如何使用redis做mysql的缓存

缓存读取流程：

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1、先到缓存中查数据

2、缓存中不存在则到实际数据源中取，取出来后放入缓存

3、下次再来取同样信息时则可直接从缓存中获取

缓存更新流程：

1、更新数据库

2、使缓存过期或失效，这样会促使下次查询数据时在缓存中查不到而重新从数据库去一次。

通用缓存机制：

1、用查询的方法名+参数作为查询时的key value对中的key值

2、向memcache或redis之类的nosql数据库（或者内存hashmap）插入数据

3、取数据时也用方法名+参数作为key向缓存数据源获取信息

java怎么使用redis进行mysql数据的缓存

方法有很多

其中之一

实时获取mysql

binlog进行解析

然后修改redis

MySQL到Redis数据方案

无论MySQL还是Redis

自身都带有数据同步的机制，像比较常用的MySQL的Master/Slave模式，就是由Slave端分析Master的binlog来实现的，这样的数据其实还是一个异步过程，只不过当服务器都在同一内网时，异步的延迟几乎可以忽略

那么理论上我们也可以用同样方式，分析MySQL的binlog文件并将数据插入Redis。但是这需要对binlog文件以及MySQL有非常深入的理解，同时由于binlog存在Statement/Row/Mixedlevel多种形式，分析binlog实现同步的工作量是非常大的。

因此这里选择了一种开发成本更加低廉的方式，借用已经比较成熟的MySQL

UDF，将MySQL数据首先放入Gearman中，然后通过一个自己编写的PHP

Gearman

Worker，将数据同步到Redis

mysql中合并插入缓冲 是什么意思

InnoDB存储引擎有三大特性非常令人激动，它们分别是插入缓冲、两次写和自适应哈希，本篇文章先介绍第一个特性 - 插入缓冲（insert buffer）

在上一篇《MySQL - 浅谈InnoDB存储引擎》中，我们可以看到在InnoDB的内存中有单独一块叫“插入缓冲”的区域，下面我们详细来介绍它。

非聚集索引写性能问题

为了阐述非聚集索引写性能问题，我们先来看一个例子：

mysqlcreate table t (

id int auto_increment,

name varchar(30),

primary key (id));

我们创建了一个表，表的主键是id，id列式自增长的，即当执行插入操作时，id列会自动增长，页中行记录按id顺序存放，不需要随机读取其它页的数据。因此，在这样的情况下（即聚集索引），插入操作效率很高。

但是，在大部分应用中，很少出现表中只有一个聚集索引的情况，更多情况下，表上会有多个非聚集的secondary index （辅助索引）。比如，对于上一张表t，业务上还需要按非唯一的name字段查找，则表定义改为：

mysqlcreate table t (

id int auto_increment,

name varchar(30),

primary key (id),

key (name));

这时，除了主键聚合索引外，还产生了一个name列的辅助索引，对于该非聚集索引来说，叶子节点的插入不再有序，这时就需要离散访问非聚集索引页，插入性能变低。

插入缓冲技术机制

为了解决这个问题，InnoDB设计出了插入缓冲技术，对于非聚集类索引的插入和更新操作，不是每一次都直接插入到索引页中，而是先插入到内存中。具体做法是：如果该索引页在缓冲池中，直接插入；否则，先将其放入插入缓冲区中，再以一定的频率和索引页合并，这时，就可以将同一个索引页中的多个插入合并到一个IO操作中，大大提高写性能。回忆一下在《MySQL - 浅谈InnoDB存储引擎》中提到的master thread主循环其中的一项工作就是每秒中合并插入缓冲（可能）。

这个设计思路和HBase中的LSM树有相似之处，都是通过先在内存中修改，到达一定量后，再和磁盘中的数据合并，目的都是为了提高写性能，具体可参考《HBase LSM树》，这又再一次说明，学到最后，技术都是相通的。

插入缓冲的启用需要满足一下两个条件：

1）索引是辅助索引（secondary index）

2）索引不适合唯一的

如果辅助索引是唯一的，就不能使用该技术，原因很简单，因为如果这样做，整个索引数据被切分为2部分，无法保证唯一性。

插入缓冲带来的问题

任何一项技术在带来好处的同时，必然也带来坏处。插入缓冲主要带来如下两个坏处：

1）可能导致数据库宕机后实例恢复时间变长。如果应用程序执行大量的插入和更新操作，且涉及非唯一的聚集索引，一旦出现宕机，这时就有大量内存中的插入缓冲区数据没有合并至索引页中，导致实例恢复时间会很长。

