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缓冲池(buffer pool),这次彻底懂了!!!

51CTO 发表于 2020-11-12 00:55:39 2020-11-12
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【摘要】 应用系统分层架构,为了加速数据访问,会把最常访问的数据,放在缓存(cache)里,避免每次都去访问数据库。 操作系统,会有缓冲池(buffer pool)机制,避免每次访问磁盘,以加速数据的访问。 MySQL作为一个存储系统,同样具有缓冲池(buffer pool)机制,以避免每次查询数据都进行磁盘IO。 今天,和大家聊一聊InnoDB的缓冲池。 InnoDB的缓冲池缓存什么...

缓冲池(buffer pool),这次彻底懂了!!!

应用系统分层架构,为了加速数据访问,会把最常访问的数据,放在缓存(cache)里,避免每次都去访问数据库。

操作系统,会有缓冲池(buffer pool)机制,避免每次访问磁盘,以加速数据的访问。

MySQL作为一个存储系统,同样具有缓冲池(buffer pool)机制,以避免每次查询数据都进行磁盘IO。

今天,和大家聊一聊InnoDB的缓冲池。

InnoDB的缓冲池缓存什么?有什么用?

缓存表数据与索引数据,把磁盘上的数据加载到缓冲池,避免每次访问都进行磁盘IO,起到加速访问的作用。

速度快,那为啥不把所有数据都放到缓冲池里?
凡事都具备两面性,抛开数据易失性不说,访问快速的反面是存储容量小:
(1)缓存访问快,但容量小,数据库存储了200G数据,缓存容量可能只有64G;
(2)内存访问快,但容量小,买一台笔记本磁盘有2T,内存可能只有16G;
因此,只能把“最热”的数据放到“最近”的地方,以“最大限度”的降低磁盘访问。

如何管理与淘汰缓冲池,使得性能最大化呢?

在介绍具体细节之前,先介绍下“预读”的概念。

什么是预读?

磁盘读写,并不是按需读取,而是按页读取,一次至少读一页数据(一般是4K),如果未来要读取的数据就在页中,就能够省去后续的磁盘IO,提高效率。

预读为什么有效?

数据访问,通常都遵循“集中读写”的原则,使用一些数据,大概率会使用附近的数据,这就是所谓的“局部性原理”,它表明提前加载是有效的,确实能够减少磁盘IO。

按页(4K)读取,和InnoDB的缓冲池设计有啥关系?

(1)磁盘访问按页读取能够提高性能,所以缓冲池一般也是按页缓存数据;
(2)预读机制启示了我们,能把一些“可能要访问”的页提前加入缓冲池,避免未来的磁盘IO操作;

InnoDB是以什么算法,来管理这些缓冲页呢?

最容易想到的,就是LRU(Least recently used)。
画外音:memcache,OS都会用LRU来进行页置换管理,但MySQL的玩法并不一样。

传统的LRU是如何进行缓冲页管理?

最常见的玩法是,把入缓冲池的页放到LRU的头部,作为最近访问的元素,从而最晚被淘汰。这里又分两种情况:
(1)页已经在缓冲池里,那就只做“移至”LRU头部的动作,而没有页被淘汰;
(2)页不在缓冲池里,除了做“放入”LRU头部的动作,还要做“淘汰”LRU尾部页的动作;
缓冲池(buffer pool),这次彻底懂了!!!

如上图,假如管理缓冲池的LRU长度为10,缓冲了页号为1,3,5…,40,7的页。

假如,接下来要访问的数据在页号为4的页中:
缓冲池(buffer pool),这次彻底懂了!!!
(1)页号为4的页,本来就在缓冲池里;
(2)把页号为4的页,放到LRU的头部即可,没有页被淘汰;
画外音:为了减少数据移动,LRU一般用链表实现。

假如,再接下来要访问的数据在页号为50的页中:
缓冲池(buffer pool),这次彻底懂了!!!
(1)页号为50的页,原来不在缓冲池里;
(2)把页号为50的页,放到LRU头部,同时淘汰尾部页号为7的页;

传统的LRU缓冲池算法十分直观,OS,memcache等很多软件都在用,MySQL为啥这么矫情,不能直接用呢?
这里有两个问题:
(1)预读失效;
(2)缓冲池污染;

什么是预读失效?

由于预读(Read-Ahead),提前把页放入了缓冲池,但最终MySQL并没有从页中读取数据,称为预读失效。

如何对预读失效进行优化?

