MySQL系统架构设计

【MySQL系统架构设计】
【MySQL索引设计与选择】
【MySQL事务底层原理】

一、MySQL整体架构

在 MySQL 整体架构中，主要包括两个部分：

1. MySQL Client：用于连接 MySQL 服务端，场景的有MySQL Shell、JDBC、.NET、Python等；
2. MySQL Server：MySQL 服务端，主要分为几个核心模块；
   2.1 基础模块：授权认证、线程模型(处理客户端连接)、连接池、缓存等；
   2.2 SQL接口；
   2.3 SQL解析器；
   2.4 查询优化器；
   2.5 缓存；
   2.6 存储引擎：插件式设计，支持多种存储方式选择；
   2.7 系统文件：存储 MySQL 数据、索引、日志文件等；
   

1.1 SQL接口

SQL接口主要用于接收客户端的DML、DDL、存储过程、视图、触发器等语句。

1.2 解析器 Parser

一个语法正确SQL语句，通过Parser解析器进行处理后，会被解析为一颗SQL语法树，如下：

1.3 查询优化器 Optimizer

一条SQL的执行方式(执行计划)有很多种方式，最终的执行计划是由 Optimizer 决定的，可以通过 explain 关键字来获取 SQL 语句的最终执行计划。

工作原理：根据 Parser 生成的解析树，产生多条执行计划（Execution Plan），最终选择一种最优的执行计划，进行 SQL 语句执行。在 MySQL Optimizer 中，默认采用的是基于开销的优化器，最优的执行计划，也就是开销最小的执行计划。

MySQL 的优化包括两种：逻辑优化、物理优化，运行流程如下：

不管是逻辑优化还是物理优化，都是对 Parser 生成的语法树进行修改，最终生成最优的执行计划。

1.3.1 逻辑优化

主要是通过关系代数对 SQL 语句进行一些等价替换，使得 SQL 执行效率更优。

• 子查询优化：子查询合并
• 等价谓词重写：如将in转化为or规则，status IN(1, 2) -----> status = 1 OR status = 2，LIKE优化，name LIKE 'mic%' ----> name >= 'mic' AND name < 'mid'
• 条件简化：WHERE、HAVING、ON条件可能是由很多的表达式组成的，而这些表达式 在某些情况下存在一定的联系， 数据库可以利用等式和不等式的性质，把 WHERE、HAVING、ON条件简化。如：
  • 把HAVING条件并入到WHERE条件， 方便统一、集中化解子条件，节 约多次化解的时间。
  • 去除表达式中的冗余括号，减少语法分析时产生的AND和OR 树的层 次，比如 ((a AND b) AND (c AND d)) 简化为 a AND b AND c AND d。
  • 常量传递，比如 col_1 = col_2 AND col_2 = 3 可以简化成 col_1 = 3 AND col_2 = 3。
  • 表达式计算， 对可以求解的表达式进行计算，比如 WHERE col_1=1+2 转化为 WHERE col_1=3 。

1.3.2 物理优化

在生成逻辑查询计划后，查询优化器会进一步对查询树进行物理查询优化， 物理优化主要解决几个问题：

1. 在单表扫描方式中，选择什么样的单表扫描方式是最优的
2. 对于存在两个表连接时，那种连接方式最优
3. 对于多个表连接，连接顺序有多种组合，那种连接顺序是最优的

物理查询优化一般分为两种

• 基于规则的优化（RBO，Rule-Based Optimizer），这种方式主要是基于 一些预置的规则对查询进行优化。
• 基于代价的优化（CBO，Cost-Based Optimizer，默认方式），这种方式会根据模型计算出各个可能的执行计划的代价，然后选择代价最少的那个。它会利用数据库里面的统计信息来做判断，因此是动态的。基于代价估算是基于CPU代价和IO代价这两个纬度来实现的。