2）在写密集的情况下，插入缓冲会占用过多的缓冲池内存，默认情况下最大可以占用1/2，这在实际应用中会带来一定的问题。

MySQL缓存

mysql 开启查询缓存可以有两种方法来开启一种是使用set命令来进行开启，另一种是直接修改my.ini文件来直接设置都是非常的简单的哦。

开启缓存，设置缓存大小，具体实施如下：

windows下是my.ini，linux下是my.cnf;

在配置文件的最后追加上：

需要重启mysql生效；

b) 开启缓存,两种方式：

a)使用mysql命令：

如果报错：

Query cache is disabled; restart the server with query_cache_type=1 to enable it，还是老老实实的该配置文件，然后重启吧，原因如下：

查看是否设置成功

show variables like "%query_cache%" 查看是否设置成功：

当然如果你的数据表有更新怎么办，没关系mysql默认会和这个表有关系的缓存删掉，下次查询的时候会直接读表然后再缓存

下面是一个简单的例子：

以上的相关内容就是对mysql缓存查询和设置的介绍，望你能有所收获。

一般，我们会把 query_cache_type 设置为 ON,默认情况下应该是ON

query_cache_type有3个值 0代表关闭查询缓存OFF，1代表开启ON，2（DEMAND）代表当sql语句中有SQL_CACHE关键词时才缓存，如：

这样 当我们执行 select id,name from tableName; 这样就会用到查询缓存。

①在 query_cache_type 打开的情况下，如果你不想使用缓存，需要指明

select sql_no_cache id,name from tableName;

②当sql中用到mysql函数，也不会缓存

当然也可以禁用查询缓存： mysql set session query_cache_type=off;

上面的显示，表示设置查询缓存是可用的。

表示查询缓存大小，也就是分配内存大小给查询缓存，如果你分配大小为0，

那么 第一步 和 第二步 起不到作用，还是没有任何效果。

上面是 mysql6.0设置默认的，之前的版本好像默认是0的，那么就要自己设置下。

设置

这里是设置1M左右，900多K。

再次查看下:

显示我们设置新的大小，表示设置成功。

例如： 如果查询结果很大， 也缓存？？？？这个明显是不可能的。

MySql 可以设置一个最大的缓存值，当你查询缓存数结果数据超过这个值就不会

进行缓存。缺省为1M，也就是超过了1M查询结果就不会缓存。

这个是默认的数值，如果需要修改，就像设置缓存大小一样设置，使用set

重新指定大小。

好了，通过4个步骤就可以 打开了查询缓存，具体值的大小和查询的方式 这个因不同

的情况来指定了。

mysql查询缓存相关变量

MySQL 提供了一系列的 Global Status 来记录 Query Cache 的当前状态，具体如下：

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

检查是否从查询缓存中受益的最简单的办法就是检查缓存命中率

当服务器收到SELECT 语句的时候，Qcache_hits 和Com_select 这两个变量会根据查询缓存

的情况进行递增

查询缓存命中率的计算公式是：Qcache_hits/(Qcache_hits + Com_select)。

query_cache_min_res_unit的配置是一柄”双刃剑”，默认是4KB，设置值大对大数据查询有好处，但如果你的查询都是小数据 查询，就容易造成内存碎片和浪费。

查询缓存碎片率 = Qcache_free_blocks / Qcache_total_blocks * 100%

如果查询缓存碎片率超过20%，可以用FLUSH QUERY CACHE整理缓存碎片，或者试试减小query_cache_min_res_unit，如果你的查询都是小数据量的话。

查询缓存利用率 = (query_cache_size - Qcache_free_memory) / query_cache_size * 100%

查询缓存利用率在25%以下的话说明query_cache_size设置的过大，可适当减小;查询缓存利用率在80%以上而且 Qcache_lowmem_prunes 50的话说明query_cache_size可能有点小，要不就是碎片太多。

查询缓存命中率 = (Qcache_hits - Qcache_inserts) / Qcache_hits * 100%

示例服务器 查询缓存碎片率 = 20.46%，查询缓存利用率 = 62.26%，查询缓存命中率 = 1.94%，命中率很差，可能写操作比较频繁吧，而且可能有些碎片。

