應用系統(tǒng)分層架構(gòu)贷痪，為了加速數(shù)據(jù)訪問幻妓，會把最常訪問的數(shù)據(jù)，放在緩存(cache)里劫拢，避免每次都去訪問數(shù)據(jù)庫肉津。
操作系統(tǒng)，會有緩沖池(buffer pool)機制舱沧，避免每次訪問磁盤妹沙，以加速數(shù)據(jù)的訪問。
MySQL作為一個存儲系統(tǒng)熟吏，同樣具有緩沖池(buffer pool)機制距糖，以避免每次查詢數(shù)據(jù)都進行磁盤IO玄窝。
今天，和大家聊一聊InnoDB的緩沖池悍引。
InnoDB的緩沖池緩存什么恩脂？有什么用？
緩存表數(shù)據(jù)與索引數(shù)據(jù)趣斤，把磁盤上的數(shù)據(jù)加載到緩沖池俩块，避免每次訪問都進行磁盤IO，起到加速訪問的作用浓领。
速度快玉凯，那為啥不把所有數(shù)據(jù)都放到緩沖池里？
凡事都具備兩面性联贩，拋開數(shù)據(jù)易失性不說漫仆，訪問快速的反面是存儲容量小：
（1）緩存訪問快撑蒜，但容量小歹啼，數(shù)據(jù)庫存儲了200G數(shù)據(jù)，緩存容量可能只有64G座菠；
（2）內(nèi)存訪問快狸眼，但容量小，買一臺筆記本磁盤有2T浴滴，內(nèi)存可能只有16G拓萌；
因此，只能把“最熱”的數(shù)據(jù)放到“最近”的地方升略，以“最大限度”的降低磁盤訪問微王。
如何管理與淘汰緩沖池，使得性能最大化呢品嚣？
在介紹具體細節(jié)之前炕倘，先介紹下“預讀”的概念。
什么是預讀翰撑？
磁盤讀寫罩旋，并不是按需讀取，而是按頁讀取眶诈，一次至少讀一頁數(shù)據(jù)（一般是4K）涨醋，如果未來要讀取的數(shù)據(jù)就在頁中，就能夠省去后續(xù)的磁盤IO逝撬，提高效率浴骂。
預讀為什么有效？
數(shù)據(jù)訪問宪潮，通常都遵循“集中讀寫”的原則溯警，使用一些數(shù)據(jù)趣苏，大概率會使用附近的數(shù)據(jù)，這就是所謂的“局部性原理”愧膀，它表明提前加載是有效的拦键，確實能夠減少磁盤IO。
按頁(4K)讀取檩淋，和InnoDB的緩沖池設(shè)計有啥關(guān)系芬为？
（1）磁盤訪問按頁讀取能夠提高性能，所以緩沖池一般也是按頁緩存數(shù)據(jù)蟀悦；
（2）預讀機制啟示了我們媚朦，能把一些“可能要訪問”的頁提前加入緩沖池，避免未來的磁盤IO操作日戈；
InnoDB是以什么算法询张，來管理這些緩沖頁呢？
最容易想到的浙炼，就是LRU(Least recently used)份氧。
畫外音：memcache，OS都會用LRU來進行頁置換管理弯屈，但MySQL的玩法并不一樣蜗帜。
傳統(tǒng)的LRU是如何進行緩沖頁管理？
最常見的玩法是资厉，把入緩沖池的頁放到LRU的頭部厅缺，作為最近訪問的元素，從而最晚被淘汰宴偿。這里又分兩種情況：
（1）頁已經(jīng)在緩沖池里湘捎，那就只做“移至”LRU頭部的動作，而沒有頁被淘汰窄刘；
（2）頁不在緩沖池里窥妇，除了做“放入”LRU頭部的動作，還要做“淘汰”LRU尾部頁的動作娩践；
如上圖秩伞，假如管理緩沖池的LRU長度為10，緩沖了頁號為1欺矫，3，5…展氓，40穆趴，7的頁。
假如遇汞，接下來要訪問的數(shù)據(jù)在頁號為4的頁中：
（1）頁號為4的頁未妹，本來就在緩沖池里簿废；
（2）把頁號為4的頁，放到LRU的頭部即可络它，沒有頁被淘汰族檬；
畫外音：為了減少數(shù)據(jù)移動，LRU一般用鏈表實現(xiàn)化戳。
假如单料，再接下來要訪問的數(shù)據(jù)在頁號為50的頁中：
（1）頁號為50的頁，原來不在緩沖池里点楼；
（2）把頁號為50的頁扫尖，放到LRU頭部，同時淘汰尾部頁號為7的頁掠廓；
傳統(tǒng)的LRU緩沖池算法十分直觀换怖，OS，memcache等很多軟件都在用蟀瞧，MySQL為啥這么矯情沉颂，不能直接用呢？
這里有兩個問題：
（1）預讀失效悦污；
（2）緩沖池污染铸屉；
什么是預讀失效？
由于預讀(Read-Ahead)塞关，提前把頁放入了緩沖池抬探，但最終MySQL并沒有從頁中讀取數(shù)據(jù)，稱為預讀失效帆赢。
如何對預讀失效進行優(yōu)化小压？
要優(yōu)化預讀失效，思路是：
（1）讓預讀失效的頁椰于，停留在緩沖池LRU里的時間盡可能短怠益；
（2）讓真正被讀取的頁，才挪到緩沖池LRU的頭部瘾婿；
以保證蜻牢，真正被讀取的熱數(shù)據(jù)留在緩沖池里的時間盡可能長。
具體方法是：
（1）將LRU分為兩個部分：
新生代(new sublist)
老生代(old sublist)
（2）新老生代首尾相連偏陪，即：新生代的尾(tail)連接著老生代的頭(head)抢呆；
（3）新頁（例如被預讀的頁）加入緩沖池時，只加入到老生代頭部：
