多个buffer Pool实例 (3)—Buffer Pool(五十六)

本文涉及的产品
云数据库 RDS MySQL,集群系列 2核4GB
推荐场景:
搭建个人博客
RDS MySQL Serverless 基础系列,0.5-2RCU 50GB
RDS MySQL Serverless 高可用系列,价值2615元额度,1个月
简介: 多个buffer Pool实例 (3)—Buffer Pool(五十六)

前面说了lru链表,为了防止mysql的预读和全表查询刷新pool的频率太高,所以把lru链表分为young区域和old区域,但是频繁的移动lru链表也影响性能,所以当在young后半部1/4区域的时候,才会移动到最前面。初始数据从磁盘刷新到内存中,先是进入old区域,当超过1S之后继续访问,则会移动到young区域。预读分为两种,第一种是当mysql检测到执行语句按顺序查询超过一定值,则会吧下一个区的所有页全部都预先刷新到缓存页里,第二种就是13个页在同一个区,这时候会吧这个区的数据全部刷新到缓存页。

LRU链表管理(2)—Buffer Pool(五十五)


刷新脏页到磁盘


前面说了每隔一段时间,会把修改了缓存页的脏数据,刷新到磁盘上,主要有两个刷新路径:

从冷数据刷新一部分到磁盘(BUF_FLUSH_LRU):后台线程会定时从lru链表尾部扫描一些页面,如果发现脏数据,则会刷新到磁盘。

从flush链表中刷新一部分到磁盘(BUF_FLUSH_LIST):刷新的速率取决于系统是不是很繁忙。

有时候刷新脏数据到磁盘比较慢,如果在没刷新之前,有新的查询过来,而free链表已经没有空闲缓存页,这时候需要去尾部吧数据释放,如果尾部存在脏数据,这时候则会强行吧脏数据持久化到磁盘上。这种方式称为BUF_FLUSH_SINGLE_PAGE。

当然有时候系统特别忙的时候,用户大量访问时,也会出现用户线程批量从flush链表持久化脏数据,磁盘的I/O操作慢的要死,显然这是迫不得已的行为,后面redo日志的checkpoint时说。


多个buffer pool实例


上面说过,mysql服务器启动的时候,就会根系统申请buffer pool的内存空间,在多线程的情况下,各个链表都需要加锁进行处理,但在buffer pool特别大,并且多线程访问量也别高的情况下,单一的buffer pool会影响处理速度。所以会吧buffer pool会分成各种小的buffer pool,这些称为实例,他们都是独立去申请内存空间,独立管理的链表,并且在多线程访问的情况下互不影响,可以通过innodb_buffer_pool_instance的值来修改buffer pool可以创建几个实例。

innodb_buffer_pool_instances = 2

表示我们需要两个buffer_pool实例

那么每个pool_instance占多少内存呢,其实就是我们之前的总数除一下

Innodb_buffer_pool_size / innodb_buffer_pool_instances

但因为创建多个实例管理他们也是有开销的,mysql规定,当innoDB_buffer_pool_size在1G以下的时候,默认都是一个实例,设置多个也是无效的,所以只有大于1G的时候才鼓励设置多个实例。

Innodb_buffer_pool_chunk_size

在mysql5.7.5之前,buffer pool只有在mysql服务器启动之前修改,在5.7.5之后,服务器运行的时候也可以修改,但有个问题,每次当我们重新调整buffer pool的值时候 ,都要重新向系统申请一块连续的内存空间,然后再将旧的数据拷贝到新的内存中(有木有类似java的数组),很显然这是极其耗时的。

一个buffer_pool_instance有两个chunk,因为有了这个概念,我们在服务器运行的时候,都是以chunk来增加或者删除,而不需要申请一大片空间,然后拷贝数据。

Chunk的值可以在服务器启动之前通过innodb_buffer_pool_chunk_Size来设置,默认值是134217728,也就是128,需要注意的是,这个chunk_Size只可以在服务器启动前指定。

(注意:为什么在服务器运行的时候不可以修改innodb_buffer_pool_chunk_size呢?还不是因为如果改了,前面数据存储的大小和新的就不一样,这样还是得把前面的数据copy到新的chunk,这样设置chunk的意义就不存在。)