查询缓存可以看做是SQL文本和查询结果的映射。如果第二次查询的SQL和第一次查询的SQL完全相同（注意必须是完全相同，即使多一个空格或者大小写不同都认为不同）且开启了查询缓存，那么第二次查询就直接从查询缓存中取结果，可以通过下面的SQL来查看缓存命中次数（是个累加值）：

另外即使完全相同的SQL，如果使用不同的字符集、不同的协议等也会被认为是不同的查询而分别进行缓存。

在表的结构或数据发生改变时，查询缓存中的数据不再有效。有这些INSERT、UPDATE、 DELETE、TRUNCATE、ALTER TABLE、DROP TABLE或DROP DATABASE会导致缓存数据失效。所以查询缓存适合有大量相同查询的应用，不适合有大量数据更新的应用。

可以使用下面三个SQL来清理查询缓存：

1、FLUSH QUERY CACHE; // 清理查询缓存内存碎片。

2、RESET QUERY CACHE; // 从查询缓存中移出所有查询。

3、FLUSH TABLES; //关闭所有打开的表，同时该操作将会清空查询缓存中的内容。

Query Cache是MySQL Server层的一个非常好的特性，对于小数据集或访问量非常集中的应用场景，有非常好的性能提升，但是Query Cache引入了一些新的问题，而且大部分场景下比较鸡肋，官方打算弃用了

参考：

如何设置合理的mysql的参数

[client]

port = 3306

socket = /tmp/mysql.sock

[mysqld]

