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Nel mondo del database management, MySQL Query Cache ha svolto un ruolo cruciale per anni. Questa funzione era intesa come un modo per migliorare le prestazioni dei database memorizzando i risultati delle query per riutilizzarli in seguito. Tuttavia, con l’arrivo di MySQL 8, la Query Cache è stata definitivamente abbandonata. Ma perché una caratteristica apparentemente utile è stata rimossa? In questo articolo, esploreremo in dettaglio i motivi di questa decisione.
Cosa è la MySQL Query Cache?
La Query Cache di MySQL, introdotto per la prima volta con MySQL versione 4.0 nel 2002, era concepito come una porzione di memoria dedicata all’interno del demone MySQL per immagazzinare i risultati delle query. Il suo funzionamento era basato su un principio relativamente semplice ma efficace: se una stessa query fosse stata eseguita ripetutamente, la Query Cache avrebbe permesso di evitare la rielaborazione di quella query fornendo direttamente il risultato precedentemente memorizzato. Questa caratteristica si rivelò particolarmente utile durante gli anni in cui le risorse hardware, quali CPU e dischi, erano considerate beni di valore elevato e non erano facilmente accessibili come oggi. In quel periodo, ottimizzare l’utilizzo delle risorse disponibili era fondamentale, e la Query Cache rappresentava una soluzione efficace per ridurre il carico di lavoro sui sistemi.
Nel corso degli anni, con l’evoluzione architetturale delle CPU, dei linguaggi di programmazione, dei server, l’avvento del Cloud e nuove tecnologie e paradigmi, il significato della Query Cache originaria di MySQL ha perso sempre di più il suo intento originario, arrivando ad essere molto spesso un contro e non un pro, sia in fase di progettazione del DBMS da parte delle aziende che hanno sviluppato MySQL nel corso del tempo, da MySQL AB a Sun Microsystem all’attuale Oracle, fino a generare problemi di carico e velocità nei confronti degli sviluppatori e dei sistemisti che riponevano la loro fiducia in questa ormai feature obsoleta e vetusta.
A partire da MySQL 5.7 lanciato nel 2015, la Query Cache è stata dichiarata ufficialmente deprecata per essere ufficialmente rimossa come feature a partire da MySQL 8 lanciato ad Aprile 2018.
Possiamo pertanto dire che sono almeno 10 anni che l’utilizzo della Query Cache integrata di MySQL inizia ad essere criticata e ritenuta poco utile, e che da almeno dal 2018, Oracle ha deciso di rimuovere questa feature.
Motivi per Disattivare il MySQL Query Cache
1. Corrispondenza Esatta delle Query
La Query Cache di MySQL memorizza i risultati delle query utilizzando una versione hash di queste ultime. Questo approccio implica che persino le minime differenze tra due query portano alla creazione di un hash diverso, compromettendo l’efficacia del caching per query leggermente differenti. Ad esempio, una query come SELECT id, field1, field2 FROM table; è considerata diversa da SELECT * FROM table; anche se i campi selezionati sono gli stessi e nell’ordine corretto.
Anche l’aggiunta di commenti nelle query genera una versione hashata differente. Con l’uso di moderni ORM e APM dinamici, i commenti nelle query sono spesso impiegati per tracciare il processo e includere suggerimenti come timestamp e nomi host. L’aggiunta di un timestamp e di un nome host per il tracciamento del processo conferisce un beneficio specifico, ma rende la query unica, rendendo di fatto inutile il Query Cache.
È interessante notare che MariaDB 5.5, MariaDB 10.x e le versioni di MySQL 5.x di Percona includono una funzionalità che rimuove i commenti dalle query quando vengono memorizzate nel Query Cache. Questa funzionalità può essere attivata tramite la variabile di sistema denominata query_cache_strip_comments.
2. Funzionalità Non-deterministiche
Uno dei limiti più significativi del Query Cache di MySQL risiede nella sua incapacità di gestire elementi non deterministici. Il concetto di “non deterministico” si riferisce a quegli elementi in una query che possono produrre risultati diversi ogni volta che vengono eseguiti. Esempi comuni includono l’utilizzo di tabelle temporanee, variabili utente, e funzioni come RAND() o NOW().
