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MySQL 引擎特征:InnoDB Buffer Pool

发布时间:2019-06-19????阅读:168 |
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原文出处: 水中的泪   

媒介

用户对数据库的最根基要求就是能高效的读取和存储数据,可是读写数据都涉及到与低速的装备交互,为了补充两者之间的速率差别,全部数据库都有缓存池,用来打点响应的数据页,进步数据库的服从,虽然也由于引入了这一中间层,数据库对内存的打点变得相比拟力伟大。本文首要说明MySQL Buffer Pool的相干技能以及实现道理,源码基于阿里云RDS MySQL 5.6分支,个中部门特征已经开源到AliSQL。Buffer Pool相干的源代码在buf目次下,首要包罗LRU List,Flu List,Double write buffer, 预读预写,Buffer Pool预热,压缩页内存打点等模块,包罗头文件和IC文件,一共两万行代码。

基本常识

Buffer Pool Instance: 巨细便是innodb_buffer_pool_size/innodb_buffer_pool_instances,每个instance都有本身的锁,信号量,物理块(Buffer chunks)以及逻辑链表(下面的各类List),即各个instance之间没有竞争相关,可以并发读取与写入。全部instance的物理块(Buffer chunks)在数据库启动的时辰被分派,直到数据库封锁内存才予以开释。当innodb_buffer_pool_size小于1GB时辰,innodb_buffer_pool_instances被重置为1,首要是防备有太多小的instance从而导致机能题目。每个Buffer Pool Instance有一个page hash链表,通过它,行使space_id和page_no就能快速找到已经被读入内存的数据页,而不消线性遍历LRU List去查找。留意这个hash表不是InnoDB的自顺应哈希,自顺应哈希是为了镌汰Btree的扫描,而page hash是为了停止扫描LRU List。
数据页: InnoDB中,数据打点的最小单元为页,默认是16KB,页中除了存储用户数据,还可以存储节制信息的数据。InnoDB IO子体系的读写最小单元也是页。假如对表举办了压缩,则对应的数据页称为压缩页,假如必要从压缩页中读取数据,则压缩页必要先解压,形成解压页,解压页为16KB。压缩页的巨细是在建表的时辰指定,今朝支持16K,8K,4K,2K,1K。纵然压缩页巨细设为16K,在blob/varchar/text的范例中也有必然甜头。假设指定的压缩页巨细为4K,假若有个数据页无法被压缩到4K以下,则必要做B-tree破碎操纵,这是一个较量耗时的操纵。正常环境下,Buffer Pool中会把压缩息争压页都缓存起来,当Free List不足时,凭证体系当前的现实负载来抉择裁减计策。假如体系瓶颈在IO上,则只遣散解压页,压缩页依然在Buffer Pool中,不然解压页和压缩页都被遣散。
Buffer Chunks: 包罗两部门:数据页和数据页对应的节制体,节制体中有指针指向数据页。Buffer Chunks是最低层的物理块,在启动阶段从操纵体系申请,直到数据库封锁才开释。通过遍历chunks可以会见险些全部的数据页,有两种状态的数据页除外:没有被解压的压缩页(BUF_BLOCK_ZIP_PAGE)以及被修悔改且解压页已经被遣散的压缩页(BUF_BLOCK_ZIP_DIRTY)。另外数据页内里不必然都存的是用户数据,开始是节制信息,好比行锁,自顺应哈希等。
逻辑链表: 链表节点是数据页的节制体(节制体中有指针指向真正的数据页),链表中的全部节点都有统一的属性,引入其的目标是利便打点。下面个中链表都是逻辑链表。
Free List: 其上的节点都是未被行使的节点,假如必要从数据库平分派新的数据页,直接从上获取即可。InnoDB必要担保Free List有足够的节点,提供应用户线程用,不然必要从FLU List可能LRU List裁减必然的节点。InnoDB初始化后,Buffer Chunks中的全部数据页都被插手到Free List,暗示全部节点都可用。
LRU List: 这个是InnoDB中最重要的链表。全部新读取进来的数据页都被放在上面。链表凭证最近起码行使算法排序,最近起码行使的节点被放在链表末端,假如Free List内里没有节点了,就会从中裁减末端的节点。LRU List还包括没有被解压的压缩页,这些压缩页刚从磁盘读取出来,还没来的及被解压。LRU List被分为两部门,默认前5/8为young list,存储常常被行使的热门page,后3/8为old list。新读入的page默认被加在old list头,只有满意必然前提后,才被移到young list上,首要是为了预读的数据页和全表扫描污染buffer pool。
FLU List: 这个链表中的全部节点都是脏页,也就是嗣魅这些数据页都被修悔改,可是还没来得及被革新到磁盘上。在FLU List上的页面必然在LRU List上,可是反之则不创立。一个数据页也许会在差异的时候被修改多次,在数据页上记录了最老(也就是第一次)的一次修改的lsn,即oldest_modification。差异数据页有差异的oldest_modification,FLU List中的节点凭证oldest_modification排序,链表尾是最小的,也就是最早被修改的数据页,当必要从FLU List中裁减页面时辰,从链表尾部开始裁减。插手FLU List,必要行使flush_list_mutex掩护,以是能担保FLU List中节点的次序。
Quick List: 这个链表是阿里云RDS MySQL 5.6插手的,行使带Hint的SQL查询语句,可以把全部这个查询的用到的数据页插手到Quick List中,一旦这个语句竣事,就把这个数据页裁减,首要浸染是停止LRU List被全表扫描污染。
Unzip LRU List: 这个链表中存储的数据页都是解压页,也就是说,这个数据页是从一个压缩页通过解压而来的。
Zip Clean List: 这个链表只在Debug模式下有,首要是存储没有被解压的压缩页。这些压缩页方才从磁盘读取出来,还没来的及被解压,一旦被解压后,就以后链表中删除,然后插手到Unzip LRU List中。
Zip Free: 压缩页有差异的巨细,好比8K,4K,InnoDB行使了相同内存打点的搭档体系来打点压缩页。Zip Free可以领略为由5个链表组成的一个二维数组,每个链表别离存储了对应巨细的内存碎片,譬喻8K的链内外存储的都是8K的碎片,假如新读入一个8K的页面,起首从这个链表中查找,假若有则直接返回,假如没有则从16K的链表中破碎出两个8K的块,一个被行使,其它一个放入8K链表中。

