【MySQL】InnoDB内存结构

InnoDB内存结构

主要组成

缓冲池

缓冲池的作用

缓冲池的结构

缓冲池中页与页之间连接方式分析

缓冲池如何组织数据

控制块初始化

页面初始化

缓冲池中页的管理

缓冲区淘汰策略

查看缓冲池信息

总结

变更缓冲区-Chang Buffer

变更缓冲区的作用

主要配置选项

查看当前变更缓冲区信息

自适应哈希

自适应哈希作用

自适应哈希的配置

查看自适应哈希信息

日志缓冲区

日志缓冲区的作用

日志缓冲区写入磁盘与内存比较

InnoDB内存结构总结

编辑

InnoDB内存结构

主要组成

内存结构主要构成

Buffer Pool缓冲区
Change Buffer变更缓冲区
adaptive_hash_index自适应哈希索引
Log Buffer 日志缓冲区

缓冲池

缓冲池的作用

缓冲池谓语InnoDB内存区域，主要用于缓存表和索引的常用数据。通过将频繁访问的数据（例如数据页、索引页）保存到内存中，缓冲池减少了磁盘的I/O操作，从而提高数据库性能。

缓冲池的结构

InnoDB的缓冲池至少包含一个Instance实例，其中一个Instance是真正的缓冲池事例对象，内存操作都是在Instance实例中进行

每个Instance实例中都有一个Chunk（服务器运行状态下动态调整块的大小），然后没Chunk块有包含若干个从磁盘上加载到内存的page数据页

缓冲池中页与页之间连接方式分析

链接机制

数据页在内存中的链接并未直接使用物理地址，而是通过链表中的指针和偏移量来表示
每个数据页头信息中包含一个next_record字段，该字段记录了下一行数据的偏移量，根据偏移量可以找到下一条数据

数据页的逻辑连接

数据页通过B+树索引逻辑连接，叶子节点为实际数据页，非叶子节点存储指向子节点的指针

双向链表

所有控制块都是通过双向链表连接，形成缓冲池LRU链表
头结点：最近访问的数据页
尾结点：最少访问的数据页，优先淘汰

链表节点的功能

数据是否为脏页
数据页的访问次数
数据页的最后访问时间

缓冲池如何组织数据

加载数据页
- 从磁盘中加载数据到缓冲池
- 为每一个加载的数据页分配一个控制块
- 控制块记录数据页的指针，并插入到LRU链表的头部
访问数据页：
- 通过控制块找到目标数据页
- 更新控制块的访问信息，将其移动到 LRU 链表头部
淘汰数据页：
- 当缓冲池空间不足时，从 LRU 链表尾部开始淘汰数据页
- 如果是脏页，先写回磁盘再释放

内存中的数据页和磁盘上的数据页的关系

磁盘中的数据页加载到内存后，缓冲区有一个内存页与之对应；内存中是使用控制块对其进行管理，控制块中是有一个指针指向了内存中真实的数据页

设置缓冲区大小

通过系统变量Innodb_buffer_pool_size进行设置，默认是128MB

缓冲池中instance数量

SHOW VARIABLES LIKE 'innodb_buffer_pool_instances';

设置（全局配置或配置文件中配置）

//全局配置
SET GLOBAL innodb_buffer_pool_instances = <数量>;//配置文件
[mysqld]
innodb_buffer_pool_instances = <数量>

根据缓冲区大小进行设置，如果缓冲区小于1GB，那么自动设置为1；如果缓冲区大于1GB那么默认值是8。

最大的实例数量是64

chunk的作用

chunk是缓冲池中最小的分配管理单位，每个chunk都有若干个页组成，页是最小的数据存储单位。一个chunk一般是1MB，一个数据页是16KB，那么一个chunk中有64页

chunk的核心作用：支持缓存池大小动态调整；提升缓存池的内存管理效率；减少大规模内存分配和锁竞争

控制块初始化

控制块在缓冲池初始化时与页面一起分配，每个页面分配一个对应的控制块，控制块的数量等于缓冲池中页面的数量

控制块是使用双向链表组织，开始缓冲池分配控制块数组，初始化每个控制块的结构体，将默认值填充到各个字段，然后建立双向链表，初始化链表的头尾指针

struct ControlBlock {void* page_ptr;           // 指向页面的指针bool is_dirty;            // 脏页标志int access_count;         // 访问计数uint64_t timestamp;       // 最后访问时间戳ControlBlock* prev;       // 指向前一个控制块ControlBlock* next;       // 指向后一个控制块
};

