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InnoDB 的 Buffer Pool 分析

出处：http://www.leviathan.vip/2018/12/18/InnoDB%E7%9A%84BufferPool%E5%88%86%E6%9E%90/

MySQL版本: 8.0

用户使用数据库进行交互数据的，为了弥补磁盘与CPU的速度差距，一般都会采用Cache的方法. 在MySQL中，Buffer Pool就是用来在内存中缓存数据Page的，而换入换出的算法采用的LRU算法.

Buffer Pool的结构

buffer_pool

Buffer Pool分为多个Instance，具体的数量由设定的size决定，每个Instance包含多个Chunk, 而Chunk又由多个Page组成. 将Buffer Pool分为多个instance的主要目的是为了减轻在高并发下锁争抢的压力.

Buffer Pool相关参数

  • innodb_buffer_pool_size: Buffer Pool总的大小.
  • innodb_buffer_pool_instances: Buffer Pool中instance的数量
  • innodb_buffer_pool_chunk_size: Buffer Pool中chunk的大小, 默认为128M

Buffer Pool中chunk的大小可以自定义设置, 所以整个Buffer Pool的内存大小分配公式为 n innodb_buffer_pool_chunk_size innodb_buffer_pool_instances, n 为chunk的数量. n 由Buffer Pool初始化阶段计算得出.

重要数据结构

每个Instnace即buf_pool_t主要包含以下结构 :

  • LRU: 淘汰算法LRU维护的链表
  • flush_list: 被修改过的Page链表:
  • free: 可用的Page链表
  • page_hash : Hash表, 避免查询的时候全量扫描LRU，可以通过space id和page no获取对应的Page, 用于Buffer Pool的Page定位.
  • withdraw: 用于缩小Buffer Pool的大小的过程中回收Page的链表.

Block控制页结构:

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struct buf_block_t {
buf_page_t page; 
byte *frame; 
}

Buffer Pool中基本数据单元是buf_block_t，其中包括数据Page的元信息和数据等信息.

Buffer Pool的初始化

  • buf_pool_init(): Buffer Pool初始化入口函数

  • buf_pool_create(): 初始化每个instance: 初始化链表, 创建相关mutex, 创建Chunk等.

  • buf_chunk_init():

    • Chunk的初始化, 使用os_mem_alloc_large()分配内存
    • 初始化buf_block_t, 每一个Block包含block->frame数据页和block->page页信息管理
    • 将每一个Block的Page结构即block->page加入buf_pool->free链表.

  • LRU_list分为 young 和 old 两部分, young 部分存储经常被使用的热点page，新读入的Page默认被加在 old 部分，只有满足一定条件后，才被移到 young 上，主要是为了预读的数据页和全表扫描污染Buffer Pool。LRU_old作为一个游标来作为滑动的指针。初始化阶段最后会设定LRU的比率参数:buf_LRU_old_ratio_update(100 * 3 / 8, FALSE). (LRU_old可以由buf_LRU_old_ratio_update()来更新)
    LRU_list

对于支持大页的Linux环境，InnoDB使用shmget()申请共享内存, 而一般的Linux环境下使用mmap()申请指定大小的匿名页内存块.

Buffer Pool的操作

当我们需要一个Page的时候会通过Buffer Pool申请, 具体的逻辑:

申请数据页Block

buf_page_create()

  • 通过buf_pool的free_list中查找空闲的block(buf_LRU_get_free_block()).

  • 假如free_list中为空，即没有空闲的Block, 则需要去LRU_list中寻找.

  • LRU_list搜索策略:

    • 第一次搜索:

      • 假如buf_pool->try_LRU_scan被设置了true， 则通过lru_scan_itr从尾部往前搜索100(BUF_LRU_SEARCH_SCAN_THRESHOLD)个, 假如找到可以换出的Page，放入free_list.
      • 假如没有找到可以换出的Page， 则需要从LRU_list尾部选择一个脏页进行刷盘, 即buf_flush_page(), 将其从page_hash和LRU中移除，然后放入free_list.

    • 第二次搜索:

      • 需要搜索整个LRU_list, 其余的策略与第一次搜索一致.