Nel caso delle funzioni non deterministiche come RAND(), che genera un numero casuale, o NOW(), che restituisce l’istante corrente, il Query Cache si rivela inefficace. La ragione è semplice: il risultato di una query contenente tali funzioni cambia ad ogni esecuzione, rendendo inutile la memorizzazione del risultato precedente. Questo aspetto è particolarmente rilevante in molte applicazioni moderne, dove l’uso di funzioni basate sul tempo o sui dati generati casualmente è frequente.
Per esempio, immagina una query che utilizza NOW() per selezionare record fino al momento corrente. Se questa query viene eseguita in momenti diversi, i risultati varieranno in base al tempo corrente, rendendo inutile un risultato memorizzato in precedenza nel Query Cache. Inoltre, molte applicazioni moderne e framework si affidano pesantemente a queste funzioni per determinare la visibilità dei dati o per generare contenuti dinamici, il che rende il Query Cache poco pratico e spesso inutilizzato.
L’incapacità del Query Cache di gestire adeguatamente questi elementi non deterministici ne limita fortemente l’utilizzo nelle moderne architetture di database, dove la flessibilità e la capacità di gestire dati dinamici e in continuo cambiamento sono essenziali.
3. Invalidazione Cache per Insert, Update, Delete
Una delle problematiche più significative del MySQL Query Cache è legata alla sua gestione delle operazioni di INSERT, UPDATE e DELETE. Ogni volta che si verifica uno di questi eventi, il Query Cache automaticamente invalida i risultati memorizzati che sono correlati alle tabelle coinvolte. Questo meccanismo è stato progettato per prevenire la fornitura di dati obsoleti, assicurando che il database restituisca sempre i dati più aggiornati.
Tuttavia, questa strategia porta con sé una serie di inefficienze. In un ambiente di database dinamico, dove le operazioni di insert, update e delete sono frequenti, il Query Cache può ritrovarsi a invalidare e ricreare la cache con una frequenza elevata. Questo processo non solo consuma risorse di sistema preziose ma riduce anche drasticamente i benefici che il caching dovrebbe apportare.
Ad esempio, consideriamo una tabella utilizzata frequentemente per transazioni o aggiornamenti di dati. Ogni modifica a questa tabella – anche la più minima – comporterà l’invalidazione di tutti i risultati di query precedentemente cachati che includono questa tabella. In scenari dove le tabelle sono soggette a frequenti aggiornamenti, questo comportamento rende il Query Cache quasi inutile, poiché i dati cachati vengono continuamente invalidati e raramente utilizzati.
Inoltre, questo meccanismo di invalidazione non è selettivo; non discrimina tra piccoli cambiamenti insignificanti e grandi aggiornamenti di dati. Di conseguenza, anche un singolo inserimento o una piccola modifica può causare l’invalidazione di un’ampia porzione della cache, aumentando il carico di lavoro sul server e diminuendo le prestazioni complessive.
In sintesi, l’approccio adottato dal MySQL Query Cache per gestire gli aggiornamenti dei dati si rivela una spada a doppio taglio: sebbene garantisca la freschezza dei dati, contemporaneamente mina l’efficienza e l’efficacia del caching, specialmente in ambienti con operazioni di database ad alta frequenza.
4. Caching Basato su Tabelle
Il Query Cache di MySQL si basa su un principio di caching orientato alle tabelle. Questo significa che ogni volta che una tabella subisce una modifica, tutte le voci di cache associate a quella tabella vengono invalidate. Sebbene questa strategia possa sembrare ragionevole per mantenere l’integrità dei dati, presenta notevoli svantaggi in termini di efficienza del caching, soprattutto in ambienti con database dinamici e frequentemente aggiornati.
In un contesto reale, le tabelle di un database sono spesso soggette a continui cambiamenti, sia piccoli che grandi. Questi possono includere aggiornamenti di routine, inserimenti di nuovi dati, o cancellazioni. Con il caching basato su tabelle, anche la più piccola modifica, come l’aggiornamento di un singolo campo, può scatenare l’invalidazione di una vasta quantità di dati memorizzati nella cache che sono correlati a quella tabella.
Questo meccanismo diventa problematico, in particolare, per le query complesse che coinvolgono più tabelle. Ad esempio, una query di join che unisce più tabelle sarà influenzata dall’invalidazione della cache se anche solo una delle tabelle coinvolte subisce una modifica. Di conseguenza, le query più costose e che richiederebbero maggiormente i vantaggi del caching sono spesso quelle più penalizzate da questo approccio.
