mysql缓存池怎么样 mysql缓存大小设置

mysql 设置缓存有什么用

我们都知道 MySQL 的 Table Cache 是表定义的缓存，江湖上流传着各种对这个参数的调优方法。

table cache 的作用，就是节约读取表结构文件的开销。对于table cache 是否命中，其实table cache 是针对于线程的，每个线程有自己的缓存，只缓存本线程的表结构定义。不过我们发现，strace 中没有关于表结构文件的 open 操作（只有 stat 操作，定位表结构文件是否存在），也就是说 table cache 不命中，不一定需要读取表结构文件。这种感觉好像是：在不命中 table cache 时，命中了另外一个表结构缓存。

运维建议：

我们读一下 MySQL 的文档，关于 table_open_cache 的建议值公式：建议值 = 最大并发数 * join 语句涉及的表的最大个数。

通过实验我们容易理解：table_cache 是针对于线程的，所以需要最大并发数个缓存。另外，一个语句 join 涉及的表，需要同时在缓存中存在。所以最小的缓存大小，等于语句 join 涉及的表的最大个数。将这两个数相乘，就得到了 MySQL 的建议值公式。

相关问答

Q1: mysql 缓冲池 设置 多大

innodb_buffer_pool_instances 参数，将 buffer pool 分成几个区，每个区用独立mysql缓存池怎么样的锁保护，这样就减少mysql缓存池怎么样了访问 buffer pool 时需要上锁的粒度，以提高性能。准备一个空数据库，在这里mysql缓存池怎么样我们将 performance_schema_events_waits_history_long_size 调大，是为了让之后实验数据能采集的更多，在此不多做介绍。使用 sysbench，准备一些数据，

对数据进行预热 60s，可以看到预热期间的性能会不太稳定，预热后会比较稳定，

设置 performance_schema，这次我们将仅开启观察项（生产者）hash_table_locks，并开启 waits 相关收集端（消费者）。（相关介绍参看 实验 03）

为什么我们知道观察项应该选择 hash_table_locks？在 performance_schema.setup_instruments 表中，列出了所有观察项，但我们很难从中选出我们应观察哪个观察项。这时候，可以将所有观察项都启用，然后设计一些对比实验，比如使用几种不同的 SQL，观察这些操作影响了哪些观察项，找到共性或者区。还有一种高效的方式是搜索别人的经验，或者阅读 MySQL 源码。本例中 hash_table_locks 隐藏的比较深，使用了阅读 MySQL 源码和对比试验结合的方法。

Q2: mysql有基于LRU缓冲池，其它辅助缓存如memcached和redis的意义应该就不需要了，还是有其它需要的理由？

1、首先明确是不是一定要上缓存，当前架构的瓶颈在哪里，若瓶颈真是数据库操作上，再继续往下看。

2、明确memcached和redis的区别，到底要使用哪个。前者终究是个缓存，不可能永久保存数据（LRU机制），支持分布式，后者除了缓存的同时也支持把数据持久化到磁盘等，redis要自己去实现分布式缓存（貌似最新版本的已集成），自己去实现一致性hash。因为不知道应用场景，不好说一定要用memcache还是redis，说不定用mongodb会更好，比如在存储日志方面。

3、缓存量大但又不常变化的数据，比如评论。

4、思路是对的，清晰明了，读DB前，先读缓存，如果有直接返回，如果没有再读DB，然后写入缓存层并返回。

5、考虑是否需要主从，读写分离，考虑是否分布式部署，考虑是否后续水平伸缩。

6、想要一劳永逸，后续维护和扩展方便，那就将现有的代码架构优化，按你说的替换数据库组件需要改动大量代码，说明当前架构存在问题。可以利用现有的一些框架，比如SpringMVC，将应用层和业务层和数据库层解耦。再上缓存之前把这些做好。

7、把读取缓存等操作做成服务组件，对业务层提供服务，业务层对应用层提供服务。

8、保留原始数据库组件，优化成服务组件，方便后续业务层灵活调用缓存或者是数据库。

9、不建议一次性全量上缓存，最开始不动核心业务，可以将边缘业务先换成缓存组件，一步步换至核心业务。

10、刷新内存，以memcached为例，新增，修改和删除操作，一般采用lazy load的策略，即新增时只写入数据库，并不会马上更新Memcached，而是等到再次读取时才会加载到Memcached中，修改和删除操作也是更新 数据库，然后将Memcached中的数据标记为失效，等待下次读取时再加载。

大方向两种方案：

1、脚本同步：自己写脚本将数据库数据写入到redis/memcached。这就涉及到实时数据变更的问题（mysql row binlog的实时分析），binlog增量订阅Alibaba 的canal ，以及缓存层数据 丢失/失效 后的数据同步恢复问题。

2、业务层实现：先读取nosql缓存层，没有数据再读取mysql层，并写入数据到nosql。nosql层做好多节点分布式（一致性hash），以及节点失效后替代方案（多层hash寻找相邻替代节点），和数据震荡恢复了。

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