port = 3306

socket = /tmp/mysql.sock

basedir = /usr/local/mysql

datadir = /data/mysql

pid-file = /data/mysql/mysql.pid

user = mysql

bind-address = 0.0.0.0

server-id = 1 #表示是本机的序号为1,一般来讲就是master的意思

skip-name-resolve

# 禁止MySQL对外部连接进行DNS解析，使用这一选项可以消除MySQL进行DNS解析的时间。但需要注意，如果开启该选项，

# 则所有远程主机连接授权都要使用IP地址方式，否则MySQL将无法正常处理连接请求

#skip-networking

back_log = 600

# MySQL能有的连接数量。当主要MySQL线程在一个很短时间内得到非常多的连接请求，这就起作用，

# 然后主线程花些时间(尽管很短)检查连接并且启动一个新线程。back_log值指出在MySQL暂时停止回答新请求之前的短时间内多少个请求可以被存在堆栈中。

# 如果期望在一个短时间内有很多连接，你需要增加它。也就是说，如果MySQL的连接数据达到max_connections时，新来的请求将会被存在堆栈中，

# 以等待某一连接释放资源，该堆栈的数量即back_log，如果等待连接的数量超过back_log，将不被授予连接资源。

# 另外，这值（back_log）限于您的操作系统对到来的TCP/IP连接的侦听队列的大小。

# 你的操作系统在这个队列大小上有它自己的限制（可以检查你的OS文档找出这个变量的最大值），试图设定back_log高于你的操作系统的限制将是无效的。

max_connections = 1000

#

MySQL的最大连接数，如果服务器的并发连接请求量比较大，建议调高此值，以增加并行连接数量，当然这建立在机器能支撑的情况下，因为如果连接数越多，

介于MySQL会为每个连接提供连接缓冲区，就会开销越多的内存，所以要适当调整该值，不能盲目提高设值。可以过'conn%'通配符查看当前状态的连接

数量，以定夺该值的大小。

max_connect_errors = 6000

# 对于同一主机，如果有超出该参数值个数的中断错误连接，则该主机将被禁止连接。如需对该主机进行解禁，执行：FLUSH HOST。

open_files_limit = 65535

# MySQL打开的文件描述符限制，默认最小1024;当open_files_limit没有被配置的时候，比较max_connections*5和ulimit -n的值，哪个大用哪个，

# 当open_file_limit被配置的时候，比较open_files_limit和max_connections*5的值，哪个大用哪个。

table_open_cache = 128

# MySQL每打开一个表，都会读入一些数据到table_open_cache缓存中，当MySQL在这个缓存中找不到相应信息时，才会去磁盘上读取。默认值64

# 假定系统有200个并发连接，则需将此参数设置为200*N(N为每个连接所需的文件描述符数目)；

# 当把table_open_cache设置为很大时，如果系统处理不了那么多文件描述符，那么就会出现客户端失效，连接不上

max_allowed_packet = 4M

# 接受的数据包大小；增加该变量的值十分安全，这是因为仅当需要时才会分配额外内存。例如，仅当你发出长查询或MySQLd必须返回大的结果行时MySQLd才会分配更多内存。

# 该变量之所以取较小默认值是一种预防措施，以捕获客户端和服务器之间的错误信息包，并确保不会因偶然使用大的信息包而导致内存溢出。

binlog_cache_size = 1M

# 一个事务，在没有提交的时候，产生的日志，记录到Cache中；等到事务提交需要提交的时候，则把日志持久化到磁盘。默认binlog_cache_size大小32K

max_heap_table_size = 8M

# 定义了用户可以创建的内存表(memory table)的大小。这个值用来计算内存表的最大行数值。这个变量支持动态改变

tmp_table_size = 16M

# MySQL的heap（堆积）表缓冲大小。所有联合在一个DML指令内完成，并且大多数联合甚至可以不用临时表即可以完成。

# 大多数临时表是基于内存的(HEAP)表。具有大的记录长度的临时表 (所有列的长度的和)或包含BLOB列的表存储在硬盘上。

#

如果某个内部heap（堆积）表大小超过tmp_table_size，MySQL可以根据需要自动将内存中的heap表改为基于硬盘的MyISAM表。

还可以通过设置tmp_table_size选项来增加临时表的大小。也就是说，如果调高该值，MySQL同时将增加heap表的大小，可达到提高联接查

询速度的效果

read_buffer_size = 2M

# MySQL读入缓冲区大小。对表进行顺序扫描的请求将分配一个读入缓冲区，MySQL会为它分配一段内存缓冲区。read_buffer_size变量控制这一缓冲区的大小。

# 如果对表的顺序扫描请求非常频繁，并且你认为频繁扫描进行得太慢，可以通过增加该变量值以及内存缓冲区大小提高其性能

read_rnd_buffer_size = 8M

# MySQL的随机读缓冲区大小。当按任意顺序读取行时(例如，按照排序顺序)，将分配一个随机读缓存区。进行排序查询时，

# MySQL会首先扫描一遍该缓冲，以避免磁盘搜索，提高查询速度，如果需要排序大量数据，可适当调高该值。但MySQL会为每个客户连接发放该缓冲空间，所以应尽量适当设置该值，以避免内存开销过大

sort_buffer_size = 8M

# MySQL执行排序使用的缓冲大小。如果想要增加ORDER BY的速度，首先看是否可以让MySQL使用索引而不是额外的排序阶段。

# 如果不能，可以尝试增加sort_buffer_size变量的大小

join_buffer_size = 8M

# 联合查询操作所能使用的缓冲区大小，和sort_buffer_size一样，该参数对应的分配内存也是每连接独享

thread_cache_size = 8