配置buffer pool时的注意事项


innoDB_buffer_pool_size 必须是 innoDB buffer_pool_insatances * innoDB buffer_pool_chunk_size的倍数,这里主要想保证每个chunk是相等的,而且不会浪费内存空间,产生碎片。

mysqld --innodb-buffer-pool-size=8G --innodb-buffer-pool-instances=16

当我们吧pool_size改成8g,instances为16,因为chunk_size默认是128m,8G符合的倍数。

mysqld --innodb-buffer-pool-size=9G --innodb-buffer-pool-instances=1
mysql> show variables like 'innodb_buffer_pool_size';
+-------------------------+-------------+
| Variable_name           | Value       |
+-------------------------+-------------+
| innodb_buffer_pool_size | 10737418240 |
+-------------------------+-------------+
1 row in set (0.01 sec)
mysql> show variables like 'innodb_buffer_pool_size'
+-------------------------+------------+
| Variable_name           | Value      |
+-------------------------+------------+
| innodb_buffer_pool_size | 8589934592 |
+-------------------------+------------+
1 row in set (0.00 sec)

查看之后我们可以看到是正常的,但如果设置成9g,则会系统默认会改为10G


如果服务器在启动的时候,innodb_buffer_pool_chunk_size * innodb_buffer_pool_instances 大于innoDB_buffer_pool_size,这时候,chunk_size的值会默认改为 innodb_buffer_pool_chunk_size / innodb_buffer_pool_instances。

mysqld --innodb-buffer-pool-size=2G --innodb-buffer-pool-instances=16 --innodb-buffer-pool-chunk-size=256M

因为256m*16 = 4G >2g

mysql> show variables like 'innodb_buffer_pool_size';
+-------------------------+------------
| Variable_name           | Value      |
+------------------------+------------+
| innodb_buffer_pool_size | 2147483648 |
+-------------------------+------------+
1 row in set (0.01 sec)
mysql> show variables like 'innodb_buffer_pool_chunk_size';
+-------------------------------+-----------+
| Variable_name                 | Value     |
+-------------------------------+-----------
| innodb_buffer_pool_chunk_size | 134217728 |
+------------------------------+-----------
1 row in set (0.00

Buffer pool中存储的其他信息

Buffer pool除了存储缓存页外,还会存储锁信息,自适应哈希索引等信息,后面会详细介绍。


查看buffer pool的状态信息

mysql> SHOW ENGINE INNODB STATUS\G
(...省略前边的许多状态)
----------------------
BUFFER POOL AND MEMORY
----------------------
Total memory allocated 13218349056;
Dictionary memory allocated 4014231
Buffer pool size   786432
Free buffers       8174
Database pages     710576
Old database pages 262143
Modified db pages  124941
Pending reads 0
Pending writes: LRU 0, flush list 0, single page 0
Pages made young 6195930012, not young 78247510485
108.18 youngs/s, 226.15 non-youngs/s
Pages read 2748866728, created 29217873, written 4845680877
160.77 reads/s, 3.80 creates/s, 190.16 writes/s
Buffer pool hit rate 956 / 1000, young-making rate 30 / 1000 not 605 / 1000
Pages read ahead 0.00/s, evicted without access 0.00/s, Random read ahead 0.00/s
LRU len: 710576, unzip_LRU len: 118
I/O sum[134264]:cur[144], unzip sum[16]:cur[0]
--------------
(...省略后边的许多状态)
mysql>

total memory allocated :表示buffer pool向操作系统申请内存,包括控制块,缓存页,碎片。

dictionary memory allocated:为数据字典分配的内存空间,这个和内存空间buffer pool没啥关系,不包含在total memory allocated。

buffer pool size:页为单位,单表buffer pool 多少缓存页。

free buffers:代表free 链表多少个节点,多少空闲缓存页。

database pages:代表lru链表多少个页数量,包含young区域和old区域。

old database pages:代表lru的old区域页数量。

modified db pages:代表脏页数量,flush链表页的数量。

pending reads:正在等待从磁盘加载到buffer pool的页面数。

当查询开始,准备从磁盘加载某个数据,会先为buffer pool分配一个缓存页和控制块,然后把这个控制块添加到old的头部,但这时候真正的磁盘页没有加载进来,pending reads+1。

pending write LRU:即将从LRU链表刷新到磁盘的页面数。

pending write flush list:从flush 链表刷新到磁盘的页面数。

pendig write single page:即将以单个页面的形式刷新到磁盘的页面数。

pages made young:代表曾从old节点数移动到young区域的数量。

只有在old节点数量移动到young里才+1,如果在young后面的1/4出移动到young区域头部,并不会+1。

page made not young:当innoDb_old_block_time的时间设置1s,但初次访问的时间和最后访问的时间没超过这个时间,导致当前数据没有移动到young里,就会让当前参数+1。

