一、MySQL基础架构
MySQL可以分为Server层和存储引擎层两部分
Server层包括连接器、查询缓存、分析器、优化器、执行器等，涵盖MySQL的大多数核心服务功能，以及所有的内置函数（如日期、时间、数学和加密函数等），所有跨存储引擎的功能都在这一层实现，比如存储过程、触发器、视图等
存储引擎层负责数据的存储和提取。其架构模式是插件式的，支持InnoDB、MyISAM、Memory等多个存储引擎。现在最常用的存储引擎是InnoDB，它从MySQL 5.5.5版本开始成为了默认存储引擎
不同的存储引擎共用一个Server层
1、连接器
连接器负责跟客户端建立连接、获取权限、维持和管理连接。连接命令一般是：
mysql -h$ip -P$port -u$user -p
连接命令中的mysql是客户端工具，用来跟服务端建立连接。在完成TCP握手后，连接器就要开始认证身份
- 如果用户名或密码不对，就会收到一个"Access denied for user"的错误，然后客户端程序结束执行
- 如果用户名密码认证通过，连接器回到权限表里面查出你拥有的权限。之后，这个连接里面的权限判断逻辑，都将依赖于此时读到的权限
一个用户成功建立连接后，即使用管理员帐号对这个用户的权限做了修改，也不会影响已经存在连接的权限。修改完成后，只有再新建的连接才会使用新的权限设置
连接完成后，如果没有后续的动作，这个连接就处于空闲状态，可以在show processlist命令中查看
Command为Sleep表示此连接是一个空闲连接
客户端如果太长时间没动静，连接器就会自动将它断开。这个时间是由参数wait_timeout控制的。默认值是8小时
如果在连接被断开之后，客户端再次发送请求的话，就会收到一个错误提示：Lost connection to MySQL server during query。这时候就需要重新连接，然后在执行请求了
数据库里面，长连接是指连接成功后，如果客户端持续有请求，则一直使用同一个连接。短连接则是指每次执行完很少的几次查询就断开连接，下次查询再重新建立一个
建立连接的过程通常是比较复杂的，所以建议尽量使用长连接
但是全部使用长连接后，有些时候MySQL占用内存涨得特别快，这是因为MySQL在执行过程中临时使用的内存是管理在连接对象里面的。这些资源会在连接断开的时候才释放。所以如果长连接累计下来，可能导致内存占用太大，被系统强行杀掉（OOM），从现象看就是MySQL异常重启了
可以通过以下两种方案解决这个问题：
-
定期断开长连接。使用一段时间，或者程序里面判断执行过一个占用内存的大查询后，断开连接，之后要查询再重连
-
如果使用的是MySQL5.7+，可以在每次执行一个比较大的操作后，通过执行mysql_reset_connection来重新初始化连接资源。这个过程不需要重连和重新做权限验证，但是会将连接恢复到刚刚创建完时的状态
2、查询缓存
MySQL拿到一个查询请求后，会先到查询缓存看看，之前是不是执行过这条语句。之前执行过的语句及其结果可能会以key-value对的形式，被直接缓存在内存中。key是查询的语句，value是查询的结果。如果查询能够直接在这个缓存中找到key，那么这个value就会被直接返回给客户端
如果语句不在查询缓存中，就会继续后面的执行阶段。执行完成后，执行结果会被存入查询缓存中。如果查询命中缓存，MySQL不需要执行后面的复杂操作，就可以直接返回结果
但是大多数情况下不建议使用查询缓存，因为查询缓存的失效非常频繁，只要对一个表的更新，这个表上所有的查询缓存都会被清空。对于更新压力大的数据库来说，查询缓存的命中率会非常低
MySQL8.0版本直接将查询缓存的整块功能删掉了
3、分析器
分析器会先做词法分析。输入的是由多个字符串和空格组成的一条SQL语句，MySQL需要识别出里面的字符串分别是什么，代表什么
select * from T where ID=10；
MySQL从输入的select这个关键字识别出来，这是一个查询语句。它也要把字符串T识别成表名T，把字符串ID识别成列ID
做完了这些识别以后，就要做语法分析。根据词法分析的结果，语法分析器会根据语法规则，判断这个SQL语句是否满足MySQL语法
4、优化器
优化器是在表里面有多个索引的时候，决定使用哪个索引；或者在一个语句有多表关联的时候，决定各个表的连接顺序
5、执行器
执行器阶段，开始执行语句。开始执行的时候，要先判断一下你对这个表T有没有执行查询的权限，如果没有，就会返回没有权限的错误；如果有权限，就打开表继续执行
select * from T where ID=10；
打开表的时候，执行器就会根据表的引擎定义，去使用这个引擎提供的接口
比如在表T中，ID字段没有索引，那么执行器的执行流程是这样的：
1）调用InnoDB引擎接口取这个表的第一行，判断ID值是不是10，如果不是则跳过；如果是则将这个行存在结果集中
