而只读查询频率非常高的场景
理想情况下,上述查询场景非常适合使用查询缓存,但是实际的业务系统都是有CRUD操作
的。
在MySQL里QC是由一个全局锁在控制,每次更新QC的内存块都需要进行锁定,数据更新频繁,就会不断的失效缓存操作,同时缓存失效会造成大量的查询缓存碎片化
,还会导致服务器的负载升高,影响数据库的稳定性。
所以MySQL官方经过抉择,果断移除了查询缓存模块。
建议不开启
根据MySQL官方的测试,如果对一个表执行简单的查询, 设置每次查询都不一样, 打开QC后,性能反而下降了13%左右
当然实际业务中,不会都是这种不同的请求,因此实际影响应该比这个小一些。
MySQL查询缓存的目的是为了提升查询性能,但它本身也是有性能开销的。
需要在合适的业务场景下(读写压力模型)
使用
不合适的业务场景不但不能提升查询性能,查询缓存反而会变成MySQL的瓶颈。 对写密集型的应用场景来说,禁用缓存反而提高性能。
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