如果數(shù)據(jù)真正被讀鹊亚（預讀成功）抱虐，才會加入到新生代的頭部
如果數(shù)據(jù)沒有被讀取，則會比新生代里的“熱數(shù)據(jù)頁”更早被淘汰出緩沖池
舉個例子饥脑，整個緩沖池LRU如上圖：
（1）整個LRU長度是10恳邀；
（2）前70%是新生代懦冰；
（3）后30%是老生代；
（4）新老生代首尾相連谣沸；
假如有一個頁號為50的新頁被預讀加入緩沖池：
（1）50只會從老生代頭部插入刷钢，老生代尾部（也是整體尾部）的頁會被淘汰掉；
（2）假設(shè)50這一頁不會被真正讀取乳附，即預讀失敗内地，它將比新生代的數(shù)據(jù)更早淘汰出緩沖池；
假如50這一頁立刻被讀取到许溅，例如SQL訪問了頁內(nèi)的行row數(shù)據(jù)：
（1）它會被立刻加入到新生代的頭部瓤鼻；
（2）新生代的頁會被擠到老生代，此時并不會有頁面被真正淘汰贤重；
改進版緩沖池LRU能夠很好的解決“預讀失敗”的問題茬祷。
畫外音：但也不要因噎廢食，因為害怕預讀失敗而取消預讀策略并蝗，大部分情況下祭犯，局部性原理是成立的，預讀是有效的滚停。
新老生代改進版LRU仍然解決不了緩沖池污染的問題沃粗。
什么是MySQL緩沖池污染？
當某一個SQL語句键畴，要批量掃描大量數(shù)據(jù)時最盅，可能導致把緩沖池的所有頁都替換出去，導致大量熱數(shù)據(jù)被換出起惕，MySQL性能急劇下降涡贱，這種情況叫緩沖池污染。
例如惹想，有一個數(shù)據(jù)量較大的用戶表问词，當執(zhí)行：
select * from user where name like "%shenjian%";
雖然結(jié)果集可能只有少量數(shù)據(jù)，但這類like不能命中索引嘀粱，必須全表掃描激挪，就需要訪問大量的頁：
（1）把頁加到緩沖池（插入老生代頭部）；
（2）從頁里讀出相關(guān)的row（插入新生代頭部）锋叨；
（3）row里的name字段和字符串shenjian進行比較垄分，如果符合條件，加入到結(jié)果集中娃磺；
（4）…直到掃描完所有頁中的所有row…
如此一來锋喜，所有的數(shù)據(jù)頁都會被加載到新生代的頭部，但只會訪問一次，真正的熱數(shù)據(jù)被大量換出嘿般。
怎么這類掃碼大量數(shù)據(jù)導致的緩沖池污染問題呢？
MySQL緩沖池加入了一個“老生代停留時間窗口”的機制：
（1）假設(shè)T=老生代停留時間窗口涯冠；
（2）插入老生代頭部的頁炉奴，即使立刻被訪問，并不會立刻放入新生代頭部蛇更；
（3）只有滿足“被訪問”并且“在老生代停留時間”大于T瞻赶，才會被放入新生代頭部；
繼續(xù)舉例派任，假如批量數(shù)據(jù)掃描砸逊，有51，52掌逛，53师逸，54，55等五個頁面將要依次被訪問豆混。
如果沒有“老生代停留時間窗口”的策略篓像，這些批量被訪問的頁面，會換出大量熱數(shù)據(jù)皿伺。
加入“老生代停留時間窗口”策略后校读，短時間內(nèi)被大量加載的頁隶糕，并不會立刻插入新生代頭部，而是優(yōu)先淘汰那些，短期內(nèi)僅僅訪問了一次的頁谎碍。
而只有在老生代呆的時間足夠久，停留時間大于T览祖，才會被插入新生代頭部靡努。
上述原理，對應InnoDB里哪些參數(shù)宰翅？
有三個比較重要的參數(shù)弃甥。
參數(shù)：innodb_buffer_pool_size
介紹：配置緩沖池的大小，在內(nèi)存允許的情況下汁讼，DBA往往會建議調(diào)大這個參數(shù)淆攻，越多數(shù)據(jù)和索引放到內(nèi)存里，數(shù)據(jù)庫的性能會越好嘿架。
參數(shù)：innodb_old_blocks_pct
介紹：老生代占整個LRU鏈長度的比例瓶珊，默認是37耸彪，即整個LRU中新生代與老生代長度比例是63:37唱较。
畫外音：如果把這個參數(shù)設(shè)為100，就退化為普通LRU了纸镊。
參數(shù)：innodb_old_blocks_time
介紹：老生代停留時間窗口，單位是毫秒凯旭，默認是1000，即同時滿足“被訪問”與“在老生代停留時間超過1秒”兩個條件，才會被插入到新生代頭部差凹。
總結(jié)
（1）緩沖池(buffer pool)是一種常見的降低磁盤訪問的機制馁痴；
（2）緩沖池通常以頁(page)為單位緩存數(shù)據(jù)济欢；
（3）緩沖池的常見管理算法是LRU，memcache揍愁，OS，InnoDB都使用了這種算法；
（4）InnoDB對普通LRU進行了優(yōu)化：
將緩沖池分為老生代和新生代，入緩沖池的頁，優(yōu)先進入老生代，頁被訪問，才進入新生代肤粱，以解決預讀失效的問題
頁被訪問蛮穿，且在老生代停留時間超過配置閾值的，才進入新生代羔飞，以解決批量數(shù)據(jù)訪問，大量熱數(shù)據(jù)淘汰的問題