总代价 = IO代价 + CPU代价

1.3.3 explain

在 MySQL 中，可以通过 explain 关键字查看 SQL 的执行计划，如下：

可以获取信息如上，每列意思为：

• id：表的读取顺序。每一行记录代表一个表的执行计划，执行顺序如下：id不同，按照id方式递减方式执行；id相同，按照从上往下执行。
• select_type：查询类型。可选值如下：
  • SIMPLE：建档的 SELECT 查询，不使用 union 及子查询；
  • PARMARY：最外层的 SELECT 查询；
  • UNION：UNION 中的第二个或随后的 SELECT 查询，不依赖于外部查询的结果集；
  • DEPENDENT UNION：UNION 中的第二个或随后的 SELECT 查询，依赖于外部查询的结果集；
  • SUBQUERY：子查询中的第一个 SELECT 查询，不依赖于外部查询的结果集；
• table：表名，如果 SQL 语句中定义了别名，则展示表的别名。
• partitions：分区。表示当前查询匹配记录的分区，对于未分区的表，返回 NULL。
• type：表示当前 SELECT 查询数据表中的方式，以及查找数据行记录的大概范围。该列的取值优化程度如下：

最优 -> 最差
null -> system -> const -> eq_ref -> ref -> range -> index -> ALL

一般来说，需要保证查询语句type类型达到 range 基本，最好是 ref。

• possible_keys：表示当前 SELECT 可能使用到那些索引。但有些时候也会出现出现 possible_keys 列有结果，而 key=NULL ，这是因为此时表中数据不多，优化器认为查询索引对查询帮助不大，所以没有走索引查询而是进行了全表扫描。
• key：表名当前 SELECT 实际采用那个索引。返回 NULL 表示未使用索引。
• key_len：表示在索引里使用的字节数。通过 key_len 值，可以估算出具体使用了联合索引中的几列。
• ref：表示在 key 列记录的索引中，SELECT 查询所用到的列或常量。可选值：const-常量、字段名，如user.name。
• rows：表示当前 SELECT 大概需要读取并检测的数据行数。
• filtered：
• Extra：顾名思义，这一列表明的是额外信息。这一列的取值对 SQL 优化非常有参考意义。可选值有：
  • NULL：被查询的列没有被索引覆盖，但 WHERE 条件是索引的前导列，需要通过 “回表” 动作来获取所有列数据；
  • Using index：被查询的列都是索引列（称为覆盖索引）；
  • Using where：被查询的列没有被索引覆盖，WHERE 条件也并非索引的前导列；
  • Using where; Using index：被查询的列被索引覆盖，并且 WHERE 条件是索引列之一，但不是所有的前导列，也就是没有办法直接通过索引来查询到符合条件的数据；
  • Using index condition：被查询的列不完全被索引覆盖，WHERE 条件中是一个前导列的范围。
  • User temporary：表明需要通过创建临时表来处理查询结果。出现这种情况一般需要优化，创建临时表情况有distinct、group by、order by、子查询等；
  • Using filesort：使用 order by 时，MySQL 会对结果使用一个外部索引排序，而不是按索引次序从表中读取行。此时mysql会根据连接类型浏览所有符合条件的记录，并保存排序关键字和行指针，然后排序关键字并按顺序检索行信息。这种情况下要考虑使用索引来优化的。

1.4 缓存 Cache

查询缓存，在 MySQL 8.0 已经移除该模块。

1.5 存储引擎 Stroage Management

表示数据如何存储、如何提取、如何更新等具体的实现，不同存储引擎的底层实现方式不同，因此会呈现不同存储引擎独特的功能和特点。

在 MySQL 中支持多种存储引擎，最常用的引擎是 MyISAM、InnoDB、Memory，可以根据实际的业务场景来选择使用不同的存储引擎。

• MyISAM：写多读少，不支持事务，数据和索引分开存储，索引会存储一份数据。
• InnoDB：支持事务，数据和索引存储在一个文件，聚簇索引(主键索引，如果没有主键索引，MySQL会默认生成一个 _rowid 为主键索引，如果存在， _rowid = id)会存储数据，非聚簇索引(除主键索引外，其他索引)，不存储数据，通过主键索引进行 “回表” 获取数据。
• Memory：基于内存存储。