    • 第三次搜索及以后:

      • 仍然搜索整个LRU_list但每次sleep 10ms

    • 当迭代次数超过20次，会打印一条频繁获取不到空闲Page的log.

  • 判断Buffer Pool是否存在该Block, 假如存在直接返回.

  • 否则需要通过buf_page_init()初始化Block数据结构，将查找到的空闲的Block的信息替换为需要申请的这个Block, 插入page_hash.

  • 将该Block加入LRU_list的LRU_young部分buf_page_make_young_if_needed(). 这里引入了时间的限制, 即假如第二次的访问时间必须超过buf_LRU_old_threshold_ms才会将其移动到 young 部分.

Buffer Pool与mini transaction

mini transaction的start(), commit()操作过程其实就是与Buffer Pool进行交互，完成数据页的获取，读写和修改。所以我们可以通过mini transaction的操作过程来理解Buffer Pool的工作原理。

mini transaction获取数据页

当 mini transaction 需要获取数据页时，首先会通过buf_page_get_gen去Buffer Pool中获取:

  • buf_pool_get(page_id)通过page id获取所对应的Buffer Pool的Instance. Instance与Page的对应关系很简单: page_number >> 6然后求模: % srv_buf_pool_instances.
  • buf_page_hash_get_low(buf_pool, page_id)通过前面提及的page_hash能快速的找到该Page.
  • 假如Page在LRU链表中处于 old 的部分，需要将其加至 young 部分.
  • 根据参数rw_latch对Page加不同的锁.

Buffer Pool读取物理文件

假如查找的Page不存在于Buffer Pool中，会从文件中读文件至Buffer Pool中(buf_read_page_low()):

  • buf_page_init_for_read()调用buf_page_init()在Buffer Pool中初始化一个Page, 将该Block加至 old 部分.
  • 调用fil_io()读取文件

mini transaction提交脏页

当mini transaction完成Commit的时候，假如该Block是第一次进行修改，会Block插入到Buffer Pool的flush_list，以后的修改在无需重复插入flush_list:

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if (block->page.oldest_modification == 0) {
 buf_pool_t *buf_pool = buf_pool_from_block(block);
 
 buf_flush_insert_into_flush_list(buf_pool, block, start_lsn);
} else if (start_lsn != 0) {
 ut_ad(block->page.oldest_modification <= start_lsn);
}
  • 更新Page的oldest_modification, 即mtr修改这个Block的起始lsn
  • 添加到buf_pool->flush_list链表

Buffer Pool的刷脏线程

buf/buf0flu.cc:buf_flush_page_coordinator_thread()

Buffer Pool提供多个Flush线程进行Flush操作，前面我们也提及到假如目前需要一个空闲的Page, 用户线程会进行手工Flush: 从flush_list尾部选择一个Page进行Flush操作. 而我们下面分别介绍flush_list和LRU_list的刷脏线程buf_flush_page_coordinator_thread:

  • buf_flush_page_coordinator_thread是由用户创建的后台Flush协调线程.
  • 刷盘主线程会新建N个buf_flush_page_cleaner_thread线程, 即普通刷脏线程. 创建的普通刷脏线程会 wait 在page_cleaner->is_requested等待事件.
  • 进入主逻辑的while循环(while (srv_shutdown_state == SRV_SHUTDOWN_NONE)):
  • 判断是否需要sleep:
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if (srv_check_activity(last_activity) || buf_get_n_pending_read_ios() ||
 n_flushed == 0) {
 ret_sleep = pc_sleep_if_needed(next_loop_time, sig_count);

 if (srv_shutdown_state != SRV_SHUTDOWN_NONE) {
 break;
 }
} else if (ut_time_ms() > next_loop_time) {
 ret_sleep = OS_SYNC_TIME_EXCEEDED;
 } else {
 ret_sleep = 0;
}

  • 假如目前数据库有活跃的操作或者Buffer Pool的读任务, 则需要睡眠1s.

  • 假如目前的时间超过了上一次Flush设置的下一次刷盘时间(ut_time_ms() > next_loop_time), 则设置OS_SYNC_TIME_EXCEEDED状态.