# 这个值（默认8）表示可以重新利用保存在缓存中线程的数量，当断开连接时如果缓存中还有空间，那么客户端的线程将被放到缓存中，

# 如果线程重新被请求，那么请求将从缓存中读取,如果缓存中是空的或者是新的请求，那么这个线程将被重新创建,如果有很多新的线程，

# 增加这个值可以改善系统性能.通过比较Connections和Threads_created状态的变量，可以看到这个变量的作用。(–表示要调整的值)

# 根据物理内存设置规则如下：

# 1G — 8

# 2G — 16

# 3G — 32

# 大于3G — 64

query_cache_size = 8M

#MySQL的查询缓冲大小（从4.0.1开始，MySQL提供了查询缓冲机制）使用查询缓冲，MySQL将SELECT语句和查询结果存放在缓冲区中，

# 今后对于同样的SELECT语句（区分大小写），将直接从缓冲区中读取结果。根据MySQL用户手册，使用查询缓冲最多可以达到238%的效率。

# 通过检查状态值'Qcache_%'，可以知道query_cache_size设置是否合理：如果Qcache_lowmem_prunes的值非常大，则表明经常出现缓冲不够的情况，

# 如果Qcache_hits的值也非常大，则表明查询缓冲使用非常频繁，此时需要增加缓冲大小；如果Qcache_hits的值不大，则表明你的查询重复率很低，

# 这种情况下使用查询缓冲反而会影响效率，那么可以考虑不用查询缓冲。此外，在SELECT语句中加入SQL_NO_CACHE可以明确表示不使用查询缓冲

query_cache_limit = 2M

#指定单个查询能够使用的缓冲区大小，默认1M

key_buffer_size = 4M

#指定用于索引的缓冲区大小，增加它可得到更好处理的索引(对所有读和多重写)，到你能负担得起那样多。如果你使它太大，

# 系统将开始换页并且真的变慢了。对于内存在4GB左右的服务器该参数可设置为384M或512M。通过检查状态值Key_read_requests和Key_reads，

# 可以知道key_buffer_size设置是否合理。比例key_reads/key_read_requests应该尽可能的低，

# 至少是1:100，1:1000更好(上述状态值可以使用SHOW STATUS LIKE 'key_read%'获得)。注意：该参数值设置的过大反而会是服务器整体效率降低

ft_min_word_len = 4

# 分词词汇最小长度，默认4

transaction_isolation = REPEATABLE-READ

# MySQL支持4种事务隔离级别，他们分别是：

# READ-UNCOMMITTED, READ-COMMITTED, REPEATABLE-READ, SERIALIZABLE.

# 如没有指定，MySQL默认采用的是REPEATABLE-READ，ORACLE默认的是READ-COMMITTED

log_bin = mysql-bin

binlog_format = mixed

expire_logs_days = 30 #超过30天的binlog删除

log_error = /data/mysql/mysql-error.log #错误日志路径

slow_query_log = 1

long_query_time = 1 #慢查询时间 超过1秒则为慢查询

slow_query_log_file = /data/mysql/mysql-slow.log

performance_schema = 0

explicit_defaults_for_timestamp

#lower_case_table_names = 1 #不区分大小写

skip-external-locking #MySQL选项以避免外部锁定。该选项默认开启

default-storage-engine = InnoDB #默认存储引擎

innodb_file_per_table = 1

# InnoDB为独立表空间模式，每个数据库的每个表都会生成一个数据空间

# 独立表空间优点：

# 1．每个表都有自已独立的表空间。

# 2．每个表的数据和索引都会存在自已的表空间中。

# 3．可以实现单表在不同的数据库中移动。

# 4．空间可以回收（除drop table操作处，表空不能自已回收）

# 缺点：

# 单表增加过大，如超过100G

# 结论：

# 共享表空间在Insert操作上少有优势。其它都没独立表空间表现好。当启用独立表空间时，请合理调整：innodb_open_files

innodb_open_files = 500

# 限制Innodb能打开的表的数据，如果库里的表特别多的情况，请增加这个。这个值默认是300

innodb_buffer_pool_size = 64M

# InnoDB使用一个缓冲池来保存索引和原始数据, 不像MyISAM.

# 这里你设置越大,你在存取表里面数据时所需要的磁盘I/O越少.

# 在一个独立使用的数据库服务器上,你可以设置这个变量到服务器物理内存大小的80%

# 不要设置过大,否则,由于物理内存的竞争可能导致操作系统的换页颠簸.

# 注意在32位系统上你每个进程可能被限制在 2-3.5G 用户层面内存限制,

# 所以不要设置的太高.

innodb_write_io_threads = 4

innodb_read_io_threads = 4

# innodb使用后台线程处理数据页上的读写 I/O(输入输出)请求,根据你的 CPU 核数来更改,默认是4

# 注:这两个参数不支持动态改变,需要把该参数加入到my.cnf里，修改完后重启MySQL服务,允许值的范围从 1-64

innodb_thread_concurrency = 0

# 默认设置为 0,表示不限制并发数，这里推荐设置为0，更好去发挥CPU多核处理能力，提高并发量

innodb_purge_threads = 1

# InnoDB中的清除操作是一类定期回收无用数据的操作。在之前的几个版本中，清除操作是主线程的一部分，这意味着运行时它可能会堵塞其它的数据库操作。

# 从MySQL5.5.X版本开始，该操作运行于独立的线程中,并支持更多的并发数。用户可通过设置innodb_purge_threads配置参数来选择清除操作是否使用单

# 独线程,默认情况下参数设置为0(不使用单独线程),设置为 1 时表示使用单独的清除线程。建议为1

innodb_flush_log_at_trx_commit = 2