MySQL 5.5 版本前默认存储引擎是 MyISAM，在5.5 版本后默认的存储引擎是 InnoDB，因为它在大多数情况下都提供更好的性能和可靠性。根据不同业务场景，我们可以选择不同存储引擎。

MyISAM：

• 读多写少：MyISAM 在读取性能上有一定的优势，适用于大多数读多写少的应用，比如博客、新闻网站等；
• 全文搜索：MyISAM 支持全文搜索功能，适合需要进行全文搜索的应用，如搜索引擎；
• 空间数据存储：MyISAM 提供了空间索引的支持，可以存储地理信息数据或空间数据；

InnoDB：

• 事务支持：InnoDB 支持事务ACID特性。事务是数据库保持数据完整性和一致性的关键；
• 高并发写入：InnoDB 支持行级锁，对于高并发写入的应用，InnoDB 的性能更好；
• 数据完整性：InnoDB 支持外键约束、主键约束等数据完整性控制功能，对于要求数据一致性和完整性的应用更合适；
• 崩溃恢复：InnoDB 支持崩溃恢复功能（redo log、undo log、doublewrite log files），可以在数据库崩溃后进行恢复，确保数据不丢失；

1.6 一条查询SQL的执行流程

二、缓存池（Buffer Pool）

MySQL 除了使用 Memory 存储引擎以外，其他存储引擎最终都需要将数据存储到磁盘上。先假如我们需要对某个数据进行操作，步骤如下：

1. 需先找到当前数据在磁盘中存储的位置；
2. 将磁盘中的数据加载到内存中；
3. 对数据进行修改；
4. 将修改后的数据写入磁盘；

将数据写入磁盘的效率是非常低的，如果每次数据操作都重复上面的步骤，MySQL 性能是会存在非常大的性能瓶颈，那 MySQL 是怎么解决这个问题的呢？

Buffer Pool 概念由此产生。

用户操作数据，不直接和磁盘交互，而是和内存中的一块区域进行交互，该区域就叫做 Buffer Pool。具体操作步骤如下：

1. 读取数据时，先判断数据是否存在 Buffer Pool，如果存在直接获取并返回，否则将磁盘数据读取到 Buffer Pool，然后返回；
2. 修改数据时，先将数据读取到 Buffer Pool 中，然后修改 Buffer Pool 中对应的数据，并放入一块特定区域中，由 MySQl 后台线程将这特定区域的数据写入磁盘，这一块特定的区域叫 脏链。

不管是查询、修改数据，都需要先将数据从磁盘读取到 Buffer Pool 中，那对于数据的一次读取操作，会将磁盘中的多少数据加载到 Buffer Pool 中呢？加入当前数据只占了15个字节，那一次读取操作，只会加载这15个字节数据吗？

很显然不是，磁盘I/O相对内存来说是非常慢的，特别是磁盘的随机读操作，产生的I/O次数更多。
所以这里也用到了 预读取 的概念，也就是说，当磁盘上的某块数据被读取时，根据局部性原理，很有可能它附近位置的数据马上也会被用到。所以，MySQL 在进行一次性读取时，会尽量多读取一些数据保存到 Buffer Pool 中，通过空间换时间的设计思想， 提升数据的IO效率。

InnoDB 为 MySQL 最常使用的存储引擎，后续都是围绕 InnoDB Stroage Management 进行分析。

2.1 Buffer Pool 预读机制

MySQL 设定了一个存储引擎从磁盘读取数据到内存的最小单位叫 页缓存（Page Cache）。InnoDB 中，Page Cache 默认大小为 16kb，既一次数据读取操作，会从磁盘加载 16kb 大小的数据到 Buffer Pool 中，可通过参数 innodb_page_size 将页的大小设置为4K、8K、16K进行调整。
每个Page Cache 会对应一个描述数据，这个描述数据本身也是一块数据，它包含 Page 所属的表空间、数据页编号、数据页在Buffer Pool中的地址等信息。在 Buffer Pool 中，每个 Page Cache 的描述数据放在最前面，Page Cache放在后面。结构如下：