页面初始化

分配缓冲池实例的内存区域。
将内存区域按照 16KB 切分成若干页面。
初始化每个页面的头部元信息（如页面类型、下一页偏移）。
将页面与控制块建立一一对应关系。

内存先进行初始化，然后建立控制块与内存中缓存数据页之间的关系，从左边开始第一个控制块指向第一个缓冲数据页的内存地址

控制块与页面的关系

每个控制块通过指针指向缓冲池中的一个页面；控制块和页面的数量相等，每个控制块管理一个页面

首先分配页面内存后，记录页面的地址；然后将页面地址存储到对应的控制块中；最后将控制块加入到双向链表中

配置缓冲池提升性能

配置缓冲池大小
配置多个缓冲池实例
防止缓冲区扫描
配置缓冲区预读取
配置缓冲区的刷新策略
保存和恢复缓冲池的状态

缓冲池中页的管理

分析

页的三种状态

Free（空闲页）
- 含义：没有使用过的页，可以用来存储新的数据；这些页不包含任何有效的数据，完全空闲
- 作用：当需要加载新的数据页到缓冲池中的时候，InnoDB会优先从Free List中获取空闲页
Clean（干净页）
- 含义：已经使用但是没有被修改的页，与磁盘中的页内容一致，所以是不需要写回磁盘
- 作用：clean页通通常都是存储在LRU（最近最少使用）列表中，用于提供快速访问
Dirty（脏页）
- 含义：已经被修改但是还没有写回磁盘的页，这些页的内容与磁盘中的数据不同，需要在某些条件下写回磁盘从而确保数据的持久性
- 作用：Dirty页一般被放在Flush List中，等待后台线程触发特定条件后将其刷新到磁盘中

三个链表管理页

Free List
- 管理所有的空闲页
- 管理：当需要加载新的数据时候，从Free List中分配页；如果Free List中没有空闲页，会通过替换策略从LRU List中淘汰页
- 动态变化：LRU List 中淘汰的页被释放后，会重新加入到Free List
LRU List
- 管理Clean 和 Dirty 页
- 管理思路：页的访问会更新其在LRU列表中的位置，频繁访问的页会移动到列表前部，最少使用的页会逐渐移动到尾部；缓冲区需要更多空间的时候，LRU列表尾部的页会被释放或者写回磁盘
- 优化策略：使用中点插入策略，将新加载的也插入的LRU列表的中部，避免新页短时间占用较高优先级（下文详细分析）
Flush List
- 专门管理Dirty页
- 管理：当一个页被修改的时候，会被标记为Dirty然后加入到Flush List中；后台线程或者触发条件（例如缓冲池不足）就会定期扫描Flush List并将脏页写回到磁盘上
- 动态变化：当Dirty页被刷新到磁盘后，会从Flush List中移除

分析页管理中三种操作

读操作（加载数据页）
- 首先检查需要的页是否在缓冲池中，如果命中缓存，那么从缓冲池中读取；如果没有命中缓存，则从磁盘加载页到缓冲池；
- 从Free List分配空闲页，或者从LRU List替换最少使用的页
写操作（修改数据页）
- 修改缓冲池中数据页后，该页被标记为Dirty，然后将脏页加入到Flush List中，等待后续刷新磁盘
替换页
- 缓冲区不足的时候，从LRU List 尾部选择使用最少的页；如果是脏页那么先写回磁盘，再释放，释放后的页加入到Free List重新分配

总结

每个缓冲池通过三个列表管理三种内存页。Free未使用的页、Clean干净页、Dirty脏页

拓展1：内存如何快速找到目标页

InnoDB使用page Hash方式，当磁盘数据加载到内存的时候，用数据页的表空间ID和页号作为Key，页在内存的地址为Value保存起来，每次查询的时候通过Key快速定位到目标页，如果内存中没有目标页，则从磁盘中获取

缓冲区淘汰策略

分析

LRU机制分析

页访问
- 如果该页已在缓冲池中，InnoDB 会将其移动到 LRU 列表的头部，标记为最近使用。
- 如果该页不在缓冲池中，InnoDB 会从磁盘加载该页到缓冲池，并插入到 LRU 列表中。
页插入
- 新加载的页并不会直接插入到 LRU 列表的头部，而是通过中点插入策略
页淘汰
- 如果待淘汰页是 Clean 页，则直接从 LRU 列表移除。
- 如果是 Dirty 页，则需先将其写回磁盘，然后再移除。