  • 否则不进入sleep

  • 假如存在活跃的操作，则进入活跃刷新分支if (srv_check_activity(last_activity)):

    • 通过page_cleaner_flush_pages_recommendation()对每个Buffer Pool的Instance计算刷新脏页数量的建议.

    • Flush协调线程会调用os_event_set(page_cleaner->is_requested)唤醒等待中的任务线程. 被唤醒的任务线程会调用pc_flush_slot()来做刷盘操作, 而Flush协调线程自身也会调用pc_flush_slot().

    • pc_flush_slot()根据类型BUF_FLUSH_LRU或者BUF_FLUSH_LIST来选择对应的刷盘函数:

      • BUF_FLUSH_LRU: buf_flush_LRU_list_batch()
      • BUF_FLUSH_LIST: buf_do_flush_list_batch()遍历buf_pool->flush_list, 假如设置了srv_flush_neighbors=1即检查该Page的相邻的页是否允许Flush, 之后通过buf_flush_ready_for_flush()选择符合Flush规则的Page进行刷盘buf_flush_page(). 使用fil_io把Page写入文件.

  • 后台刷新的协调线程会作为刷新调度协调的角色，它会确保每个 Buffer Pool 都已经开始执行刷新。如果哪个 Buffer Pool的刷新请求还没有被处理，则由刷新协调线程亲自刷新，且直到所有的 Buffer Pool 都已开始/进行了刷新.

LRU淘汰规则

buf_flush_ready_for_replace():

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return (bpage->oldest_modification == 0 &&
bpage->buf_fix_count == 0 &&
buf_page_get_io_fix(bpage) == BUF_IO_NONE)
  • oldest_modification == 0: 表示这个Block没有被修改.
  • bpage->buf_fix_count == 0: buf_fix_count == 1表示有线程正在读该Page.
  • buf_page_get_io_fix(bpage) == BUF_IO_NONE: 表示该页目前没有任何IO操作.

Flush规则

buf_flush_ready_for_flush():

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if (bpage->oldest_modification == 0
|| buf_page_get_io_fix(bpage) != BUF_IO_NONE {
 return (false);
}
  • oldest_modification == 0: 表示这个Block没有被修改，即无须Flush
  • buf_page_get_io_fix(bpage) != BUF_IO_NONE: 表示目前该Page存在操作，不允许进行Flush操作.

Buffer Pool的自适应刷脏算法

涉及刷脏的变量

介绍刷脏算法之前，我们先来介绍几个关于刷脏的变量:

  • innodb_max_dirty_pages_pct

    设定Buffer Pool中的脏页比, 在MySQL8.0.3的版本中，默认值是90%

  • innodb_max_dirty_pages_pct_lwm

    用来指定”低水位”值，其表示使用预刷脏来控制脏页比例的百分比，防止脏页的百分比达到innodb_max_dirty_pages_pct的值，innodb_max_dirty_pages_pct_lwm默认0，禁用预刷脏行为。

  • innodb_io_capacity

    设置InnoDB的后台线程允许每秒做多少次I/0

  • innodb_io_capacity_max

    如果刷新活动落后，InnoDB可以比innodb_io_capacity施加的限制更积极地刷新。innodb_io_capacity_max定义了InnoDB后台任务在这种情况下每秒执行I/O操作的上限。

刷脏算法

  • 计算当前刷脏的平均速度avg_page_rate:

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    avg_page_rate = static_cast<ulint>(
     ((static_cast<double>(sum_pages) / time_elapsed) + avg_page_rate) / 2);

  • 计算Redo Log产生的平均速度lsn_avg_rate

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    lsn_rate = static_cast<lsn_t>(static_cast<double>(cur_lsn - prev_lsn) /
     time_elapsed);
    lsn_avg_rate = (lsn_avg_rate + lsn_rate) / 2;

  • 根据lsn_avg_rate计算刷脏的target_lsn

  • 遍历Buffer Pool的每一个Instance中的flush_list, 将每一个Block的oldest_modifiaction与target_lsn比较.

