- Buffer pool
- buffer pool组成
- free链表
- 缓存页的哈希处理
- flush链表的管理
- LRU链表
- 刷新脏页
- 多个buffer pool实例
- 动态调整buffer pool大小
- 查看buffer pool具体的信息
我们都知道我们读取页面是需要将其从磁盘中读到内存中,然后等待CPU对数据进行处理。我们直到从磁盘中读取数据到内存的过程是十分慢的,所以我们读取的页面需要将其缓存起来,所以MySQL有这个buffer pool对页面进行缓存。
首先MySQL在启动时会向 *** 作系统申请一段连续的内存空间,这一段空间就是作为buffer pool所用。将缓存的页放入buffer pool中管理起来。
mysql> show variables like 'innodb_buffer_pool_size'; +-------------------------+-----------+ | Variable_name | Value | +-------------------------+-----------+ | innodb_buffer_pool_size | 134217728 | +-------------------------+-----------+ 1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
我们可以看到默认是134217728字节,即128MB。一个页面是16KB,我们申请16KB倍数的缓存区大小就不会产生碎片。
buffer pool组成同时呢,在buffer pool中还有包含每个页面的控制信息,即控制块。每个控制块对应管理每一个页面 (我们使用地址引用每一个页面) ,控制块用来存储页面的一些信息,控制块的占用大小不包括在innodb_buffer_pool_size中。由MySQL在启动时自己额外申请空间。
在控制块和缓存页中间会有部分碎片,就是空间无法全部利用的产生的碎片。因为MySQL向 *** 作系统申请的内存空间需要申请一定大小的控制块空间,不能确定具体的大小,难免回有无法利用的空间。
free链表free链表顾名思义,就是管理空闲的缓存页的链表,如果缓存页没有被使用,其控制块就会连接到free链表上。
通过一个基节点连接控制块形成一个free链表,并存储空闲页的数量等基本信息。
当我们从磁盘读取一个页到buffer pool中,就会取一个空闲的控制块填上对应缓存页的基本信息。
缓存页的哈希处理MySQL在buffer pool中怎么快速存取一个页,以及查看对应页有没有被缓存到buffer pool中呢?
这就是用到哈希表,在Java中就是hashmap,通过表空间+页号做处理形成一个hash的key值,然后value值就是缓存页在buffer pool中的地址。
flush链表的管理学习到这一章节的时候我震惊了,首先确实和我的理解是不一样的,以及到后面的MVCC确实让我大开眼界,这是我学习一遍后回头做的总结,所以比较言简意赅哈。
我们使用SQL语句对某条记录进行修改的时候,就会修改某个页面或者多个页面,我们对于页面的修改呢,并不会直接对磁盘进行对应的修改,因为对于磁盘IO实在是太慢了,我们首先会将修改的页面(简称脏页)链起来,就和free链表差不多,就是一个基节点将对应脏页的控制块连接在一起。
这个flush链表就代表我们即将还没有将页面更新到磁盘的链表。
LRU链表因为buffer pool的大小是有限的,所以我们对于缓存页的大小是有限的,所以我们需要将不用的页面进行一个淘汰。MySQL采用的就是LRU的方式进行淘汰。
LRU就是最久未使用淘汰的策略,我们使用一个链表将缓存页面链起来,最近访问的出现在最前面,最久未访问的在链表末尾,当LRU满了新页面都进来机会淘汰链表尾部页面。
我们直接使用LRU,当MySQL进行预读或者全表扫描出现大量低频页面被读进LRU链表,会导致高频的页面直接被淘汰掉了,取而代之的是一些不经常用的页面。
预读就是MySQL优化器认为当前请求可能会读取的页面,预先将其加载到内存的buffer pool中。可以分为两种:
- 线性预读
当读取一个区的页面超过系统变量innodb_read_ahead_threshold的值默认为56,也就是说当我们读取一个区的页面超过56页,MySQL就会异步的读取下一个区的所有页面到内存中。
- 随机预读
如果buffer pool已经缓存了某个区的13个页面,不管是不是顺序的,只要有13页缓存了,就会触发MySQL异步读取本区的所有页面到MySQL中。我们可以控制关闭随机预读,也就是系统变量innodb_random_read_ahead。默认是OFF。
所以出现了改进基于分区的LRU链表,将链表分为两份。
一个是使用频率非常高的young区域,一个是使用频率不是很高的old区。
正常来说old区占比是37%,所以young区就占63%,我们可以通过innodb_old_blocks_pct来修改,默认就是37。