操作系统也存在 页缓存 的概念，默认大小为 4kb。

在 MySQL InnoDB 中，通过将数据存储分为不同级别，如下：

• 行（Row）：数据行。
• 页（Page）：为 InnoDB 存储引擎磁盘管理的最小单元，每页大小默认为 16kb。
• 区（Extent）：64个相邻的 Page 称为一个 Extent。默认情况下 Extent 大小为 16kb * 64 = 1024kb = 1MB。
• 段（Segment）：Segment 由一个或多个 Extent 组成，在 Segment 中不要求区与区之间是相邻的。段是数据库中的分配单位，不同类型的数据库对象以不同的段形式存在。当创建数据表、索引的时候，就会相应创建对应的段，比如创建一张表时会创建一个表段，创建一个索引时会创建一个索引段。
• 表空间（Tablespace）：Tablespace 是一个逻辑容器，存储的对象是 Segment，在一个 Tablespace 中可以有一个或多个 Segment，但是一个 Segment 只能属于一个 Tablespace。数据库由一个或多个 Tablespace 组成，表空间从管理上可以划分为系统表空间、用户表空间、撤销表空间、临时表空间等。在 InnoDB 中存在两种表空间的类型：共享表空间和独立表空间。如果是共享表空间就意味着多张表共用一个表空间。如果是独立表空间，就意味着每张表有一个独立的表空间，也就是数据和索引信息都会保存在自己的表空间中。独立的表空间可以在不同的数据库之间进行迁移。可通过命令 show variables like 'innodb_file_per_table'; 查看当前系统启用的表空间类型。目前最新版本已经默认启用独立表空间。InnoDB把数据保存在表空间内，表空间可以看作是InnoDB存储引擎逻辑结构的最高层。本质上是一个由一个或多个磁盘文件组成的虚拟文件系统。InnoDB用表空间并不只是存储表和索引，还保存了回滚段、双写缓冲区等。

由此可见，InnoDB 中的存储结构如下：

InnoDB 使用两种预读算法来减少磁盘I/O，提高系统性能，默认采用线性预读：

• 线性预读 linear read-ahead：以 Extent 为单位，将下一个 Extent 提前读取到 Buffer Pool 中。
• 随机预读 random read-ahead：随机预读以 Page 为单位，将当前 Extent 中剩下的 Page 提前读取到 Buffer Pool 中。不建议使用随机预读，会降低 MySQL 效率。

2.2 Buffer Pool free链

上面说到，每个 Page Cache 存放在 Buffer Pool 中都会对应一个描述数据。在 MySQL 中，将所有 空闲的缓存页的描述数据块 所组成的双向链表定义为 free链。由此可知，free 链具有如下特征：

1. 双向链表；
2. 每个节点为空闲的缓存页对应的描述数据块；
3. 当缓存页存在数据时，将从 Free 链中移除；

在缓存页的描述数据区中存在两个指针：free_pre 和 free_next ，分别指向自己的上一个 free链节点，以及下一个 free链节点。当需要操作的数据在 Buffer Pool 中不存在时，会先将其存在的 Page 缓存到 Buffer Pool 中，然后再对齐进行操作，那整个过程是怎样的呢？

1. 判断当前操作数据是否存在 Buffer Pool 中（通过 表空间号+数据页号 判断）；
2. 存在，直接进行操作；
3. 不存在，从 free链 中获取一个描述数据块；
4. 将 Page 写入当前描述数据块对应的 Page Cache 中；
5. 将 Page 相关的一些描述数据写入当前描述数据块中；
6. 最后将当前描述数据块从 free 中移除，并把当前缓存页写入一个哈希表中；