总结

淘汰策略采用LRU

拓展1：页的插入为什么在中部而不是新列表的头部

如果直接将新页插入到列表的头部，容易受到顺序扫描或者批量数据加载的影响，从而会导致缓冲池被新加载的数据被污染，频繁访问的页反而会被淘汰，所以使用中点插入解决该问题

InnoDB在读取页的时候会有预读，也就是根据当前访问记录自动推断后面可能访问哪些页，然后一起加载到内存，从而提高查询效率，从中间点插入可以让其尽快淘汰

查看缓冲池信息

SHOW ENGINE INNODB STATUS\G;

Buffer pool size：缓冲池的总大小（以页为单位）。
Free buffers：空闲页的数量。
Database pages：已加载到缓冲池的数据库页数量。
Modified db pages：脏页（已被修改但尚未写回磁盘的页）数量。
Pages read：自服务器启动以来从磁盘读取的页数。
Pages written：自服务器启动以来写入磁盘的页数。
Pages created：自服务器启动以来新创建的页数。
Read requests：逻辑读请求的总数。
Write requests：写请求的总数。

总结

缓冲池的主要作用是用于缓存各种数据，最主要的就是缓存从磁盘中加载数据页，从而提高读取效率
缓冲池为方便数据组织定义了不同的数据结构：Buffer Pool中包含至少一个Instance，Instance包含至少一个Chunk，Chunk管理若干个个从磁盘中加载到内存的Page页
缓冲池使用三种链表管理三种内存页，分别是Free List 、LRU List和FLush List
淘汰策略是LRU算法

变更缓冲区-Chang Buffer

变更缓冲区的作用

分析

变更缓冲区

存储内容：用于缓存次级索引页的膝盖内容（例如INSERT\UPDATA\DELETE）；如果修改涉及的次索引页还没有被加载到缓冲池中，那么变更缓冲池就会临时保存这些修改，而不是立刻就加载索引页到缓冲池中并写入磁盘

写入磁盘触发条件

当涉及的索引页不在缓冲池中的时候，变更缓冲区会暂时存储修改操
当后面其他操作需要访问这些索引页的时候，InnoDB会将索引页从磁盘加载到缓冲池中，并将变更缓冲区的修改合并到加载页中

总结

减少磁盘I/O：次级索引修改频繁的时候，变更缓冲区避免了每次修改都触发磁盘读取操作；批量合并修改后再写入磁盘，有效减少随机磁盘访问
提高读写性能，通过合并操作减少了磁盘的随机写入次数，优化了磁盘写入性能
对于不经常访问的索引页，变更缓冲区延迟了其加载时间，降低了缓冲池的压力

拓展：主键索引和二级索引

主键索引就像一本书的目录，唯一且直接指向内存
二级索引就像术后的关键词索引表，可以针对于多列进行加速查询，但是需要回表找到数据行
- 二级索引不是唯一的，针对的是非主键列，允许多个数据行有相同值
二级索引的存在让查询更加灵活高效

主要配置选项

分析

缓冲类型

控制变更缓冲区的行为，指定变更缓冲区缓存哪些类型

all：缓存所有次级索引的修改操作（默认值）
insert：进缓存次级层插入操作
deletes：次级的删除操作
changes：缓存插入和删除操作
purges：仅缓存清除操作
none：禁用变更缓冲区

// 动态调整
SET GLOBAL innodb_change_buffering = 'inserts';// 修改配置文件[mysqld]
innodb_change_buffering = inserts

变更缓冲池大小

范围1-50（表示占缓冲池大小的百分比）

// 动态调整
SET GLOBAL innodb_change_buffer_max_size = 30; -- 设置为 30%//配置文件
[mysqld]
innodb_change_buffer_max_size = 30

总结

主要配置项就是缓冲类型和更改缓冲区的最大大小

查看当前变更缓冲区信息

SHOW ENGINE INNODB STATAUS\G//命令同上，找到对应的信息即可

自适应哈希

自适应哈希作用

分析

工作原理分析

InnoDB动态监控缓冲池页的访问情况
- 如果某些表或者索引页被频繁访问，并且通过创建哈希表可以显著提升查询性能，InnoDB会自动为其生成哈希索引
构建哈希索引
- 自适应哈希索引是基于B+树索引动态生成；其将频繁访问的页或行的索引转化为哈希表的条目，映射到内存的位置
自适应哈希索引存储在内存中，全部依赖缓冲池空间

启动和关闭命令

SET GLOBAL innodb_adaptive_hash_index = 1;SET GLOBAL innodb_adaptive_hash_index = 0;