Inoltre, in scenari dove alcune tabelle sono soggette a cambiamenti frequenti, il Query Cache perde gran parte della sua utilità. La continua invalidazione e rigenerazione della cache non solo consuma risorse del server ma rallenta anche il tempo di risposta complessivo del database, poiché le query devono essere rieseguite anziché recuperare i risultati dalla cache.
Infine, questo approccio manca di granularità. Non distingue tra tabelle che cambiano raramente e quelle che sono in costante mutamento. Pertanto, il caching basato su tabelle non è ottimizzato per l’uso in ambienti complessi e dinamici, risultando in un impatto negativo sulle prestazioni generali del database.
5. Nessuna possibilità di specificare quali query cachare.
Una delle criticità più evidenti del Query Cache di MySQL è la sua natura inflessibile, descritta come un approccio “tutto o niente”. Questo significa che gli amministratori del database e gli sviluppatori non hanno la possibilità di personalizzare o influenzare quali query vengano memorizzate nella cache e per quanto tempo. Tale rigidezza può portare a significative inefficienze e complicazioni nella gestione della cache, soprattutto in database complessi e differenziati.
In un ambiente di database ideale, sarebbe utile poter specificare quali tabelle o schemi debbano essere cachati, o anche quali tipi specifici di query potrebbero trarre maggior vantaggio dal caching. Tuttavia, con la Query Cache di MySQL, questa granularità di controllo non è possibile. Il sistema è progettato per cachare le query in modo indiscriminato, senza distinguere tra query che beneficiano del caching e quelle per cui il caching potrebbe addirittura essere controproducente.
Per esempio, in un database che contiene sia tabelle che cambiano raramente sia tabelle aggiornate frequentemente, sarebbe logico voler cachare solo le query relative alle prime. Tuttavia, il Query Cache di MySQL non offre questa flessibilità. Di conseguenza, risorse preziose vengono sprecate per cachare query di tabelle dinamiche, le cui voci di cache saranno quasi immediatamente invalidate, mentre le tabelle statiche, che potrebbero trarre maggior vantaggio dal caching, non ricevono un trattamento preferenziale.
Inoltre, la mancanza di controllo sulla durata della cache significa che i dati potrebbero rimanere nella cache per periodi non ottimali. In alcuni casi, questo potrebbe portare alla fornitura di dati obsoleti, mentre in altri, le query potrebbero essere ricachate troppo frequentemente, sprecando risorse di calcolo.
La rigidità del Query Cache si rivela quindi un ostacolo nelle situazioni in cui una gestione più fine e mirata della cache potrebbe significativamente migliorare le prestazioni complessive del database. Questo limite rappresenta un chiaro svantaggio in un’era in cui la personalizzazione e l’ottimizzazione delle risorse sono fondamentali per l’efficienza operativa.
6. Operazioni di Locking sul Query Cache
Un aspetto critico del Query Cache di MySQL è il suo meccanismo di locking. Ogni volta che una query viene cachata o che la cache deve essere invalidato (ad esempio, a seguito di un’operazione di insert, update o delete), il sistema impone un blocco esclusivo sull’intera cache. Questo comporta che durante l’elaborazione di queste operazioni, nessun altro processo può accedere al Query Cache.
In ambienti con un alto volume di operazioni concorrenti, questo può diventare un serio collo di bottiglia. Quando molteplici thread tentano di accedere alla cache contemporaneamente, si possono verificare rallentamenti significativi, poiché ogni thread deve attendere il proprio turno per accedere alla cache. Questo problema è accentuato nei sistemi con un grande volume di cache, dove le operazioni di invalidazione e aggiornamento possono richiedere tempi più lunghi.
7. Design Orientato ai Processori Singoli
La Query Cache di MySQL è un prodotto di un’epoca in cui l’architettura informatica era dominata dai server con processori singoli. Questo background storico è cruciale per comprendere le sue limitazioni attuali. All’epoca della sua progettazione, le preoccupazioni relative al multithreading e alla gestione della concorrenza tra più core erano praticamente inesistenti. I server con un singolo processore gestivano le operazioni sequenzialmente, e il Query Cache era ottimizzato per questo tipo di elaborazione lineare.
Tuttavia, con l’evoluzione della tecnologia e l’introduzione dei processori multicore, la dinamica del calcolo server è cambiata radicalmente. I moderni processori multicore possono eseguire più thread in parallelo, aumentando significativamente l’efficienza e la capacità di gestire carichi di lavoro elevati. Questa evoluzione ha portato a un cambiamento fondamentale nelle aspettative relative alle prestazioni dei sistemi di database.
