MySQL - Buffer Pool LRU机制

LRU机制在实际运行过程中，是会存在巨大的隐患的：

MySQL的预读机制带来的隐患：所谓的预读机制，就是当你从磁盘加载一个数据页的时候，可能会连带着把这个数据页相邻的其它数据页也加载到缓存里去。

例如，现在有两个空闲的缓存页，然后在加载一个数据页的时候，连带着把他的一个相邻的数据页也加载到缓存里了，正好每个数据页放入一个空闲的缓存页。但是实际上只有一个缓存页被访问了，另外一个通过预读机制被加载进来的缓存页，其实并没有人访问，但是此时这两个缓存页都是放在LRU链表的前面。这个时候没有空闲的缓存页，如果要加载新的数据，就要把LRU链表队尾的缓存页刷入磁盘，而不是无人访问的那个缓存页。

会触发预读机制的场景：

为了解决简单的LRU链表的问题，MySQL在设计LRU链表的时候，实际上采取的是冷热数据分离的思想；之前的问题都是因为所有缓存页都混在了一个LRU链表中导致的。

真正的LRU链表，会被拆分成热数据和冷数据两个部分，冷热数据的比例是由innodb_old_blocks_pct参数控制的，默认是37，也就是说冷数据占比为37%。这个时候，LRU链表实际上看起来是下面这个样子的：

数据页第一次被加载到缓存的时候，其实是被放在冷数据链表的头部，后面1秒之后，如果你再次访问这个缓存页，那这个缓存页会被移动到热数据链表的头部，这个时间是有innodb_old_blocks_time这个参数控制的，默认1000ms。

也就是说，必须是一个数据页被加载到缓存页之后，在1s之后，你访问这个缓存页，他才会被挪动到热数据区域的链表头部去。

因为假设你加载了一个数据页到缓存去，然后过了1s之后你还访问了这个缓存页，说明你后续很可能会经常访问它，这个时间限制就是1s，因此只有1s后你访问了这个缓存页，他才会给你把缓存页放到热数据区域链表的头部去。

预读机制以及全表扫描加载进来的一大堆缓存页，他们会放在哪里？肯定是放在LRU链表的冷数据区域的前面，假设这个时候热数据区域已经有很多被频繁访问的缓存页了，你会发现热数据区域还是存放被频繁访问的缓存页的，只要热数据区域有缓存页被访问，他还是会被移动到热数据区域的链表头部去。

所以此时预读机制和全表扫描加载进来的一大堆缓存页，此时都在冷数据区域里，跟热数据区域里的频繁访问的缓存页，没有关系。

如果仅仅是全表扫描的查询，此时你肯定是在1s内就把一大堆缓存页加载进来，然后访问了这些缓存页一下，通常这些 *** 作1s内就结束了，所以基于目前的一个机制，可以确定的是，那些缓存页是不会从冷数据区域转移到热数据区域的。

除非在冷数据区域的缓存页，在1s之后还被访问了，那么此时他们就会判定为未来可能会被频繁访问的缓存页，然后移动到热数据区域的链表头部去。

假设此时缓存页不够用了，需要淘汰一些缓存页，此时会怎样？

直接就是可以找到LRU链表中的冷数据区域的尾部的缓存页，他们肯定是之前被加载进来的，而且加载进来1s过后都没人访问过，说明这个缓存页压根儿就没人愿意去访问他，他就是冷数据。所以此时就直接淘汰冷数据区域的尾部的缓存页，刷入磁盘就可以了。

之前提到如果一个缓存页被访问了，就会把他移动到LRU链表的热数据区域首位，这么频繁的移动会导致性能不是很好。所以MySQL对LRU链表热数据区域的访问规则做了优化，只有在热数据区域的后3/4部分的缓存页被访问了，才会被移动到链表头部；链表前面1/4的缓冲页被访问，是不会被移动的。

