带你吃透MySQL系列：InnoDB引擎浅析

InnoDB概述

MySQL我们都很熟悉，InnoDB引擎作为MySQL当前最多被使用的存储引擎，收到了很多的关注。该引擎是第一个完整支持事务ACID特性的存储引擎，特点是支持行锁，MVCC，一致性非锁定读等。本文作为解析MySQL的第一篇文章，会为大家详细解读一下内存池的设计细节，以及详解InnoDB的特性。在之后的文章中，会切入MySQL的各个具体的维度，解析MySQL的各个技术细节，请大家持续关注。如有问题，欢迎大家一起讨论。

InnoDB体系架构

如图，InnoDB体系架构，宏观上即是这样。InnoDB由很多个内存块组成，这些内存块构成了一个大的内存池，内存池的作用是：

• 负责缓存数据，方便快速读取，并且修改过的数据会先在这里缓存，之后再刷到磁盘中。
• 缓冲日志，例如redo log。
• 维护MySQL的多个内部数据结构。
• …… MySQL是一个单进程实例，内部会存在多个后台线程，线程有很多种类，每一类线程具有不同的任务，这些后台线程的主要任务是：保证内存池中会缓存最近的数据，flush脏数据，保证遇到故障可以恢复（日志机制的实现）等。

后台线程有如下分类：

• master thread：主要负责将缓冲池中的数据异步刷新到磁盘，保证数据的一致性，包含脏页的刷新，合并插入缓冲，undo页的回收等。
• IO thread：InnoDB中大量使用AIO来处理写IO请求，IO thread用来负责这些IO请求的回调处理。
• purge thread：undolog作为事务回滚的必要日志，当事务提交了之后，存储在undo log中的相关数据可能不再需要了。原先回收undo log的任务是交给master线程的，后来为了减轻master线程的压力，便将这个回收任务独立了出来，purge thread会回收这些无用的数据页。
• page cleaner thread：在InnoDB1.2中引入，任务是将内存中的脏页flush到磁盘，也是为了减轻master线程的压力。

InnoDB内存

接下来，为大家介绍一下InnoDB的内存池。内存池中又划分为了缓冲池，重做日志缓冲，额外内存池。

缓冲池

几乎任何可持久化的存储系统，都会设有缓冲池。缓冲池，顾名思义，就是用于缓存数据，用于弥补CPU速度和磁盘速度之间的鸿沟。InnoDB将数据按照页的方式进行管理，当数据库试图读取一页时，首先会判断该页是否存在于缓冲池中，若存在，则直接读取，若不存在，才需要去磁盘中读取该页，并将该页加入到缓冲池中。

当数据库试图修改某页中的数据时，首先会修改在缓冲池中的页，之后再按照一定规则将该页flush回磁盘。这个规则叫做“checkpoint机制”，在后面的文章会讲。

我们可以通过参数innodb_buffer_pool_instances来配置缓冲池实例的个数，默认为1，若有多个实例，每个页会根据哈希映射到不同的实例中。多实例可以减少库内部竞争，增加数据库的并发处理能力。

我们也可以通过参数控制缓冲池的大小，在生产环境下，数据库一般都会部署在64位的操作系统下，因为32位机器最大的内存也仅有3G，相对来说太小了。

如何管理缓冲池中的页

MySQL缓冲池的大小是固定的，随着实例的运行，会有很多页被不断地读入和读出，那么MySQL是如何管理这个缓冲池的呢？

MySQL采用的是改良版的LRU算法来管理缓冲池的页。LRU算法大家都清楚，最常被读到的页放在LRU前端，最不常被读到的页放在尾端。MySQL对LRU算法做了一些更改，每当读取一个新的页到内存时，不会按照常规的LRU算法，将其放到LRU列表的最前端，而是根据innodb_old_blocks_pct参数的配置，放到LRU列表的某个位置，例如上述参数的值为40%,那么，就会放到离尾端40%的位置。这个位置，叫做midpoint。midpoint之前的位置，叫做热端，可以理解为：热端的数据，即是热点数据。

那么，为啥要这么搞呢？ 我们可以设想一个场景，如果有几个页是热点数据，经常会被读取。他们理所当然的会放在LRU列表的最前端。然后这时，用户进行了一个全表扫描操作，这个操作会往内存中新增许多磁盘上的页，如果采用常规LRU算法，这些新页会挤掉热点数据页，占据列表头部，甚至直接把热点数据挤出缓冲区。但是用户只是在这一刻偶尔进行了一下table scan，之后依然会读取热点数据，但此时缓冲池中是大量table scan读入的非热点数据，热点数据只能从磁盘重新读取了，无疑增加了许多耗时。