上面提及到的哈希表结构如下：

• key -> 表空间号 + 数据页号；
• value -> 缓存页地址；

2.3 Buffer Pool 空间管理

Buffer Pool 为系统内存，默认大小为 128M，可通过参数 innodb_buffer_pool_size 调整 Buffer Pool 大小，官方建议实际生产中，Buffer Pool 大小可以配置为机器内存的 50% ~ 75% 左右。

Buffer Pool 的大小设置合理，对整个 MySQL 性能也是具体非常大的优化的，涉及到相关参数如下：

# 缓存区域的大小，建议配置为机器内存的 50% ~ 75% 左右
innodb_buffer_pool_size=1024M
# 在mysql 5.7.5之前，buffer pool的大小只能在mysql启动之前通过innodb_buffer_pool_size设置，在mysql运行过程中是不允许进行修改的。
# 在mysql5.7.5及之后的版本中支持运行过程中修改innodb_buffer_pool_size的值，每次修改都需要重新向服务器申请连续的内存空间，把旧的
# buffer pool数据放到新的buffer pool中，这样的操作是特别费时的。innodb使用chunk为单位来申请连续的内存空间，一个buffer pool由多个
# chunk组成，每个chunk里面存放控制块和缓存页对，一个chunk的默认大小是128M。这样在运行过程中修改buffer pool的大小，只用增加或者删
# 除chunk的数量，使chunk的累计大小等于新的buffer pool值即可达到修改的效果。
# 
# 配置chunk值需要注意的点：
#     innodb_buffer_pool_size的值必须是innodb_buffer_pool_chunk_size * innodb_buffer_pool_instances的整数倍，为了保证每个buffer pool
#     的chunk数量相同；当innodb_buffer_pool_size不是他们两乘积的整数倍时，会自动把innodb_buffer_pool_size的值设置为他们乘积的整数倍。
innodb_buffer_pool_chunk_size=128M
# 当buffer pool比较大的时候（超过1G），innodb会把buffer pool划分成几个instances，这样可以提高读写操作的并发，减少竞争。读写page都使用hash函数分配给一个instances。把需要缓冲的数据hash到不同的缓冲池中，这样可以并行的内存读写。innodb_buffer_pool_instances 参数显著的影响测试结果，特别是非常高的 I/O 负载时。
innodb_buffer_pool_instances=8

既然 Buffer Pool 是一块内存区域，那内存是空间大小总是有上限的，数据不可能一直存储在 Buffer Pool 中，所以，可以想象到，存储在 Buffer Pool 中的数据肯定会存在一个淘汰机制，常见的数据淘汰算法有LRU（最久未使用）、LFU（最少使用），辣么 Buffer Pool 采用什么方式进行数据淘汰呢？

Buffer Pool 内存结构整体采用 LRU 算法进行数据淘汰，但相比 LRU 算法做了一些升级优化，将 Buffer Pool 的 LUR 链表拆分为两部分：冷数据链（Old Sublist）、热数据链（Old Sublist），通过分割线 Midpoint 对 Buffer Pool 的冷热数据进行分离。整体结构如下：

如上图，默认情况下，冷热数据空间占比为 New Sublist : Old Sublist = 5 : 3 ，可通过参数 innodb_old_blocks_pct=37 进行调整。

注意：参数 innodb_old_blocks_pct 代表 Old Sublist 所占用比率，值区间为 5-95 之间。
值越小，冷数据区没有被访问的数据淘汰速度越快。
一般生产的机器，内存比较大。我们会把innodb_old_blocks_pct 值调低，防止热数据被刷出内存。

Buffer Pool 的 LRU 算法整体原理如下：

• 所有新数据页加入 Buffer Pool 时，一律先放入 Old 区的 Head；
• 默认在 1s（可通过参数innodb_old_blocks_time=1000进行调整，毫秒） 后，如果该缓存页再次被访问，则会移动到 New 区的 Head位置；