要优化预读失效,思路是:
(1)让预读失败的页,停留在缓冲池LRU里的时间尽可能短;
(2)让真正被读取的页,才挪到缓冲池LRU的头部;
以保证,真正被读取的热数据留在缓冲池里的时间尽可能长。

具体方法是:
(1)将LRU分为两个部分:

  • 新生代(new sublist)
  • 老生代(old sublist)
    (2)新老生代收尾相连,即:新生代的尾(tail)连接着老生代的头(head);
    (3)新页(例如被预读的页)加入缓冲池时,只加入到老生代头部:
  • 如果数据真正被读取(预读成功),才会加入到新生代的头部
  • 如果数据没有被读取,则会比新生代里的“热数据页”更早被淘汰出缓冲池

缓冲池(buffer pool),这次彻底懂了!!!
举个例子,整个缓冲池LRU如上图:
(1)整个LRU长度是10;
(2)前70%是新生代;
(3)后30%是老生代;
(4)新老生代首尾相连;

缓冲池(buffer pool),这次彻底懂了!!!
假如有一个页号为50的新页被预读加入缓冲池:
(1)50只会从老生代头部插入,老生代尾部(也是整体尾部)的页会被淘汰掉;
(2)假设50这一页不会被真正读取,即预读失败,它将比新生代的数据更早淘汰出缓冲池;
缓冲池(buffer pool),这次彻底懂了!!!

假如50这一页立刻被读取到,例如SQL访问了页内的行row数据:
(1)它会被立刻加入到新生代的头部;
(2)新生代的页会被挤到老生代,此时并不会有页面被真正淘汰;

改进版缓冲池LRU能够很好的解决“预读失败”的问题。
画外音:但也不要因噎废食,因为害怕预读失败而取消预读策略,大部分情况下,局部性原理是成立的,预读是有效的。

新老生代改进版LRU仍然解决不了缓冲池污染的问题。

什么是MySQL缓冲池污染?

当某一个SQL语句,要批量扫描大量数据时,可能导致把缓冲池的所有页都替换出去,导致大量热数据被换出,MySQL性能急剧下降,这种情况叫缓冲池污染。

例如,有一个数据量较大的用户表,当执行:
select * from user where name like "%shenjian%";
虽然结果集可能只有少量数据,但这类like不能命中索引,必须全表扫描,就需要访问大量的页:
(1)把页加到缓冲池(插入老生代头部);
(2)从页里读出相关的row(插入新生代头部);
(3)row里的name字段和字符串shenjian进行比较,如果符合条件,加入到结果集中;
(4)…直到扫描完所有页中的所有row…

如此一来,所有的数据页都会被加载到新生代的头部,但只会访问一次,真正的热数据被大量换出。

怎么这类扫码大量数据导致的缓冲池污染问题呢?

MySQL缓冲池加入了一个“老生代停留时间窗口”的机制:
(1)假设T=老生代停留时间窗口;
(2)插入老生代头部的页,即使立刻被访问,并不会立刻放入新生代头部;
(3)只有满足“被访问”并且“在老生代停留时间”大于T,才会被放入新生代头部;
缓冲池(buffer pool),这次彻底懂了!!!

继续举例,假如批量数据扫描,有51,52,53,54,55等五个页面将要依次被访问。

缓冲池(buffer pool),这次彻底懂了!!!
如果没有“老生代停留时间窗口”的策略,这些批量被访问的页面,会换出大量热数据。
缓冲池(buffer pool),这次彻底懂了!!!

加入“老生代停留时间窗口”策略后,短时间内被大量加载的页,并不会立刻插入新生代头部,而是优先淘汰那些,短期内仅仅访问了一次的页。
缓冲池(buffer pool),这次彻底懂了!!!

而只有在老生代呆的时间足够久,停留时间大于T,才会被插入新生代头部。

上述原理,对应InnoDB里哪些参数?

有三个比较重要的参数。
缓冲池(buffer pool),这次彻底懂了!!!
参数:innodb_buffer_pool_size
介绍:配置缓冲池的大小,在内存允许的情况下,DBA往往会建议调大这个参数,越多数据和索引放到内存里,数据库的性能会越好。

参数:innodb_old_blocks_pct
介绍:老生代占整个LRU链长度的比例,默认是37,即整个LRU中新生代与老生代长度比例是63:37。
画外音:如果把这个参数设为100,就退化为普通LRU了。

参数:innodb_old_blocks_time
介绍:老生代停留时间窗口,单位是毫秒,默认是1000,即同时满足“被访问”与“在老生代停留时间超过1秒”两个条件,才会被插入到新生代头部。

总结

(1)缓冲池(buffer pool)是一种常见的降低磁盘访问的机制;
(2)缓冲池通常以页(page)为单位缓存数据;
(3)缓冲池的常见管理算法是LRU,memcache,OS,InnoDB都使用了这种算法;
(4)InnoDB对普通LRU进行了优化:

  • 将缓冲池分为老生代和新生代,入缓冲池的页,优先进入老生代,页被访问,才进入新生代,以解决预读失效的问题
  • 页被访问,且在老生代停留时间超过配置阈值的,才进入新生代,以解决批量数据访问,大量热数据淘汰的问题

思路,比结论重要。
解决了什么问题,比方案重要。
缓冲池(buffer pool),这次彻底懂了!!!
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调研:缓冲池是缓存的差别是啥?
画外音:长文阅读和转发低,为啥?

文章来源: blog.51cto.com,作者:架构师之路,版权归原作者所有,如需转载,请联系作者。

原文链接:blog.51cto.com/jyjstack/2548713

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