Nonostante questi sviluppi, la Query Cache di MySQL non è stata adeguatamente adattata per sfruttare le capacità dei processori multicore. La sua architettura originale, basata su un modello di elaborazione sequenziale, non è ottimizzata per gestire operazioni concorrenti. Questo diventa particolarmente problematico in ambienti con alta concorrenza, dove molteplici thread cercano di accedere o modificare la cache simultaneamente. Invece di beneficiare del parallelismo offerto dai processori multicore, il Query Cache diventa un collo di bottiglia, poiché i suoi meccanismi di locking e sincronizzazione non sono adeguati a gestire efficacemente la concorrenza.
La conseguenza diretta di questa limitazione è un sottoutilizzo delle risorse di elaborazione disponibili nei moderni server. Anziché distribuire il carico di lavoro in modo efficiente tra i vari core, la Query Cache tende a limitare le operazioni a un singolo thread, rallentando l’elaborazione complessiva e diminuendo la reattività del sistema di database. Questo non solo impatta negativamente sulle prestazioni complessive ma limita anche la scalabilità dei sistemi di database, un fattore critico in un’epoca in cui la velocità di elaborazione e la capacità di gestire grandi volumi di dati sono fondamentali.
8. Design Orientato ai Server Singoli
La Query Cache di MySQL, nel suo design originale, era ottimizzata per ambienti in cui il database risiedeva su un singolo server. Questo scenario prevedeva che tutte le operazioni di lettura, scrittura e caching avvenissero in loco, il che era ideale per l’epoca. In un tale ambiente, la centralizzazione dei dati e delle operazioni di cache garantiva una risposta rapida alle query e una gestione efficiente dei dati. Il caching locale si dimostrava particolarmente efficace perché tutti i dati erano immediatamente accessibili e gestibili all’interno di un unico sistema.
Tuttavia, con l’evolversi delle infrastrutture IT e la transizione verso architetture distribuite e soluzioni cloud, il modello tradizionale di un singolo server è stato superato. Le moderne architetture IT tendono a distribuire il carico di lavoro tra più server, spesso dislocati geograficamente. Questi ambienti sfruttano la replica dei dati, il bilanciamento del carico e altre strategie per ottimizzare la disponibilità, la resilienza e la scalabilità dei sistemi.
In queste architetture distribuite, il modello di caching centralizzato del Query Cache di MySQL inizia a mostrare le sue limitazioni. La gestione della cache in un ambiente distribuito richiede una sincronizzazione accurata tra server multipli per garantire che i dati siano coerenti e aggiornati su tutti i nodi. Questo processo di sincronizzazione può essere complesso e richiedere una notevole quantità di risorse di rete e di elaborazione, contrastando i benefici del caching stesso.
Inoltre, la natura centralizzata del Query Cache non sfrutta pienamente i vantaggi delle architetture distribuite, come la ridondanza e la resilienza. In un sistema distribuito, la capacità di continuare a funzionare efficacemente anche in presenza di guasti o interruzioni in alcune parti del sistema è fondamentale. Tuttavia, un sistema di cache che dipende da una singola fonte di verità è vulnerabile a punti di fallimento singoli e non può garantire la stessa resilienza.
9. Difficoltà nel Disattivare Completamente il Query Cache
Uno degli aspetti più problematici del Query Cache di MySQL è la complessità e talvolta l’impossibilità di disabilitarlo completamente senza procedere a un riavvio del sistema. Questo problema deriva dalla modalità con cui MySQL gestisce i parametri di configurazione del Query Cache.
In MySQL, la configurazione del Query Cache si basa su due parametri principali: query_cache_size e query_cache_type. Il parametro query_cache_size determina la quantità di memoria allocata al Query Cache, mentre query_cache_type stabilisce il comportamento del caching (attivato, disattivato, o su richiesta).
Teoricamente, impostando query_cache_size a 0 dovrebbe disabilitare il Query Cache poiché non ci sarebbe memoria allocata a tale scopo. Tuttavia, la realtà è più complessa. Anche impostando query_cache_size a 0, alcune strutture interne del Query Cache rimangono attive e continuano a consumare risorse, seppur in misura minore. Inoltre, il parametro query_cache_type continua a influenzare il comportamento del sistema: se impostato su un valore che abilita il caching, MySQL manterrà alcune funzionalità del Query Cache attive, come la verifica della disponibilità di risultati nella cache.