2.4 Buffer Pool 脏页（Flush链）

当我们在执行增删改的时候，会先访问 Buffer Pool 中是否存在当前数据，如果不存在，那么必然会基于 free链表找到一个空闲的缓
存页，然后读取到缓存页中，如果存在，则直接对其进行操作。在 MySQL 中，为了提供效率，数据的任何操作都是基于 Buffer Pool 的，当我们更新了 Page Cache 中的数据后，就会导致缓存页数据与磁盘存储数据不一致，我们将被修改过的缓存页称为脏页。

为了根据便捷将脏页的数据刷到磁盘中，MySQL 将所有脏页组成一个 Flush链，Flush链的也是由描述数据块中的两个指针（flush_pre 和 flush_next）组成的双向链表，那什么时候触发将 Flush链中的脏页数据刷新到磁盘中？

1. 后台线程定时执行刷新；
2. Buffer Pool 内存不足时（冷热数据区不足都会触发刷新）；
3. 数据库正常关闭；
4. Redo Log写满；

三、Redo Log

在进行 MySQL 数据修改时，都是先修改 Buffer Pool 中数据，然后将存在修改的 Page Cache 加入脏页，最后由后台线程进行刷盘，整体流程如下：

我们都知道，MySQL 是支持ACID特性的，那在整个过程中，数据都是由后台线程刷新到磁盘，假如在进行刷盘之前数据库宕机，那内存中修改的持久化数据是不是就丢失了？？？

为了处理上面这种异常情况，MySQL 引入了 Redo Log 日志机制。MySQL 在修改 Buffer Pool 中数据记录是，会同步向 Redo Log 中写入一条记录，如果数据库宕机后，存在未同步到磁盘的数据，在后续数据库重启时，会从 Redo Log 中读取之前已经进行过的操作，然后将这些操作重新再内存中执行一遍，最后由后台线程进行刷盘，完成数据崩溃恢复。这也是事务ACID特性中 D（Durability，持久性）的保障机制。

3.1 Redo Log Buffer

基于以上流程，MySQL 在修改 Buffer Pool 中数据记录是，会同步向 Redo Log 写一条记录，如果每一次修改，都需要和磁盘进行一次 IO 那将非常影响 MySQL 效率，于是，MySQL 在这基础上引入了一个 Redo Log Buffer 机制，整体流程如下：

Redo Log Buffer 也是存在大小的，默认为 16MB，可通过参数 innodb_log_buffer_size=16MB 变量来调整。

Redo Log Buffer空间越大，可以容纳更大的事务操作，而无需将数据直接写入到 Redo 磁盘日志中，减少了与磁盘的交互。所以，如果事务中如果有大量的DML操作，可 以考虑增大 Log Buffer 的值，减少磁盘 IO 从而提升效率。

3.2 Redo Log Buffer 刷盘机制

在将任何内存中的数据刷新到磁盘，都需要经历如下节点：内存 -> 操作系统页缓存 -> 磁盘，所以，MySQL 提供了三种 Redo Log Buffer 刷盘机制，来满足不同业务场景，可通过参数 innodb_flush_log_at_trx_commit 进行设置，具体如下：

1. innodb_flush_log_at_trx_commit=0：将每秒一次地将 Redo Log Buffer 中的数据写入 Redo Log File 中，并且 Redo Log File 的 flush 操作同时进行。该模式下，在事务提交的时候，不会主动触发写入磁盘的操作。这个策略的性能是最佳的，但是会存在 1s 的数据丢失。
2. innodb_flush_log_at_trx_commit=1：每次事务提交时 MySQL 都会把 Redo Log Buffer 的数据写入 Redo Log File，并且调用 flush 操作刷新到磁盘中去。这个策略能保证强一致性，也是InnoDB默认的配置，为的是保证事务的ACID特性。
3. innodb_flush_log_at_trx_commit=2：每次事务提交时 MySQL 都会把 Redo Log Buffer 的数据写入 Redo Log File。但是 flush 操作并不会同时进行，由后台线程每秒执行一次 flush 操作，交由操作系统保证数据刷新到磁盘。这种策略，如果操作系统出现崩溃，也可能会存在 1s 的数据丢失，当相比 0 这种策略，数据丢失概率更小。
   