所以，MySQL采用了上述方法。与此同时，MySQL还有一个参数：innodb_old_blocks_time，这个参数的值，意味着当一个数据页被读取到了midpoint位置时，需要经过多久，才会被加入到LRU列表的热端。

通过上述两个参数的配置，我们可以做到，当一个页被读入缓冲池中，并且在缓冲池中需要待够一定时长之后（没有被LRU列表淘汰），才能进入到LRU列表的热端，这样就极大地保证了LRU的前部存放的是真正的热点数据。

注意，LRU列表只管理缓冲池中的数据页和索引页，其他类型的页是不归LRU列表管理的。

LRU列表只管理已被读取的页，当数据库刚启动时，LRU列表是空的，因为此时还没有任何一页被读取到内存中，这时，所有的空闲页存在于free列表中。当需要往缓冲池中新放入一页时，首先判断free列表中是否有空闲页，若有，则将该页从free列表删除，并放入LRU列表；若没有，则在LRU列表中淘汰末尾的页。

InnoDB缓冲池的页默认大小为16KB，但是支持压缩功能，将其压缩为1KB，2Kb，4KB，8KB大小的页。针对非16KB的页，采用unzip_LRU列表进行管理。每种大小的页，分别有一个对应的unzip_LRU列表进行管理，并基于伙伴算法来管理内存的分配。例如要申请一个2KB的页，首先去2KB的列表查，如果有空闲的页，直接分配；如果没有，则首先去4KB的列表查，如果有，则将其拆成两个2KB的页，一个用于分配，一个写入2KB的unzip_LRU表中。以此类推。

当缓冲池中有了脏页，就需要将其刷到内存。flush_list中即是所有的脏页。需要注意，LRU列表管理的是已被读取的页，flush列表存储所有脏页，所以一个脏页可能同时存在于LRU列表和flush列表中。二者互不影响。

重做日志缓冲

几乎所有和磁盘打交道的存储都使用到了WAL（write ahead log）技术，即在写入真正数据之前，都会记录一条日志，日志一般是磁盘顺序写的，速度很快，防止在flush真正数据之前宕机。重做日志缓冲，就是MySQL中WAL的实现。

redo log记录了所有修改的操作，是一种逻辑物理日志，具体来说，就是记录了 某个页 发生了 哪些更改。

重做日志缓冲（redo log buffer）大小默认为8M，可以通过参数Innodb_log_buffer_size控制。在MySQL事务开始时，就会不断地将redo log记录到redo log buffer中，之后，会按照一定规则刷到redo log file中。

redo log buffer的刷盘时机是：

• master thread每秒会将buffer中的日志刷入磁盘。
• 当buffer剩余空间的大小不足一半时，刷入磁盘。
• innodb_flush_log_at_trx_commit参数的配置决定。该参数的值可以为0,1,2。不同的值决定了每次事务提交时的刷盘策略。 设置为0：每次事务提交不刷盘。 设置为1：每次事务提交，都刷盘。 设置为2：每次事务提交，仅写入操作系统的页缓存，之后由操作系统的flush策略决定什么时候刷盘。可以看到，当设置这个参数为0或2时，MySQL的事务就失去了“D”的特性。并且当设置为2时，如果写入页缓存时，MySQL宕机了，但是操作系统没挂，那么数据是不会丢失的。 此参数默认为1。

可见，redo log buffer的大小不需要太大，因为至少每秒会flush一次，只要保证一秒内产生的日志量足够存储就行。

InnoDB特性

InnoDB有很多关键的特性，这些特性的存在，使得InnoDB可以具有更高的可靠性以及性能。

这些特性分别有：

• 插入缓冲（insert buffer）
• 两次写（double write）
• 自适应哈希索引
• 异步IO
• 刷新邻接页

插入缓冲

我们都知道MySQL表的组织结构在磁盘中是按照主键ID排序的B+树，并且写入顺序一般情况下主键ID是auto-increment的，所以针对一条数据的写入，聚簇索引的写入一般是顺序写入的（当然总是会写满一个页之后需要写新一个页，但毕竟是极少数的情况嘛，同时需要注意，很多文档里写到b+树是按照顺序存储磁盘上的数据的，这里要明确，这里的顺序存储，指的是逻辑上的顺序，而不是物理上的顺序，很好理解，物理上的顺序也太难维护了吧！逻辑上的顺序，指的是叶节点之间会用双向链表连接起来，同时每一页中的每一行数据也会用双向链表连接起来），不需要随机IO。但是，这时候，针对表上非聚簇索引的写入，大概率就是随机IO了；所以维护非聚簇索引就是一个相对较耗时的问题。

