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使用ProxySQL查詢緩存進行擴展-創(chuàng)新互聯(lián)

原文:http://proxysql.com/blog/scaling-with-proxysql-query-cache

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作者:Rene


mysql 查詢緩存

在寫關于ProxySQL 查詢緩存之前,讓我們先看一下MySQL 查詢緩存。

MySQL 查詢緩存是一個非常有趣的特性,引用官檔:

將SELECT語句的文本與發(fā)送到客戶端的結果存儲在一起。之后如果接收到一個相同的語句,服務層從查詢緩存中返回結果,而不是再次解析和執(zhí)行該語句

它是一個緩存,旨在提升性能。然而,他不是‘靈丹妙藥’,并時不時的能看到嚴重的性能下降或隨機凍結 (random freezes)。為什么?

Peter Zaitsev 寫了一系列的文章來介紹 MySQL 查詢緩存是什么(MySQL Query Cache is)和 一系列關于給它第二次機會的觀點(second chance).

但事實是,由于鎖定和失效算法MySQL查詢緩存很難進行擴展。這里不會重復為什么不能擴展的技術細節(jié),提到的這些文章很好的描述了原因。

如果你想優(yōu)化你的MySQL Query Cache, 我強烈推薦 Domas Mituzas 的 query cache tuner(注: 網絡沒有問題,就是 0)

ProxySQL 查詢緩存

ProxySQL 查詢緩存與 MySQL 查詢緩存完全不同。

它是一個 存儲在內存中的 鍵/值 ,使用:

  • key 是用戶名,庫名和查詢文本的結合

  • value 是后端返回的結果集(mysqld,或者另一個proxysql)

使ProxySQL中條目失效的唯一方法需要通過以毫秒為單位的生存時間(time-to-live)。一些人認為通過生存時間失效是有限制的,但對于多數的應用不會有這種情況。如果應用需要絕對正確的數據,透明緩存可能不是正確的解決方案。

任何可以接受 從slave 讀取稍微過時數據的應用都可以從QC(query cache)受益。

這個概念已經不是新的了,驅動程序本身就有查詢緩存的實現(xiàn):例如mysqlnd。

查詢緩存基準測試

使用ProxySQL查詢緩存進行擴展

我描述MySQL Query Cache 和 ProxySQL Query Cache 的原因是他們的性質不同,因此意味著比較它們兩個不是微不足道的,它們無法進行同類比較。

已知Mysql Query Cache 不能進行很好的擴展。我找到的關于 Mysql Query Cache 不能很好擴展的基準測試 是 Szymon Komendera(亞馬遜極光(Amazon Aurora)數據庫工程師) 發(fā)表的博客(需要×××)。在博客中,帶有4GB 查詢緩存的Aurora 能提升MySQL性能達3.1倍(此處為Aurora QC 與 Mysql QC的對比) 。

我將按照同樣的方法進行基準測試,觀察用MySQL Query Cache能否得到相似的結果并且觀察Proxy Query Cache能提升多少性能。

初始化設置

  • 2個帶有sysbench 0.5的客戶端。

使用兩個客戶端的原因:在目前硬件的條件下,一個客戶端不能生成足夠的流量,使Proxy Query Cache 到達極限。

sysbench命令:

./sysbench --num-threads=512 --max-time=900 --max-requests=0  --test=./tests/db/oltp.lua  --mysql-user=sbtest  --mysql-password=sbtest  --mysql-host=10.1.1.22  --oltp-table-size=10000000  --mysql-port=${PORT}  --mysql-ps-mode=disable  --oltp-read-only=on  --oltp-point-selects=25  --oltp-skip-trx=on  --oltp-sum-ranges=0  --oltp-simple-ranges=0  --oltp-distinct-ranges=0  --oltp-order-ranges=0  --oltp-dist-type=uniform run
  • 1個mysql數據庫(Percona Server 5.6.25) 和 proxysql(1.4.0)

在整個測試過程中,所有的數據已經緩存在InnoDB buffer pool (在內存中,沒有涉及IO),測試前重置Query Cache。

使用ProxySQL查詢緩存進行擴展

上圖的結果表明,mysql QC確實無法擴展,并且使用它能導致性能下降84%。另一方面,ProxySQL QC 提升性能3.3倍

另一個有趣的結果是,根據測試時長不同得到的不同結果。

使用Mysql QC,基準測試時間越長,吞吐量越低(明顯降低)。

使用ProxySQL QC,吞吐量沒有下降,但1%的提升考慮是波動導致的。

上述結果需要注意的是:這個環(huán)境下可以生成一千萬條不同的SELECT 語句,因此Query Cache中有一千萬條目,因為表的大小有一千萬。

較小的 --oltp-table-size 將導致 MySQL no QC 和 ProxySQL QC 有更高的結果。事實上,出于好奇,使用 --oltp-table-size=1000000 一個單實例ProxySQL 可以返回超過一百萬的QPS。

移動查詢緩存,使離應用更近

目前為止,我將ProxySQL 與 MySQL 運行在一起。Why? 這樣做是為了模擬當前查詢緩存在數據本身之前的期望。

雖然我相信對于大多數的工作負載,緩存層不應該靠近數據存儲的位置(后端),應該靠近數據消耗的地方(前端)。例如,mysqlnd。

如果我們使用前面的測試環(huán)境,將ProxySQL 從數據庫服務器移動到應用服務器,會發(fā)生什么呢?

我們現(xiàn)在有兩個ProxySQL實例。

使用ProxySQL查詢緩存進行擴展

不足為奇,它擴展的更好。數據庫服務器目前只需執(zhí)行查詢緩存中沒有的sql。

ProxySQL使用在數據庫服務器,QC提升3.3倍性能。

ProxySQL使用在客戶端,QC提升5.2倍性能!

使用ProxySQL查詢緩存進行擴展

我們能否得到更好的結果?可能會的。因為QC可以移動并分散(不再需要在數據庫服務器中),我們也能創(chuàng)建更復雜的配置,分離緩存層本身。例如,能夠創(chuàng)建兩個分片,每個分片處理和緩存一半的查詢,或者也可以創(chuàng)建多層的緩存系統(tǒng)。

結論

盡管MySQL 查詢緩存 旨在提升性能,但它有嚴重的可擴展性問題并容易成為嚴重的瓶頸。

ProxySQL Query Cache 能大幅提升一些特定工作負載的性能:讀密集型,能夠被緩存很多的結果。ProxySQL 仍允許分散緩存層,并且可以將緩存層從數據庫服務器移動到離應用層更近的地方。

      使用ProxySQL查詢緩存進行擴展

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標題名稱:使用ProxySQL查詢緩存進行擴展-創(chuàng)新互聯(lián)
文章URL:http://aaarwkj.com/article0/dpipio.html

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