# 0：如果innodb_flush_log_at_trx_commit的值为0,log buffer每秒就会被刷写日志文件到磁盘，提交事务的时候不做任何操作（执行是由mysql的master thread线程来执行的。

# 主线程中每秒会将重做日志缓冲写入磁盘的重做日志文件(REDO LOG)中。不论事务是否已经提交）默认的日志文件是ib_logfile0,ib_logfile1

# 1：当设为默认值1的时候，每次提交事务的时候，都会将log buffer刷写到日志。

# 2：如果设为2,每次提交事务都会写日志，但并不会执行刷的操作。每秒定时会刷到日志文件。要注意的是，并不能保证100%每秒一定都会刷到磁盘，这要取决于进程的调度。

# 每次事务提交的时候将数据写入事务日志，而这里的写入仅是调用了文件系统的写入操作，而文件系统是有 缓存的，所以这个写入并不能保证数据已经写入到物理磁盘

# 默认值1是为了保证完整的ACID。当然，你可以将这个配置项设为1以外的值来换取更高的性能，但是在系统崩溃的时候，你将会丢失1秒的数据。

# 设为0的话，mysqld进程崩溃的时候，就会丢失最后1秒的事务。设为2,只有在操作系统崩溃或者断电的时候才会丢失最后1秒的数据。InnoDB在做恢复的时候会忽略这个值。

# 总结

# 设为1当然是最安全的，但性能页是最差的（相对其他两个参数而言，但不是不能接受）。如果对数据一致性和完整性要求不高，完全可以设为2，如果只最求性能，例如高并发写的日志服务器，设为0来获得更高性能

innodb_log_buffer_size = 2M

# 此参数确定些日志文件所用的内存大小，以M为单位。缓冲区更大能提高性能，但意外的故障将会丢失数据。MySQL开发人员建议设置为1－8M之间

innodb_log_file_size = 32M

# 此参数确定数据日志文件的大小，更大的设置可以提高性能，但也会增加恢复故障数据库所需的时间

innodb_log_files_in_group = 3

# 为提高性能，MySQL可以以循环方式将日志文件写到多个文件。推荐设置为3

innodb_max_dirty_pages_pct = 90

# innodb主线程刷新缓存池中的数据，使脏数据比例小于90%

innodb_lock_wait_timeout = 120

# InnoDB事务在被回滚之前可以等待一个锁定的超时秒数。InnoDB在它自己的锁定表中自动检测事务死锁并且回滚事务。InnoDB用LOCK TABLES语句注意到锁定设置。默认值是50秒

bulk_insert_buffer_size = 8M

# 批量插入缓存大小， 这个参数是针对MyISAM存储引擎来说的。适用于在一次性插入100-1000+条记录时， 提高效率。默认值是8M。可以针对数据量的大小，翻倍增加。

myisam_sort_buffer_size = 8M

# MyISAM设置恢复表之时使用的缓冲区的尺寸，当在REPAIR TABLE或用CREATE INDEX创建索引或ALTER TABLE过程中排序 MyISAM索引分配的缓冲区

myisam_max_sort_file_size = 10G

# 如果临时文件会变得超过索引，不要使用快速排序索引方法来创建一个索引。注释：这个参数以字节的形式给出

myisam_repair_threads = 1

# 如果该值大于1，在Repair by sorting过程中并行创建MyISAM表索引(每个索引在自己的线程内)

interactive_timeout = 28800

# 服务器关闭交互式连接前等待活动的秒数。交互式客户端定义为在mysql_real_connect()中使用CLIENT_INTERACTIVE选项的客户端。默认值：28800秒（8小时）

wait_timeout = 28800

# 服务器关闭非交互连接之前等待活动的秒数。在线程启动时，根据全局wait_timeout值或全局interactive_timeout值初始化会话wait_timeout值，

# 取决于客户端类型(由mysql_real_connect()的连接选项CLIENT_INTERACTIVE定义)。参数默认值：28800秒（8小时）

# MySQL服务器所支持的最大连接数是有上限的，因为每个连接的建立都会消耗内存，因此我们希望客户端在连接到MySQL Server处理完相应的操作后，

# 应该断开连接并释放占用的内存。如果你的MySQL Server有大量的闲置连接，他们不仅会白白消耗内存，而且如果连接一直在累加而不断开，

# 最终肯定会达到MySQL Server的连接上限数，这会报'too many connections'的错误。对于wait_timeout的值设定，应该根据系统的运行情况来判断。

# 在系统运行一段时间后，可以通过show processlist命令查看当前系统的连接状态，如果发现有大量的sleep状态的连接进程，则说明该参数设置的过大，

# 可以进行适当的调整小些。要同时设置interactive_timeout和wait_timeout才会生效。

[mysqldump]

quick

max_allowed_packet = 16M #服务器发送和接受的最大包长度

[myisamchk]

key_buffer_size = 8M

sort_buffer_size = 8M

read_buffer = 4M

write_buffer = 4M

想做个 网站 ，求一段PHP编程代码,PHP的MYSQL缓存怎么实现？ 最好举个例子。

　数据库属于 IO 密集型的应用程序，其主要职责就是数据的管理及存储工作。而我们知道，从内存中读取一个数据库的时间是微秒级别，而从一块普通硬盘上读取一个IO是在毫秒级别，二者相差3个数量级。所以，要优化数据库，首先第一步需要优化的就是 IO，尽可能将磁盘IO转化为内存IO。本文先从 MySQL 数据库IO相关参数(缓存参数)的角度来看看可以通过哪些参数进行IO优化：