youngs/s:每秒从old区域移动到young区域的节点数。

non youngs/s:代表每秒不满足从old移动到young区域的节点数。

pages read,created,written:代表读取,创建写入多少页,后面跟着写入的速率。

buffer pool hit rate:在过去时间段,平均访问1000次页面,有多少次页面已经被缓存在buffer pool。

young-making rate:再过去时间段,平均访问1000次页面,有多少次没有使页面移动到young区域头部。

这里统计的不光从old区域移动到young区域头部,也统计从young后半部1/4区域移动到young区域头部的数据。

LRU len:代表lru链中的节点数。

unzip_lru:代表unzip_lru的节点数。

I/O sum:最近50s读取页的总数。

I/O cur:最近正在读取的磁盘数量。

I/o unzip sum:最近50s解压数量。

I/O unzip cur:正在解压页面数量。


相关实践学习
如何在云端创建MySQL数据库
开始实验后,系统会自动创建一台自建MySQL的 源数据库 ECS 实例和一台 目标数据库 RDS。
全面了解阿里云能为你做什么
阿里云在全球各地部署高效节能的绿色数据中心,利用清洁计算为万物互联的新世界提供源源不断的能源动力,目前开服的区域包括中国(华北、华东、华南、香港)、新加坡、美国(美东、美西)、欧洲、中东、澳大利亚、日本。目前阿里云的产品涵盖弹性计算、数据库、存储与CDN、分析与搜索、云通信、网络、管理与监控、应用服务、互联网中间件、移动服务、视频服务等。通过本课程,来了解阿里云能够为你的业务带来哪些帮助     相关的阿里云产品:云服务器ECS 云服务器 ECS(Elastic Compute Service)是一种弹性可伸缩的计算服务,助您降低 IT 成本,提升运维效率,使您更专注于核心业务创新。产品详情: https://www.aliyun.com/product/ecs
相关文章
|
6月前
|
存储 缓存 算法
InnoDB的Buffer Pool
InnoDB的Buffer Pool
58 3
|
3月前
|
数据库 关系型数据库 MySQL
innodb_buffer_pool_size
【8月更文挑战第13天】
38 1
|
5月前
|
缓存 关系型数据库 MySQL
MySQL数据库——InnoDB引擎-架构-内存结构(Buffer Pool、Change Buffer、Adaptive Hash Index、Log Buffer)
MySQL数据库——InnoDB引擎-架构-内存结构(Buffer Pool、Change Buffer、Adaptive Hash Index、Log Buffer)
98 3
|
6月前
|
监控 关系型数据库 MySQL
innodb_buffer_pool_instances 如何根据cpu和内存进行配置
`innodb_buffer_pool_instances` 是用于配置 InnoDB 缓冲池实例数的参数。每个实例都管理缓冲池的一部分,这有助于提高并发性能。通常,你可以根据系统的 CPU 和内存来调整这个参数,以获得更好的性能。 以下是一些建议和步骤,帮助你根据 CPU 和内存进行 `innodb_buffer_pool_instances` 的配置: 1. **了解系统资源:** 首先,了解系统的硬件资源,特别是内存和CPU。检查系统上可用的物理内存和 CPU 核心数量。 2. **考虑每个实例的大小:** 在配置 `innodb_buffer_pool_instances` 时,
229 0
|
6月前
|
存储 算法 关系型数据库
Buffer Pool
Buffer Pool
59 1
|
6月前
|
缓存 算法 安全
深入解析InnoDB的Buffer Pool
深入解析InnoDB的Buffer Pool
69 2
|
缓存 关系型数据库 MySQL
提升mysql性能的关键参数之innodb_buffer_pool_size、innodb_buffer_pool_instances
提升mysql性能的关键参数之innodb_buffer_pool_size、innodb_buffer_pool_instances
1394 0
提升mysql性能的关键参数之innodb_buffer_pool_size、innodb_buffer_pool_instances
|
存储 缓存 关系型数据库
LRU链表管理(2)—Buffer Pool(五十五)
LRU链表管理(2)—Buffer Pool(五十五)
|
SQL 缓存 算法
缓冲池(buffer pool),这次彻底懂了!!!
缓冲池(buffer pool)是一种常见的降低磁盘访问的机制。
3870 0
缓冲池(buffer pool),这次彻底懂了!!!
|
缓存 关系型数据库 MySQL