因此，InnoDB中设置了插入缓冲（insert-buffer），对于非聚簇索引的插入或更新，不是直接写入磁盘，而是先判断该非聚簇索引所在的页是否在插入缓冲当中，如果在，则修改缓冲中的索引，如果不在，则先放入一个insert buffer对象中； 最后，再以一定的频率和规则，将insert buffer中的数据和磁盘对应数据进行merge。 这样做的好处就是，在缓冲中积累的多次修改，可能有很多修改会作用在同一页中，便可以将他们合并成一次插入，大大提高了性能。

insert buffer的使用需要满足两个条件：

• 索引是非聚簇索引。
• 索引不是唯一索引。

很好理解，如果是唯一索引的话，每次插入，都需要从磁盘中读取全量数据进行唯一性比对，就失去了buffer存在的意义。

与此同时，如果使用了插入缓冲，假如MySQL某一刻宕机了，势必会有很多非聚簇索引未合并到磁盘，这会大大影响数据库恢复的速度。

change buffer

change buffer是MySQL在InnoDB 1.0.x版本引入的，可以理解为是insert buffer的升级版，适用对象依然是非唯一的辅助索引，insert buffer仅针对插入操作；change buffer，顾名思义，可以针对所有DML操作，即增删改都可以利用到change buffer。

两次写

两次写（double write）为MySQL带来了数据页的可靠性。传统机械磁盘原子写的单位为一个扇区，即512字节，文件系统一页大小为4kb，MySQL默认一页大小为16kb，所以MySQL一页显然不可能做到原子写入磁盘。假设某一个数据页正在刷盘，刷了4kb，MySQL就宕机了，这种情况叫做部分写失效（partial page write）。

对MySQL有些了解的人会想，我们可以通过redo log进行恢复啊。真的可以吗？答案是不行。

那么为什么不行呢? 接下来所讲的,将是重中之重。

在解答为什么不行之前,需要为大家普及几个概念.

物理日志,逻辑日志,物理逻辑日志

物理日志

物理日志,以页为单位,记录了某一页中,发生变更的字段的 更新前 和 更新后 的具体值.

如图,可以看到,物理日志记录了 某一页(42页)具体发生变更的offset:发生变更的长度(367:2) 的 更新前("Ke") 和 更新后("ca")的值. 物理日志以字节编码落盘,是幂等的.

逻辑日志

逻辑日志,站在更高的抽象维度表述变更，而不关心这个抽象维度具体作用于哪些物理页。 具体到mysql上,逻辑日志有三种类型:

1. statement格式：即原始DML SQL语句。
2. row格式：记录了表中每行的修改。
3. mix格式：上述两种的结合。

可以看到，无论哪种格式，都不care具体作用于哪个物理页，都是作用于逻辑上的某个单位。

逻辑日志相对物理日志而言:

• 逻辑日志日志量更小。
• 重放速度更慢,因为需要解析类SQL语句,找到具体的page,再更新数据。
• 逻辑日志是非幂等的。

逻辑物理日志

Physiological Logging 折中了上述两种日志的优缺点，特点是：

• 与物理日志相同点：更新操作相对于 page 进行，每一条日志仅仅涉及一个 page 的修改；
• 与逻辑日志相同点：日志内容为逻辑语句，而不是记录某些字段更新前后的内容。 MySQL的redo log实际上是逻辑物理日志。截止MySQL5.6版本，共有51种类型的redo log。其拥有共同的日志头部格式：

可以看到，space和page-no决定了更新哪一页。无论哪种类型的redo log，其不会像物理日志那样记录页中某个偏移量的更新前和更新后的值，所以其并不是幂等的。

