我们经常会遇到这样的问题，我的主机内存只有 100G，现在要对一个 200G 的大表做全表扫描，会不会把数据库主机的内存用光了？这个问题确实值得担心，被系统 OOM（out of memory）可不是闹着玩的。
但是，反过来想想，逻辑备份的时候，可不就是做整库扫描吗？如果这样就会把内存吃光，逻辑备份不是早就挂了？所以说，对大表做全表扫描，看来应该是没问题的。但是，这个流程到底是怎么样的呢？
全表扫描对 server 层的影响
我们已经知道，InnoDB 的数据是保存在主键索引上的，所以全表扫描实际上是直接扫描表 t 的主键索引。然后查到的每一行都可以直接放到结果集里面，然后返回给客户端。实际上，服务端并不需要保存一个完整的结果集。取数据和发数据的流程是这样的：
- 获取一行，写到 net_buffer 中。这块内存的大小是由参数 net_buffer_length 定义的，默认是 16k。
- 重复获取行，直到 net_buffer 写满，调用网络接口发出去。
- 如果发送成功，就清空 net_buffer，然后继续取下一行，并写入 net_buffer。
- 如果发送函数返回 EAGAIN 或 WSAEWOULDBLOCK，就表示本地网络栈（socket send buffer）写满了，进入等待。直到网络栈重新可写，再继续发送。
也就是说，MySQL 是“边读边发的”，这个概念很重要。这就意味着，如果客户端接收得慢，会导致 MySQL 服务端由于结果发不出去，这个事务的执行时间变长。
比如下面，我们故意让客户端不去读 socket receive buffer 中的内容，然后在服务端 show processlist 看到的结果。
如果你看到 State 的值一直处于“Sending to client”，就表示服务器端的网络栈写满了。
如果客户端使用–quick 参数，会使用 mysql_use_result 方法。这个方法是读一行处理一行。你可以想象一下，假设有一个业务的逻辑比较复杂，每读一行数据以后要处理的逻辑如果很慢，就会导致客户端要过很久才会去取下一行数据，可能就会出现上面的情况。
对于正常的线上业务来说，如果一个查询的返回结果不会很多的话，我都建议你使用 mysql_store_result 这个接口，直接把查询结果保存到本地内存。
如果当你看到很多个线程都处于“Sending to client”这个状态，就意味着你要让业务开发同学优化查询结果，并评估这么多的返回结果是否合理。如果要快速减少处于这个状态的线程的话，将 net_buffer_length 参数设置为一个更大的值是一个可选方案。
如果由于客户端压力太大，迟迟不能接收结果，会导致 MySQL 无法发送结果而影响语句执行，但这还不是最糟糕的情况。最糟糕的是造成了“长事务”。至于长事务的影响，就要结合我们前面文章中提到的锁、MVCC 了。
- 如果前面的语句有更新，意味着它们在占用着行锁，会导致别的语句更新被锁住；
- 当然读的事务也有问题，就是会导致 undo log 不能被回收，导致回滚段空间膨胀。
与“Sending to client”长相很类似的一个状态是“Sending data”，这是一个经常被误会的问题。实际上，一个查询语句的状态变化是这样的（注意：这里，我略去了其他无关的状态）：
- MySQL 查询语句进入执行阶段后，首先把状态设置成“Sending data”；
- 然后，发送执行结果的列相关的信息（meta data) 给客户端；
- 再继续执行语句的流程；
- 执行完成后，把状态设置成空字符串。
也就是说，“Sending data”并不一定是指“正在发送数据”，而可能是处于执行器过程中的任意阶段。
所以，仅当线程处于“等待客户端接收结果”的状态，才会显示"Sending to client"；而如果显示成“Sending data”，它的意思只是“正在执行”。
全表扫描对 InnoDB 的影响
内存的数据页是在 Buffer Pool (BP) 中管理的，在 WAL 里 Buffer Pool 起到了加速更新的作用。而实际上，Buffer Pool 还有一个更重要的作用，就是加速查询。而 Buffer Pool 对查询的加速效果，依赖于一个重要的指标，即：内存命中率。一般情况下，一个稳定服务的线上系统，要保证响应时间符合要求的话，内存命中率要在 99% 以上。
执行 show engine innodb status ，可以看到“Buffer pool hit rate”字样，显示的就是当前的命中率。
InnoDB Buffer Pool 的大小是由参数 innodb_buffer_pool_size 确定的，一般建议设置成可用物理内存的 60%~80%。如果一个 Buffer Pool 满了，而又要从磁盘读入一个数据页，那肯定是要淘汰一个旧数据页的。InnoDB 内存管理用的是最近最少使用 (Least Recently Used, LRU) 算法，这个算法的核心就是淘汰最久未使用的数据。
InnoDB 管理 Buffer Pool 的 LRU 算法，是用链表来实现的，最近刚刚被访问过的数据页会被放到链表头。如果某次访问的数据页是不存在于链表中的，所以需要在 Buffer Pool 中新申请一个数据页 P，但是由于内存已经满了，不能申请新的内存。于是，会清空链表末尾 的数据页的内存，存入 新的的内容，然后放到链表头部。
这个算法乍一看上去没什么问题，但是如果考虑到要做一个全表扫描，按照这个算法扫描的话，就会把当前的 Buffer Pool 里的数据全部淘汰掉，存入扫描过程中访问到的数据页的内容。也就是说 Buffer Pool 里面主要放的是这个历史数据表的数据。对于一个正在做业务服务的库，这可不妙。你会看到，Buffer Pool 的内存命中率急剧下降，磁盘压力增加，SQL 语句响应变慢。
实际上，InnoDB 对 LRU 算法做了改进：
在 InnoDB 实现上，按照 5:3 的比例把整个 LRU 链表分成了 young 区域和 old 区域。图中 LRU_old 指向的就是 old 区域的第一个位置，是整个链表的 5/8 处。也就是说，靠近链表头部的 5/8 是 young 区域，靠近链表尾部的 3/8 是 old 区域。改进后的 LRU 算法执行流程变成
- 图 中状态 1，要访问数据页 P3，由于 P3 在 young 区域，因此和优化前的 LRU 算法一样，将其移到链表头部，变成状态 2。
- 之后要访问一个新的不存在于当前链表的数据页，这时候依然是淘汰掉数据页 Pm，但是新插入的数据页 Px，是放在 LRU_old 处。
- 处于 old 区域的数据页，每次被访问的时候都要做下面这个判断：
- 若这个数据页在 LRU 链表中存在的时间超过了 1 秒，就把它移动到链表头部；
- 如果这个数据页在 LRU 链表中存在的时间短于 1 秒，位置保持不变。1 秒这个时间，是由参数 innodb_old_blocks_time 控制的。其默认值是 1000，单位毫秒。
这个策略，就是为了处理类似全表扫描的操作量身定制的。可以看到，这个策略最大的收益，就是在扫描这个大表的过程中，虽然也用到了 Buffer Pool，但是对 young 区域完全没有影响，从而保证了 Buffer Pool 响应正常业务的查询命中率。
内容来源： 林晓斌《MySQL实战45讲》