四、Undo Log

MySQL InnoDB是支持事务回滚（ACID中的Atomiciy，原子性），一个事务要么全部执行，要么全部失败。那当失败时，MySQL 通过什么来进行回归呢？？

在 MySQL InnoDB中，任何数据的修改前，都需先记录修改前数据，用于后续事务回滚操作，我们将记录修改前数据定义为 Undo Log。引入 Undo Log 后数据修改流程如下：

MySQL Undo Log存储的信息主要有：

1. 修改前的数据值：用于数据回滚；
2. 修改后的数据值：如果事务执行了更新、插入或删除等操作，Undo Log 也会记录新值，以便在回滚时撤销这些更改；
3. 事务元数据：每个 Undo Log 记录都会包括与事务相关的信息，如事务ID、事务的状态（开始、提交、回滚等）以及其他元数据。

在 MySQL 官网描述中，Undo Log 主要作用除了用于支持事务 rollback，保证原子性，还用于支持事务的 MVCC （多版本并发控制）机制。MVCC 允许多个事务同时访问相同的数据表，每个事务都能看到自己的数据版本，而不会互相干扰。如果事务需要回滚，Undo Log 中的旧值信息将被用来还原数据到事务开始之前的状态。

需要注意的是，Undo Log是存储在磁盘上的，但在事务执行期间，它的一部分可能会暂时存储在内存中的Undo Log Buffer中，以提高性能。在事务提交之后，Undo Log中的数据将被清理或重用。

4.1 Undo Tablespace

在 MySQL 中，将 Undo Log 存储的内容也包括一部分数据，所以在整体架构设计时，定义了一个组件，用于 Undo Log 日志的管理、存储、清理等，这个组件为 Undo Tablespace。

Undo Tablespace在MySQL数据库中扮演着重要的角色，主要用于以下几个方面：

• 用于回滚：当一个事务需要回滚到之前的状态时，使用 Undo Tablespace 中的数据来还原数据到事务开始之前的状态。
• 多版本并发控制 (MVCC)：MySQL通过 Undo Tablespace 中的数据来支持 MVCC，允许多个事务同时访问相同的数据表，每个事务都能看到自己的数据版本，从而提高了并发性能。
• 垃圾收集：当事务提交或回滚后，Undo Tablespace中的数据可能会变得无效。MySQL会定期进行垃圾收集，回收不再需要的 Undo 数据，以释放空间。
• 长事务处理：长时间运行的事务可能导致 Undo Tablespace 中的数据积累，因此它需要足够的空间来存储这些数据。管理Undo Tablespace的大小对于处理长事务至关重要。

4.2 相关参数

五、Change Buffer

在之前的数据修改流程中，MySQL InnoDB 的 Buffer Pool 会缓存磁盘中的数据页，所以当我们在进行数据修改的时候，会先从 Buffer Pool 中通过表空间号+数据页号查找对应数据，如果数据存在，就直接修改，并把修改后的数据添加到 Flush 链表中，等待刷新到磁盘。如果在数据修改的时候，对应的数据页不存在，那么就会先从磁盘中加载数据到 Buffer Pool，然后进行修改，执行之前流程。

但是，这种对于写多读少的场景，会产生大量的磁盘IO，即会存在很多数据都不存在Buffer Pool中，会产生大量的磁盘IO。MySQL基于以上场景，设计了一个 Change Buffer 来优化，目的是在写多读少的情况下，降低磁盘IO交互，提高效率。

Changer Buffer 是对 非唯一性普通索引 数据不在缓冲区中，但是又要对数据进行修改操作，在不影响数据一致性的前提下，InnoDB 不会将数据加载到 Buffer Pool 中，而是将更新操作缓冲到 Change Buffer 中，最后再某一时刻进行Merge，延迟更新，从而减少和磁盘IO次数。