InnoDB数据页结构

这里大家可以先看一下，InnoDB数据页的存储结构，在这里，大家主要需要关注的是File Header和File Trailer。我们需要知道，File Trailer当中存在一个“checksum”字段，代表该页的checksum值，InnoDB通过将该字段和File Header中的FIL_PAGE_SPACE_OR_CHECKSUM 值进行比较，来保证这一页的完整性，注意这里的比较不是简单的等值比较，而是通过InnoDB的checksum函数进行比较。InnoDB每从磁盘读取一页时，默认都会进行上述校验来保证该页的完整性。

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回到两次写，之前提到不能用redo log进行重做的原因是，MySQL在重做每一页时，首先会检验该页的完整性，通过checksum校验的方式进行校验，如果校验不通过，即表明该页是“已损坏”的，那么MySQL就会拒绝对其进行重做，因为此时的重做是没有意义的。

我们刨根问底的想一下，为什么这样的重做是没有意义的呢？

上面讲到，redo log是逻辑物理日志，既然逻辑物理日志是非幂等的，那如果将其强行作用于某个因为部分写失效而已损坏的页，数据库并不知道，这个页中哪些数据已经被写入了，哪些还未被写入，所以重放可能会导致数据的不一致。因此，数据库需要一个没有被部分写失效污染的，干净的数据页来进行redo log的重做。

于是，MySQL实现了两次写（double write）来解决上述问题。

其实现由两部分组成，内存中的doublewrite buffer，以及磁盘中共享表空间的连续128个页，即2MB，当对内存中的脏页刷盘时，并不直接刷盘，而是:

1. 首先copy到内存中的doublewrite buffer
2. 之后每次1MB的顺序写入到共享表空间的doublewrite中
3. 然后立马同步数据文件。 如果在同步数据文件时宕机了，那么此时共享表空间中已经有了该页的一个干净的副本，可以通过这个干净的副本页进行redo重做。

自适应哈希索引

InnoDB表采用B+树的格式组织存储，在生产环境下，一般B+树的树高为3-4层，所以针对数据的读取一般需要3-4次IO。而哈希是一种快速定位所需数据的方法，只需O（1）的时间复杂度即可查找到数据。

所以，InnoDB引擎会监控针对索引页的查询操作，如果观察到建立哈希索引可以带来速度的提升的话，会自动创建哈希索引，无需人工的介入，称之为“自适应哈希索引”。自适应哈希索引是根据缓冲池中的索引页建立的，无需访问磁盘，所以建立速度较快。

自适应哈希索引只能进行等值查询，如 select from xxx where col = xxx;这样的操作。

异步IO

异步IO相对应的是同步IO，同步IO每次发出一条IO请求时，需要等待这次请求返回，才可以进行下一次IO。而异步IO无需等待上一次IO请求的返回，即可发出新的IO请求，然后等待所有发出的IO返回。

异步IO的优势就是IO合并，用于提升IOPS的性能。例如我需要读取（space，page-no）为（8,6）（8,7）（8,8）的三个数据页，同步IO需要三次IO，而异步IO可以发出从（8,6）开始，连续读取48KB的请求，将三次IO合并为一次。 在InnoDB中，脏页的刷新均是通过异步IO来完成。

在InnoDB1.1.x之前，InnoDB的异步IO是通过引擎代码模拟实现，而在这之后，内核提供了AIO的支持。 值得一提的是，Windows，Linux操作系统都提供了内核AIO的支持，但MACOS却没有提供，如果选用MACOS为MySQL的载体操作系统，依然只能使用引擎模拟AIO的方式。

可以通过参数innodb_use_native_aio来控制是否启用AIO，Linux下默认为on。

刷新邻接页

当InnoDB刷新一个脏页时，会检测该页所在区中的所有页是否有脏页，如果有，则一并flush了。关于区，你只需要知道这是MySQL逻辑结构中的一个连续存储单位，大小为1M。

这个方法结合刚讲的AIO，可以有效提升脏页刷新效率。

但是我们也需要考虑一些问题：

1. 会不会将不怎么脏的页刷新了，之后很快又变成了脏页？
2. 固态硬盘IOPS很高，还需要这个特性吗？

所以，在InnoDB1.2版本开始，提供了参数innodb_flush_neighbors来控制该特性的开关。

总结

本文详细的解读了InnoDB的内存池结构，以及诸多InnoDB的特性。非常欢迎大家阅读文章后，提出宝贵的意见，每条评论我都会看，你们的支持将是我更新的动力！