首先，并不是在缓存页满的时候，才会挑选LRU冷数据区域尾部的几个缓存页刷入磁盘，而是有一个后台线程，每隔一段时间就会把LRU链表的冷数据区域尾部的一些缓存页刷入磁盘，然后清空这几个缓存页，并把他们加入到free链表中。

所以大家会发现，只要有这个后台线程定时运行，可能你的缓存页都还没有用完呢，就给你把一批冷数据的缓存页刷入磁盘，清空出来一批缓存页，那么你就多了一批可以使用的空闲缓存页了。

如果仅仅只是把LRU链表中的冷数据区域的缓存页刷入磁盘，明显是不够的；

LRU链表中的热数据区域里的很多缓存页可能会被频繁的修改，这些数据不可能永远放在内存中，后台线程会在MySQL不繁忙的时候，把flush链表中的缓存页都刷入磁盘中，这样，被修改过的数据就被刷入到磁盘文件中了。

只要flush链表中的一些缓存页被刷入磁盘，那这些缓存页也会从flush链表和lru链表中移除，然后加入到free链表中。

所以，一边不停的加载数据到缓存页中，不停的查询和修改缓存数据，然后free链表中的缓存页不停的在减少，flush链表中的缓存页不停的在增加，lru链表中的缓存页不停的在增加和移动。

另外一边，后台线程不停的把LRU链表的冷数据区域的缓存页及flush链表的缓存页刷入到磁盘，来清空缓存页，然后flush链表和LRU链表中的缓存页不停的在减少，free链表中的缓存页在不停的增加。

如果实在没有空闲的缓存页，那就会把LRU链表冷数据区域尾部的缓存页刷入磁盘，然后清空。

1、首先明确是不是一定要上缓存，当前架构的瓶颈在哪里，若瓶颈真是数据库 *** 作上，再继续往下看。

2、明确memcached和redis的区别，到底要使用哪个。前者终究是个缓存，不可能永久保存数据（LRU机制），支持分布式，后者除了缓存的同时也支持把数据持久化到磁盘等，redis要自己去实现分布式缓存（貌似最新版本的已集成），自己去实现一致性hash。因为不知道应用场景，不好说一定要用memcache还是redis，说不定用mongodb会更好，比如在存储日志方面。

3、缓存量大但又不常变化的数据，比如评论。

4、思路是对的，清晰明了，读DB前，先读缓存，如果有直接返回，如果没有再读DB，然后写入缓存层并返回。

5、考虑是否需要主从，读写分离，考虑是否分布式部署，考虑是否后续水平伸缩。

6、想要一劳永逸，后续维护和扩展方便，那就将现有的代码架构优化，按你说的替换数据库组件需要改动大量代码，说明当前架构存在问题。可以利用现有的一些框架，比如SpringMVC，将应用层和业务层和数据库层解耦。再上缓存之前把这些做好。

7、把读取缓存等 *** 作做成服务组件，对业务层提供服务，业务层对应用层提供服务。

8、保留原始数据库组件，优化成服务组件，方便后续业务层灵活调用缓存或者是数据库。

9、不建议一次性全量上缓存，最开始不动核心业务，可以将边缘业务先换成缓存组件，一步步换至核心业务。

10、刷新内存，以memcached为例，新增，修改和删除 *** 作，一般采用lazy load的策略，即新增时只写入数据库，并不会马上更新Memcached，而是等到再次读取时才会加载到Memcached中，修改和删除 *** 作也是更新 数据库，然后将Memcached中的数据标记为失效，等待下次读取时再加载。

大方向两种方案：

1、脚本同步：自己写脚本将数据库数据写入到redis/memcached。这就涉及到实时数据变更的问题（mysql row binlog的实时分析），binlog增量订阅Alibaba 的canal ，以及缓存层数据 丢失/失效 后的数据同步恢复问题。

2、业务层实现：先读取nosql缓存层，没有数据再读取mysql层，并写入数据到nosql。nosql层做好多节点分布式（一致性hash），以及节点失效后替代方案（多层hash寻找相邻替代节点），和数据震荡恢复了。

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