2）调用引擎接口取下一行，重复相同的判断逻辑，直到取到这个表的最后一行
3）执行器将上述遍历过程中所有满足条件的行组成的记录集作为结果集返回给客户端
二、InnoDB体系结构
1、后台线程
InnoDB存储引擎是多线程的模型
1）、Master Thread
Master Thread主要负责将缓存池中的数据异步刷新到磁盘，保证数据的一致性，包括脏页的刷新、合并插入缓冲（insert buffer）、undo页的回收等
2）、IO Thread
在InnoDB中大量使用了AIO来处理写IO请求，而IO Thread的工作主要是负责这些IO请求的回调处理。IO Thread分为write、read、insert buffer和log IO thread四种
3）、Purge Thread
事务被提交后，其所使用的undolog可能不再需要，因此需要Purge Thread来回收已经使用并分配的undo页
4）、Page Cleaner Thread
Page Cleaner Thread负责刷新脏页
2、内存
1）、缓冲池（Buffer Pool）
InnoDB存储引擎是基于磁盘存储的，而缓冲池是一块内存区域，通过内存的速度来弥补磁盘速度较慢对数据库性能的影响
在数据库中进行读取页的操作，首先将从磁盘读到的页存放在缓冲池中。下一次再读相同的页时，首先判断该页是否在缓冲池中。若在缓冲池中，称该页在缓冲池中被命中，直接读取该页。否则，读取磁盘上的页
对于数据库中页的修改操作，则首先修改在缓冲池中的页，然后再以一定的频率刷新到磁盘上。页从缓冲池刷新回磁盘的操作并不是在每次页发生更新时触发，而是通过一种称为Checkpoint的机制刷新回磁盘
缓冲池中缓存的数据页类型有：索引页、数据页、undo页、插入缓冲（insert buffer）、自适应哈希索引、InnoDB存储的锁信息、数据字典信息等
2）、LRU List、Free List和Flush List
1）LRU List
InnoDB缓冲池的内存管理使用最近最少使用（LRU）算法并在此基础上做了优化：
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
1.上图中状态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
2.之后要访问一个新的不存在于当前链表的Pm，但是新插入的数据页Px，是放在LRU_old处
3.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。默认值是1000，单位是毫秒
这个优化策略就是为了处理类似全表扫描的操作量身定制的：
1.扫描过程中，需要新插入的数据页，都被放到old区域
2.一个数据页里面有多条记录，这个数据页会被多次访问到，但由于是顺序扫描，这个数据页第一次被访问和最后一次被访问的时间间隔不会超过1秒，因此还是会被保留在old区域
3.再继续扫描后续的数据，之前的这个数据页之后也不会再被访问到，于是始终没有机会移到链表头部，很快就会被淘汰出去
这个优化策略最大的收益就是在扫描大表的过程中，虽然也用到了缓冲池，但是对young区域完全没有影响，从而保证了缓冲池响应正常业务的查询命中率
2）Free List：
当需要从缓冲池中分页时，首先从Free列表中查找是否有可用的空闲页，若有则将该页从Free列表中删除，放入到LRU列表中。否则，根据LRU算法，淘汰LRU列表末尾的页，将该内存空间分配给新的页
3）Flush List：
在LRU列表中的页被修改后，称该页为脏页，即缓冲池中的页和磁盘上的页的数据产生了不一致。这时数据库会通过Checkpoint机制将脏页刷新回磁盘，而Flush列表中的页即为脏页列表
脏页既存在于LRU列表中，也存在于Flush列表中。LRU列表用来管理缓冲池中页的可用性，Flush列表用来管理奖页刷新回磁盘，二者互不影响
3、redo log buffer（重做日志缓冲）
InnoDB首先将redo log放入到redo log buffer，然后按一定频率将其刷新到redo log文件
下列三种情况下会将redo log buffer刷新到redo log file：
- Master Thread每一秒将redo log buffer刷新到redo log file
- 每个事务提交时会将redo log buffer刷新到redo log file
- 当redo log缓冲池剩余空间小于1/2时，会将redo log buffer刷新到redo log file
4、额外的内存池
在对一些数据结构本身的内存进行分配时，需要从额外的内存池中进行申请，当该区域的内存不够时，会从缓冲池中进行申请。例如，分配了缓冲池，但是每个缓冲池中的帧缓冲还有对应的缓冲控制对象，这些对象记录了一些诸如LRU、锁、等待等信息，而这个对象的内存需要从额外内存池中申请