  • 对每一个小于target_lsn的Block进行计数，直到该Block大于target_lsn即break跳出

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    n_pages = (PCT_IO(pct_total) + avg_page_rate + pages_for_lsn) / 3;

    if (n_pages > srv_max_io_capacity) {
     n_pages = srv_max_io_capacity;
    }

  • 生成每一个Instance的刷脏数量建议:

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    for (ulint i = 0; i < srv_buf_pool_instances; i++) {
     


     page_cleaner->slots[i].n_pages_requested =
    pct_for_lsn > 30 ? page_cleaner->slots[i].n_pages_requested * n_pages / sum_pages_for_lsn + 1
     : n_pages / srv_buf_pool_instances;
    }

手动触发Flush

  • set global innodb_buf_flush_list_now = 1手动强制进行flush_list的刷脏

innodb_lru_scan_depth

当free_list小于innodb_lru_scan_depth值时也会触发脏页刷新机制, 该值默认为1024

Buffer Pool的resize过程

Buffer Pool提供了专门的一个线程buf_resize_thread来完成resize过程, 具体的操作函数是buf_pool_resize()，resize流程如下:

  • 假如开启了AHI, 需要关闭AHI.
  • 假如是缩小Buffer Pool的大小, 需要设置每个Buffer Pool Instance的withdraw_target, 即设置回收的Page数目.
  • buf_pool_withdraw_blocks()进行回收Page操作:
    • 首先从buf_pool->free开始回收, 将Page从free_list中释放, 插入withdraw_list.
    • 假如从free_list中回收的Page数目没有达到要求, 则需要继续从lru_list中回收. 将脏页刷盘, 然后插入withdraw_list.
  • 停止加载Buffer Pool
  • 假如回收的Page数目小于设定的withdraw_target, 需要等待2, 4, 8, 最大10s的时间重复执行buf_pool_withdraw_blocks()
  • 加锁Buffer Pool.
  • 根据缩小或扩大的需求对Buffer Pool Instance的chunk数量进行增删操作.
  • 更新每个Buffer Pool Instance的大小buf_pool->curr_size和chunk数量buf_pool->n_chunks_new, Page数目等.
  • 假如Buffer Pool的大小扩大了2倍或者缩小了2倍, 则需要新建新的page_hash和zip_hash.
  • 释放Buffer Pool的buf_pool_mutex和旧的page_hash.
  • 重新开启AHI.

监控Buffer Pool的resize过程

用户可以通过Innodb_buffer_pool_resize_status查看Buffer Pool的resize过程中的状态:

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mysql> SHOW STATUS WHERE Variable_name='InnoDB_buffer_pool_resize_status';
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| Variable_name | Value |
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| Innodb_buffer_pool_resize_status | Resizing also other hash tables. |
+

Buffer Pool与Redo log buffer的区别

  • Buffer Pool缓存的是数据页
  • Redo log buffer缓存的是Redo log

总结

InnoDB根据Redo Log的生成速度和当前的刷脏速度，使用一种自适应的算法来估计下一次的刷新速度，从而保持整个数据库的性能平缓, 不会突然因为脏页的增多从而影响数据库的吞吐, 通过刷脏的算法我们可以看到InnoDB设计的巧妙，不是简单的通过限定某一个脏页比来决定是否刷脏.

Q&A

  • 当 Buffer Pool 的脏页比率超过了限制，触发自动刷脏机制，如何处理 redo Log 的限制?

在正确的逻辑下，Redo Log必须先于Ditry Pages落盘, 否则在发生crash的情况下，会造成数据不一致. 为了保证这个条件，Buffer Pool的刷脏机制会在刷盘前将Page的newest_modification与log_sys->flushed_to_disk_lsn比较，假如大于，则需要主动触发Redo Log的落盘:

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const lsn_t flush_to_lsn = bpage->newest_modification;
if (log_sys->flushed_to_disk_lsn.load() < flush_to_lsn) {
 Wait_stats wait_stats;

 wait_stats = log_write_up_to(*log_sys, flush_to_lsn, true);

 MONITOR_INC_WAIT_STATS_EX(MONITOR_ON_LOG_, _PAGE_WRITTEN, wait_stats);
}

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