我们来讲讲这个基于分区的LRU链表。
刷新脏页
- 首先buffer pool初始化,会将读取的页面直接放进old区。
- 但是如果我们对于同一个页面的多条记录进行访问的话,我们就会多次访问同一页多次。但是如果我们是全表扫描的话,是可能会将所有页面缓存进缓存池中的,所以MySQL对于其进行优化。
- 所以MySQL对于当页面第一次读入old区并在一定时间间隔(innodb_old_blocks_pct)内的多次访问来说是不会将其放入young区进行缓存的。innodb_old_blocks_pct的值默认为1000,就是刚来的来一秒内的多次访问是不会将其转移到young区的。
- 如果多次访问就会将old区的页升级到young区。当young区的页面被访问,只有young链表后1/4的页面被访问时才会将其转置到young区链表头,不然就不会改动,减少一些调整链表的性能损失。
MySQL会启动后台线程进行脏页,也就是修改的页面进行刷新到磁盘。
以下有两种方式刷新脏页:
- 从LRU的尾部扫描一些页面,刷新其中的脏页到磁盘中。
- 后台线程会从LRU链表中old区域尾部,即不经常使用的页面中查找有没有脏页,有就更新到磁盘。可以更改系统变量innodb_lru_scan_depth来控制扫描区域尾部的数量。
- 从flush链表中更新到磁盘。
- 我们上面说了flush连接这脏页的控制块,我们就可以将连接这flush链表的脏页进行更新。
疑问:为什么要两种方式更新呢?我刚开始不懂这是我回过头来看的时候就懂了
首先我们脏页是缓存在buffer pool中的,但是我们buffer pool空间是有限的,又因为我们使用的是LRU的方式,又因为从flush链表将脏页同步到磁盘效率实在不高,所以不会很经常去更新脏页。如果我们不更新直接将其从LRU的链表抛弃也就是从缓存池中直接扔了,但是它是脏页就无法同步到磁盘了,同时flush链表链接的也会出现问题。
所以在LRU淘汰很久未使用的页有个前提就是它不是一个脏页。所以我们会去检测LRU链表尾部有没有脏页,然后更新它,我们才能去淘汰掉这些页。
flush链表更新那就是它的本职工作了,它存这个也是干这个的,应该没有什么问题。
当系统十分繁忙,buffer pool使用量不足的时候,因为磁盘IO太慢了,所以会出现一种情况,就是大量的用户线程也在进行这个同步脏页的活。不同步脏页然后淘汰buffer pool的页面,没法读取页面啊。
多个buffer pool实例我们可以设置多个buffer pool来实现多实例提高性能。
mysql> show variables like 'innodb_buffer_pool_instances'; +------------------------------+-------+ | Variable_name | Value | +------------------------------+-------+ | innodb_buffer_pool_instances | 1 | +------------------------------+-------+ 1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
我们可以设置innodb_buffer_pool_instances系统变量来控制实例变量。
但是当buffer pool的大小小于1G的时候,设置2个实例也是没有用的(会被恢复成1个),多实例的情况是建立在大内存的情况下的。
动态调整buffer pool大小在MySQL5.7.5后,MySQL中的buffer pool的大小是以chunk来分配了,如下图。
一个buffer pool是由多个chunk组成的,所以MySQL向 *** 作系统申请连续的内存空间,就是以chunk的方式来申请的,这样我们可以在MySQL运行时调整buffer pool的大小。但是chunk的大小是不能在运行时更改的,这样是很耗费性能的。?
innodb_buffer_pool_size / innodb_buffer_pool_instances = 每个实例buffer pool的大小。
每个实例的大小 / innodb_buffer_pool_chunk_size = 每个实例由多少个chunk构成。
查看buffer pool具体的信息不是弄很明白,怎么动态调整大小,我调整了但是mysqld占用内存大小还是只能重启才能生效,我不会。
show engine innodb status;
到此这篇关于MySQL中读页缓冲区buffer pool的文章就介绍到这了,更多相关MySQL buffer pool内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家!
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