Change Buffer 也是属于 Buffer Pool 中的一块内存区域，可通过参数 innodb_change_buffer_max_size=25 设置，默认为 Buffer Pool 大小25%，最大可设置为 50%。

• 当在系统中存在大量插入，更新和删除操作时，可以增大 innodb_change_buffer_max_size，以提高系统的写入性能。
• 当在系统中有大量查询操作时，可以减小 innodb_change_buffer_max_size，以减少 Buffer Pool 中数据页的淘汰的概率，提高系统的读取性能。
• innodb_change_buffer_max_size 设置是动态的，它允许修改设置而无需重新启动服务器。

Change buffer为什么只针对【非唯一普通索引】数据修改？？
因为如果是唯一性索引，InnoDB在修改的时候，必须要去校验这个数据是否违反唯一性约束条件，从而直接将数据直接加载到 Buffer Pool 中，不会走 Change Buffer 逻辑。

5.1 Change Buffer缓存操作类型

Change Buffer 在 MySQL5.5 之后可以支持新增、删除、修改的写入，对于受 I/O 限制的操作（大量DML、如批量插入）有很大的性能提升价值。但是对于一些特定的场景，可以通过修改参数 innodb_change_buffering 来变更 Change Buffer 支持的类型。

• all ：默认值，缓冲区插入，删除和清除。
• none：不缓存任何操作；
• inserts：插入操作；
• deletes：删除标记操作；
• changes：插入、删除标记操作；
• purges：后台发生的物理删除操作；

5.2 Change Buffer被 Merge 情况

上面提及到的，针对 非唯一性普调索引 的数据操作，会先将更新写入 Change Buffer 中，最后再某一时刻进行 Merge，那什么情况下会触发 Merge ？？？

• 读取Change buffer中记录的数据页时，会将 Change buffer 合并到 Buffer Pool 中，然后被刷新到磁盘；
• 当系统空闲或者 slow shutdown 时，后台master线程发起merge；
• Change Buffer 的内存空间用完，后台master线程会发起merge；
• Redo Log写满（也会触发Flush链刷盘）；

六、Doublewrite Buffer

MySQL InnoDB 的 Page Cache 默认大小为 16k，但是正常操作系统 Page 为 4k，所以会存在 16K 只写入了一部分的极端情况，如当 InnoDB 在进行数据页的写入操作时，磁盘挂了，就可能导致 16k 只写了一部分情况，产生页断裂，导致数据部分失效，这种失效是无法回滚的，所以为了避免这种情况，引入了 Doublewrite Buffer。

Doublewrite Buffer 包括两个部分：

1. 内存中的一块缓冲区 Doublewrite Buffer，大小为2MB；
2. 磁盘文件 Doublewrite Buffer Files，为物理磁盘上共享表空间中连续的128个页，即2个区（extent），大小同样为2MB；

在对缓冲池的脏页进行刷新时，并不直接写磁盘，而是会通过 memcopy 函数将脏页先复制到内存中的 doublewrite buffer，之后通过doublewrite buffer再分两次，每次1MB顺序地写入共享表空间的物理磁盘上，然后马上调用 fsync 函数，同步磁盘，避免缓冲写带来的问题。在这个过程中，因为 doublewrite 页是连续的，因此这个过程是顺序写的，开销并不是很大。在完成 doublewrite 页的写入后，再将doublewritebuffer中的页写入各个表空间文件中，此时的写入则是离散的。所以当进行故障恢复的时候，InnoDB 会去检查 Doublewrite Buffer 的页和本来位置页的内容， 如果不一致，会从 Doublewrite Buffer 中进行恢复，如果 Doublewrite Buffer 中的页也不完整，会进行丢弃。

主要流程如下：

6.1 相关参数

Innodb_dblwr_pages_written : innodb_dblwr_writes 可判断当前数据库写入压力，当值远远小于 64:1 时，表明压力并不高。

七、InnoDB 整体架构图

文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-729334.html

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