•query_cache_size/query_cache_type (global)

Query cache 作用于整个 MySQL Instance，主要用来缓存 MySQL 中的 ResultSet，也就是一条SQL语句执行的结果集，所以仅仅只能针对select语句。当我们打开了 Query Cache 功能，MySQL在接受到一条select语句的请求后，如果该语句满足Query Cache的要求(未显式说明不允许使用Query Cache，或者已经显式申明需要使用Query Cache)，MySQL 会直接根据预先设定好的HASH算法将接受到的select语句以字符串方式进行hash，然后到Query Cache 中直接查找是否已经缓存。也就是说，如果已经在缓存中，该select请求就会直接将数据返回，从而省略了后面所有的步骤(如 SQL语句的解析，优化器优化以及向存储引擎请求数据等)，极大的提高性能。

当然，Query Cache 也有一个致命的缺陷，那就是当某个表的数据有任何任何变化，都会导致所有引用了该表的select语句在Query Cache 中的缓存数据失效。所以，当我们的数据变化非常频繁的情况下，使用Query Cache 可能会得不偿失。

Query Cache的使用需要多个参数配合，其中最为关键的是 query_cache_size 和 query_cache_type ，前者设置用于缓存 ResultSet 的内存大小，后者设置在何场景下使用 Query Cache。在以往的经验来看，如果不是用来缓存基本不变的数据的MySQL数据库，query_cache_size 一般 256MB 是一个比较合适的大小。当然，这可以通过计算Query Cache的命中率(Qcache_hits/(Qcache_hits+Qcache_inserts)*100))来进行调整。query_cache_type可以设置为0(OFF)，1(ON)或者2(DEMOND)，分别表示完全不使用query cache，除显式要求不使用query cache(使用sql_no_cache)之外的所有的select都使用query cache，只有显示要求才使用query cache(使用sql_cache)。

•binlog_cache_size (global)

Binlog Cache 用于在打开了二进制日志(binlog)记录功能的环境，是 MySQL 用来提高binlog的记录效率而设计的一个用于短时间内临时缓存binlog数据的内存区域。

一般来说，如果我们的数据库中没有什么大事务，写入也不是特别频繁，2MB～4MB是一个合适的选择。但是如果我们的数据库大事务较多，写入量比较大，可与适当调高binlog_cache_size。同时，我们可以通过binlog_cache_use 以及 binlog_cache_disk_use来分析设置的binlog_cache_size是否足够，是否有大量的binlog_cache由于内存大小不够而使用临时文件(binlog_cache_disk_use)来缓存了。

•key_buffer_size (global)

Key Buffer 可能是大家最为熟悉的一个 MySQL 缓存参数了，尤其是在 MySQL 没有更换默认存储引擎的时候，很多朋友可能会发现，默认的 MySQL 配置文件中设置最大的一个内存参数就是这个参数了。key_buffer_size 参数用来设置用于缓存 MyISAM存储引擎中索引文件的内存区域大小。如果我们有足够的内存，这个缓存区域最好是能够存放下我们所有的 MyISAM 引擎表的所有索引，以尽可能提高性能。

此外，当我们在使用MyISAM 存储的时候有一个及其重要的点需要注意，由于 MyISAM 引擎的特性限制了他仅仅只会缓存索引块到内存中，而不会缓存表数据库块。所以，我们的 SQL 一定要尽可能让过滤条件都在索引中，以便让缓存帮助我们提高查询效率。

•bulk_insert_buffer_size (thread)

和key_buffer_size一样，这个参数同样也仅作用于使用 MyISAM存储引擎，用来缓存批量插入数据的时候临时缓存写入数据。当我们使用如下几种数据写入语句的时候，会使用这个内存区域来缓存批量结构的数据以帮助批量写入数据文件：

insert … select …

insert … values (…) ,(…),(…)…

load data infile… into… (非空表)

