面试题：MySQL查询缓存与高并发场景

Question

在高并发读写场景下，MySQL查询缓存可能会遇到哪些问题？如何通过架构设计和配置调整，最大程度地利用查询缓存提升系统性能，同时避免潜在的性能瓶颈和数据一致性问题？

Answer 1

高并发读写场景下MySQL查询缓存可能遇到的问题

1. 缓存失效频繁：在高并发写操作时，只要表数据发生变化，该表相关的所有查询缓存都会失效。例如电商系统中商品库存频繁更新，涉及商品表的查询缓存就会频繁失效，导致缓存命中率急剧下降。
2. 锁争用：查询缓存使用全局锁，高并发读写时，对缓存的读操作和写操作会互相竞争锁资源。如多个用户同时读取和更新缓存，会造成锁等待，降低系统并发性能。
3. 内存消耗：高并发场景下，大量查询缓存会占用过多内存。若内存不足，可能导致操作系统频繁进行内存交换，严重影响系统性能。

架构设计和配置调整方法

1. 架构设计
   • 读写分离：使用主从复制架构，主库负责写操作，从库负责读操作。读操作优先走从库，减少对主库查询缓存的影响。例如在新闻发布系统中，发布新闻时主库写入，用户浏览新闻从从库读取。
   • 分布式缓存：引入 Redis 等分布式缓存作为一级缓存。先查询 Redis 缓存，未命中再查询 MySQL。例如在秒杀系统中，利用 Redis 缓存商品信息，高并发读时 Redis 承担大部分流量，减少 MySQL 查询缓存压力。
2. 配置调整
   • 调整缓存参数：根据系统读写比例和数据变化频率，合理调整 query_cache_type 和 query_cache_limit 等参数。例如读多写少且数据相对稳定的系统，可适当增大 query_cache_limit 提高缓存利用率。
   • 精确控制缓存范围：通过 SQL 语句的 SQL_CACHE 和 SQL_NO_CACHE 关键字，明确哪些查询需要缓存，哪些不需要。对于数据变化频繁的查询，使用 SQL_NO_CACHE 避免无效缓存。如订单查询，因订单状态频繁变化，可使用 SQL_NO_CACHE。