焦点数据布局

InnoDB Buffer Pool有三种焦点的数据布局:buf_pool_t,buf_block_t,buf_page_t。
but_pool_t: 存储Buffer Pool Instance级此外节制信息,譬喻整个Buffer Pool Instance的mutex,instance_no, page_hash,old_list_pointer等。还存储了各类逻辑链表的链表根节点。Zip Free这个二维数组也在个中。
buf_block_t: 这个就是数据页的节制体,用来描写数据页部门的信息(大部门信息在buf_page_t中)。buf_block_t中第一字段就是buf_page_t,这个不是随意放的,是必需放在第一字段,由于只有这样buf_block_t和buf_page_t两种范例的指针可以彼此转换。第二个字段是frame字段,指向真正存数据的数据页。buf_block_t还存储了Unzip LRU List链表的根节点。其它一个较量重要的字段就是block级此外mutex。
buf_page_t: 这个可以领略为其它一个数据页的节制体,大部门的数据页信息存在个中,譬喻space_id, page_no, page state, newest_modification,oldest_modification,access_time以及压缩页的全部信息等。压缩页的信息包罗压缩页的巨细,压缩页的数据指针(真正的压缩页数据是存储在由搭档体系分派的数据页上)。这里必要留意一点,假如某个压缩页被解压了,解压页的数据指针是存储在buf_block_t的frame字段里。

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