•innodb_buffer_pool_size(global)

当我们使用InnoDB存储引擎的时候，innodb_buffer_pool_size 参数可能是影响我们性能的最为关键的一个参数了，他用来设置用于缓存 InnoDB 索引及数据块的内存区域大小，类似于 MyISAM 存储引擎的 key_buffer_size 参数，当然，可能更像是 Oracle 的 db_cache_size。简单来说，当我们操作一个 InnoDB 表的时候，返回的所有数据或者去数据过程中用到的任何一个索引块，都会在这个内存区域中走一遭。

和key_buffer_size 对于 MyISAM 引擎一样，innodb_buffer_pool_size 设置了 InnoDB 存储引擎需求最大的一块内存区域的大小，直接关系到 InnoDB存储引擎的性能，所以如果我们有足够的内存，尽可将该参数设置到足够打，将尽可能多的 InnoDB 的索引及数据都放入到该缓存区域中，直至全部。

我们可以通过 (Innodb_buffer_pool_read_requests – Innodb_buffer_pool_reads) / Innodb_buffer_pool_read_requests * 100% 计算缓存命中率，并根据命中率来调整 innodb_buffer_pool_size 参数大小进行优化。

•innodb_additional_mem_pool_size(global)

这个参数我们平时调整的可能不是太多，很多人都使用了默认值，可能很多人都不是太熟悉这个参数的作用。innodb_additional_mem_pool_size 设置了InnoDB存储引擎用来存放数据字典信息以及一些内部数据结构的内存空间大小，所以当我们一个MySQL Instance中的数据库对象非常多的时候，是需要适当调整该参数的大小以确保所有数据都能存放在内存中提高访问效率的。

这个参数大小是否足够还是比较容易知道的，因为当过小的时候，MySQL 会记录 Warning 信息到数据库的 error log 中，这时候你就知道该调整这个参数大小了。

•innodb_log_buffer_size (global)

这是 InnoDB 存储引擎的事务日志所使用的缓冲区。类似于 Binlog Buffer，InnoDB 在写事务日志的时候，为了提高性能，也是先将信息写入 Innofb Log Buffer 中，当满足 innodb_flush_log_trx_commit 参数所设置的相应条件(或者日志缓冲区写满)之后，才会将日志写到文件(或者同步到磁盘)中。可以通过 innodb_log_buffer_size 参数设置其可以使用的最大内存空间。

注：innodb_flush_log_trx_commit 参数对 InnoDB Log 的写入性能有非常关键的影响。该参数可以设置为0，1，2，解释如下：

0：log buffer中的数据将以每秒一次的频率写入到log file中，且同时会进行文件系统到磁盘的同步操作，但是每个事务的commit并不会触发任何log buffer 到log file的刷新或者文件系统到磁盘的刷新操作;

1：在每次事务提交的时候将log buffer 中的数据都会写入到log file，同时也会触发文件系统到磁盘的同步;

2：事务提交会触发log buffer 到log file的刷新，但并不会触发磁盘文件系统到磁盘的同步。此外，每秒会有一次文件系统到磁盘同步操作。

此外，MySQL文档中还提到，这几种设置中的每秒同步一次的机制，可能并不会完全确保非常准确的每秒就一定会发生同步，还取决于进程调度的问题。实际上，InnoDB 能否真正满足此参数所设置值代表的意义正常 Recovery 还是受到了不同 OS 下文件系统以及磁盘本身的限制，可能有些时候在并没有真正完成磁盘同步的情况下也会告诉 mysqld 已经完成了磁盘同步。

•innodb_max_dirty_pages_pct (global)

这个参数和上面的各个参数不同，他不是用来设置用于缓存某种数据的内存大小的一个参数，而是用来控制在 InnoDB Buffer Pool 中可以不用写入数据文件中的Dirty Page 的比例(已经被修但还没有从内存中写入到数据文件的脏数据)。这个比例值越大，从内存到磁盘的写入操作就会相对减少，所以能够一定程度下减少写入操作的磁盘IO。

但是，如果这个比例值过大，当数据库 Crash 之后重启的时间可能就会很长，因为会有大量的事务数据需要从日志文件恢复出来写入数据文件中。同时，过大的比例值同时可能也会造成在达到比例设定上限后的 flush 操作“过猛”而导致性能波动很大。

上面这几个参数是 MySQL 中为了减少磁盘物理IO而设计的主要参数，对 MySQL 的性能起到了至关重要的作用。

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