Inoltre, la disabilitazione del Query Cache non è istantanea per tutte le connessioni al database. Le connessioni esistenti al momento della modifica dei parametri potrebbero continuare a utilizzare il comportamento di caching precedente fino a quando non vengono riavviate o ricreate. Ciò significa che l’effetto di qualsiasi modifica ai parametri di configurazione del Query Cache non è uniformemente applicato in tempo reale.
Queste peculiarità nella gestione del Query Cache possono portare a confusione e difficoltà nella gestione delle prestazioni del sistema, specialmente in ambienti complessi o in situazioni in cui è richiesta una disattivazione rapida e completa del caching. Il risultato è che, in molti casi, l’unica soluzione per disabilitare completamente il Query Cache e assicurarsi che tutte le connessioni rispettino questa impostazione è riavviare il server MySQL. Questo requisito di riavvio, naturalmente, può comportare tempi di inattività e interruzioni nel servizio, che sono problematici in ambienti di produzione dove l’alta disponibilità è essenziale.
Alternative alla Query Cache di MySql
Fortunatamente, esistono molte alternative efficaci al Query Cache di MySQL. Una prima opzione riguarda l’uso di Object-Relational Mapping (ORM) moderni, molti dei quali includono già implementazioni di caching. Sebbene la qualità di questi meccanismi di caching possa variare significativamente, in molti casi offrono prestazioni superiori rispetto al Query Cache di MySQL. Anche gli ORM meno efficienti possono essere più adatti in determinati contesti. Inoltre, per chi utilizza un ORM senza una funzionalità di caching integrata, esiste sempre la possibilità di sviluppare un proprio meccanismo di caching personalizzato.
Un altro aspetto da considerare è la mancanza di controllo sulle query da memorizzare nella cache e sulla loro durata nel sistema di caching di MySQL. Creare un meccanismo di caching personalizzato può fornire una soluzione a questo problema, permettendo una maggiore flessibilità e specificità. Tuttavia, sviluppare un sistema di caching da zero può essere complesso e richiedere un impegno significativo.
Un’alternativa pratica è l’uso di ProxySQL, una soluzione che può essere installata accanto all’applicazione (ad esempio, in un container sidecar se si utilizza Docker). ProxySQL permette una configurazione dettagliata del caching, inclusa la possibilità di specificare quali query memorizzare nella cache o quali escludere. La funzionalità di supporto delle espressioni regolari in ProxySQL è particolarmente utile: consente di cachare solo le query più pesanti, quelle con molteplici join, mantenendo al contempo fresche le query che coinvolgono singole tabelle.
Per esempio, in un’esperienza lavorativa precedente, ci siamo affidati in modo intensivo al caching di ProxySQL. La società utilizzava PrestaShop, che non era particolarmente efficiente nella gestione del database con la sua query di indicizzazione delle categorie, coinvolgendo fino a 8 tabelle diverse e rendendo impossibile il caching in MySQL. A complicare ulteriormente la situazione, il database di PrestaShop conteneva un catalogo di oltre 5 milioni di prodotti, che venivano inclusi nella query delle categorie per evitare categorie vuote. Aggiungendo questa query al ProxySQL con un Time To Live (TTL) di 4 ore (le categorie cambiano raramente!) siamo riusciti a ridurre significativamente il carico sul database, passando da 64 core a 12.
Conclusione
L’approfondimento di questi 10 motivi per i quali la Query Cache viene comunemente disabilitata dagli esperti di MySQL illustra una tendenza all’innovazione e all’adattamento nell’ambito della gestione dei database. Questa disabilitazione è spesso il risultato di un’analisi ponderata, volta a ottimizzare le prestazioni e a sfruttare le potenzialità di MySQL in scenari moderni e dinamici. Come evidenziato nella presentazione che ho preparato per un collega e di cui questo post rappresenta la sostanza scritta, la tecnologia evolve e le nostre strategie devono evolvere con essa.
È vero, esistono casi in cui la Query Cache può ancora dimostrarsi utile e migliorare le prestazioni, ma sono situazioni specifiche e ben identificate. Per ogni scenario in cui il Query Cache potrebbe sembrare la soluzione giusta, esistono molteplici alternative più flessibili e performanti, pronte a sostituirlo. Queste alternative non solo rispondono meglio alle necessità attuali ma sono anche progettate per adattarsi all’evoluzione futura degli ambienti IT.
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