总结

自适应哈希可以提升查询速度，通过减少索引层次的遍历，显著提升查询效率；同时基于缓冲池的构建，直接利用已有的数据和索引页

拓展：使用自适应哈希的原因

提升查询性能：B+树已经非常高效，但是其需要多层遍历；自适应哈希索引通过直接映射的方式减少查询路径上的层次
减少系统资源消耗：针对于高频访问的路径，B+树多次比较和遍历会大量消耗CPU资源；自适应哈希通过避免遍历和比较，降低CPU资源的利用
简化高频查询：针对于某些频繁重复查询的模式，自适应哈希索引可以显著减少查询时间

拓展：自适应哈希KV设置

Key来源：自适应哈希Key是查询条件的索引键值；Value则是该Key对应缓冲池中的B+树页的内存地址。自适应哈希索引通过将Key映射到该Value，可以直接跳转到缓冲池中的内存位置，避免了遍历B+树的操作

映射过程分析：当某一个索引键频繁的被访问，自适应哈希索引会记录该Key和Value的关系；查询的时候直接通过哈希值找到对应的Value，无需要再去访问B+树的多级结构

拓展：自适应哈希索引存储位置

自适应哈希是存储在缓冲池中的内存区域中，缓冲池初始化后分配一部分空间用于存储自适应哈希；

为了避免高并发访问自适应哈希引起锁的竞争，InnoDB支持对哈希索引进行分区，该分区机制可以显著减少多线程访问自适应哈希索引时的冲突

自我理解&&

例如在图书馆找一本书的场景为被背景。传统B+树索引则每次读者找书，都逐层开始招数，即使手里有目录，但还是需要一页一页的查找；自适应哈希则是将那些热门书籍放在（缓冲区）的快速取书区中，所以此时找书的时候就不需要去按照目录逐层寻找。

高并发场景下就会出现问题，因为设置快速取书区只有一张桌子，当多个人去找不同的热门书籍的时候，这些人就会排队，所以也就导致了锁竞争

分区解决该问题的思路，图书馆中设置多个桌子，根据热门数据的类型将其放在不同的桌子，那么当读者来找书的时候，找到不同的桌子，然后在自己的分区中上锁，这样就提高了效率

技术角度理解&&

自适应哈希的分区机制，也就是把一个大的快速指引区域（一个单个哈希表）拆分成多个小的指引区域；通过哈希函数计算，将不同查询条件（Key）分配到不同区

这样做的好处就在于当多个线程访问的时候，如果其查询的数据分配到了不同的分区，也是可以同时工作的，不会相互阻塞。

自适应哈希的配置

启用和禁用

// 临时关闭和启用SET GLOBAL innodb_adaptive_hash_index = OFF; -- 禁用
SET GLOBAL innodb_adaptive_hash_index = ON;  -- 启用// 配置文件[mysqld]
innodb_adaptive_hash_index = 0  # 禁用

分区数量配置

通过调整哈希索引分区数量，从而减少高并发访问时的锁竞争；每个分区都有一个独立的哈希表，线程访问的时候只需要锁定对应分区即可，不需要整个哈希表

SET GLOBAL innodb_adaptive_hash_index_parts = 16;  -- 设置为 16 个分区// 配置文件[mysqld]
innodb_adaptive_hash_index_parts = 16

缓冲池大小设置

SET GLOBAL innodb_buffer_pool_size = 8G; -- 设置缓冲池为 8GB

查看自适应哈希信息

查看自适应哈希的状态

Hash table size：哈希表大小。
Used cells：已使用的哈希表条目。
Total searches 和 Successful searches：表示查询命中率，越接近 100%，AHI 的效果越好

查询性能统计

命中率计算

日志缓冲区

日志缓冲区的作用

总结

缓存事务日志
- 在事务执行过程中，InnoDB 会将所有需要写入到 Redo Log 的信息先写入日志缓冲区
- 这些信息包括事务对表数据的修改，用于在数据库崩溃时进行恢复
提高写入效率
- 直接将每次事务的日志写入磁盘会产生大量的随机 I/O 操作，影响性能
- 日志缓冲区通过将多个事务的日志批量写入磁盘，显著减少磁盘写入次数，从而提高性能
事务持久性
- Redo Log 是 InnoDB 支持事务持久性的核心组件。即使数据库崩溃，也可以通过 Redo Log 恢复已提交的事务
- 日志缓冲区确保在事务提交时，相关日志已经持久化到磁盘
崩溃恢复
- 当 MySQL 服务意外中断或崩溃时，日志缓冲区中的数据如果已经被刷新到磁盘的 Redo Log 文件，InnoDB 可以利用这些日志恢复数据