三、MySQL日志
1、 redo log（重做日志）
MySQL里常说的WAL技术，全称是Write Ahead Log，即当事务提交时，先写redo log，再修改页。也就是说，当有一条记录需要更新的时候，InnoDB会先把记录写到redo log里面，并更新Buffer Pool的page，这个时候更新操作就算完成了
Buffer Pool是物理页的缓存，对InnoDB的任何修改操作都会首先在Buffer Pool的page上进行，然后这样的页面将被标记为脏页并被放到专门的Flush List上，后续将由专门的刷脏线程阶段性的将这些页面写入磁盘
InnoDB的redo log是固定大小的，比如可以配置为一组4个文件，每个文件的大小是1GB，循环使用，从头开始写，写到末尾就又回到开头循环写
Write Pos是当前记录的位置，一边写一边后移，写到第3号文件末尾后就回到0号文件开头。Check Point是当前要擦除的位置，也是往后推移并且循环的，擦除记录前要把记录更新到数据文件
Write Pos和Check Point之间空着的部分，可以用来记录新的操作。如果Write Pos追上Check Point，这时候不能再执行新的更新，需要停下来擦掉一些记录，把Check Point推进一下
当数据库发生宕机时，数据库不需要重做所有的日志，因为Check Point之前的页都已经刷新回磁盘，只需对Check Point后的redo log进行恢复，从而缩短了恢复的时间
当缓冲池不够用时，根据LRU算法会溢出最近最少使用的页，若此页为脏页，那么需要强制执行Check Point，将脏页刷新回磁盘
2、binlog（归档日志）
MySQL整体来看就有两块：一块是Server层，主要做的是MySQL功能层面的事情；还有一块是引擎层，负责存储相关的具体事宜。redo log是InnoDB引擎特有的日志，而Server层也有自己的日志，称为binlog
binlog记录了对MySQL数据库执行更改的所有操作，不包括SELECT和SHOW这类操作，主要作用是用于数据库的主从复制及数据的增量恢复
使用mysqldump备份时，只是对一段时间的数据进行全备，但是如果备份后突然发现数据库服务器故障，这个时候就要用到binlog的日志了
binlog格式有三种：STATEMENT，ROW，MIXED
1）、STATEMENT模式
binlog里面记录的就是SQL语句的原文。优点是并不需要记录每一行的数据变化，减少了binlog日志量，节约IO，提高性能。缺点是在某些情况下会导致master-slave中的数据不一致
2）、ROW模式
不记录每条SQL语句的上下文信息，仅需记录哪条数据被修改了，修改成什么样了，解决了STATEMENT模式下出现master-slave中的数据不一致。缺点是会产生大量的日志，尤其是alter table的时候会让日志暴涨
3）、MIXED模式
以上两种模式的混合使用，一般的复制使用STATEMENT模式保存binlog，对于STATEMENT模式无法复制的操作使用ROW模式保存binlog，MySQL会根据执行的SQL语句选择日志保存方式
3、redo log和binlog的不同
- redo log是InnoDB引擎特有的；binlog是MySQL的Server层实现的，所有引擎都可以使用
- redo log是物理日志，记录的是在某个数据也上做了什么修改；binlog是逻辑日志，记录的是这个语句的原始逻辑，比如给ID=2这一行的c字段加1
- redo log是循环写的，空间固定会用完；binlog是可以追加写入的，binlog文件写到一定大小后会切换到下一个，并不会覆盖以前的日志
4、两阶段提交
create table T(ID int primary key, c int);
update T set c=c+1 where ID=2;
执行器和InnoDB引擎在执行这个update语句时的内部流程：
1.执行器先找到引擎取ID=2这一行。ID是主键，引擎直接用树搜索找到这一行。如果ID=2这一行所在的数据也本来就在内存中，就直接返回给执行器；否则，需要先从磁盘读入内存，然后再返回
2.执行器拿到引擎给的行数据，把这个值加上1，得到新的一行数据，再调用引擎接口写入这行新数据
3.引擎将这行新数据更新到内存中，同时将这个更新操作记录到redo log里面，此时redo log处于prepare状态。然后告知执行器执行完成了，随时可以提交事务
4.执行器生成这个操作的binlog，并把binlog写入磁盘
5.执行器调用引擎的提交事务接口，引擎把刚刚写入的redo log改成提交状态，更新完成
update语句的执行流程图如下，图中浅色框表示在InnoDB内部执行的，深色框表示是在执行器中执行的
将redo log的写入拆成了两个步骤：prepare和commit，这就是两阶段提交
