InnoDB存储引擎是以页为单位来管理存储空间的，我们进行的增删改查操作其实本质上都是在访问页面（包括读页面、写页面、创建新页面等操作）。而磁盘IO需要消耗的时间很多，而在内存中进行操作效率则会高很多。为了能让数据表或索引中的数据随时被我们所用，DBMS会申请占用内存来作为数据缓冲池，在真正访问页面之前，需要把在磁盘上的页缓存到内存中的Buffer Pool之后才可以访问。
这样做的好处是可以让磁盘活动最小化，从而减少与磁盘直接进行IO的时间。要知道，这种策略对提升SQL语句的查询性能来说至关重要。如果索引的数据在缓冲池里，那么访问的成本就会降低很多。
【1】缓冲池
首先说明一点缓冲池和查询缓存二者不是同一个东西。
① 基础介绍
在InnoDB存储引擎中有一部分数据会放到内存中，缓冲池则占了这部分内存的大部分，它用来存储各种数据的缓存，如下图所示：
对于使用InnoDB作为存储引擎的表来说，不管是用于存储用户数据的索引（包括聚簇索引和二级索引），还是各种系统数据，都是以页的形式存放在表空间中的。而所谓的表空间只不过是InnoDB对文件系统上一个或几个实际文件的抽象，也就是说我们的数据说到底还是存储在磁盘上的。
但是磁盘的速度很慢的，缓冲池就可以帮助我们消除CPU和磁盘之间的鸿沟。所以InnoDB存储引擎在处理客户端的请求时，当需要访问某个页的数据时，就会把完整的页的数据全部加载到内存中。也就是说即使我们只需要访问一个页的一条记录，那也需要先把整个页的数据加载到内存中。将整个页加载到内存中后就可以进行读写访问了，在进行完读写访问之后并不着急把该页对应的内存空间释放掉，而是将其缓存起来，这样将来有请求再次访问该页面时，就可以省去磁盘IO的开销了。
② 缓存原则
"位置*频次"这个原则，可以帮我们对IO访问效率进行转化。
首先位置决定效率，提供缓冲池就是为了在内存中可以直接访问数据。
其次，频次决定优先级顺序。因为缓冲池的大小是有限的，比如磁盘有200G，但是内存只有16G，缓冲池大小只有1G，就无法将所有数据都加载到缓冲池里，这时就涉及到优先级顺序，会优先对使用频次高的热数据进行加载。
③ 缓冲池的预读特性
缓冲池的作用就是提升IO效率，而我们进行读取数据的时候存在一个“局部性原理”，也就是说我们使用了一些数据，大概率还会使用它周围的一些数据。因此采用“预读”机制提前加载，可以减少未来可能的磁盘IO操作。
【2】查询缓存
查询缓存是提前把查询结果缓存起来，这样下次不需要执行就可以直接拿到结果。需要说明的是，在MySQL中的查询缓存，不是缓存查询计划，而是查询对应的结果。因为命中条件苛刻，而且只要数据表发生变化，查询缓存就会失效，因此命中率低。
缓冲池服务于数据库整体的IO操作，它们的共同点都是通过缓存的机制来提升效率。
【3】缓冲池如何读取数据？
缓冲池管理器会尽量将经常使用的数据保存起来。在数据库进行页面读操作的时候，首先会判断该页面是否在缓冲池中，如果存在就直接读取。如果不存在，就会通过内存或磁盘将页面存放到缓冲池中再进行读取。
缓存再数据库中的结构和作用如下图所示：
如果我们执行SQL语句的时候更新了缓存池中的数据，那么这些数据会马上同步到磁盘上吗？
实际上，当我们对数据库中的记录进行修改的时候。首先会修改缓冲池中页里面的记录信息，然后数据库会以一定的频率刷新到磁盘上。
注意并不是每次发生更新操作，都会立刻进行磁盘回写。缓冲池会采用一种叫做 checkpoint的机制 将数据回写到磁盘上，这样做的好处就是提升了数据库的整体性能。
比如，当缓冲池不够用时，需要释放掉一些不常用的页，此时就可以强行采用checkpoint的方式，将不常用的脏页回写到磁盘上，然后再从缓冲池中将这些页释放掉。这里脏页（dirty page）指的是缓冲池中被修改过的页，与磁盘上的数据页不一致。
【4】查看/设置缓冲池大小
如果你使用的是MySQL MyISAM存储引擎，它只缓存索引，不缓存数据，对应的键缓存参数为 key_buffer_size，你可以用它进行查看。
如果你使用的是InnoDB存储引擎，可以通过查看 innodb_buffer_pool_size 变量来查看缓冲池的大小。命令如下：
show variables like 'innodb_buffer_pool_size'
你能看到此时InnoDB的缓冲池大小只有134217728/1024/1024=128MB 。我们可以修改缓冲池大小，比如改为256MB，方法如下：
# 这种方式，重启mysql将失效，最好配置在my.cnf中 set global innodb_buffer_pool_size=268435456;
配置文件比如：
[server] innodb_buffer_pool_size=268435456
【5】多个Buffer Pool实例
Buffer Pool本质是InnoDB向操作系统申请的一块连续的内存空间，在多线程环境下，访问Buffer Pool中的数据都需要加锁处理。在Buffer Pool特别大而且多线程并发访问特别高的情况下，单一的Buffer Pool可能会影响请求的处理速度。
所以在Buffer Pool特别大的时候，我们可以把它们拆分成若干个小的Buffer Pool，每个Buffer Pool都称为一个实例，它们都是独立的。将会独立的去申请内存空间，独立的管理各种链表。从而在多线程并发访问时并不会相互影响，提高并发处理能力。
我们可以在服务器启动的时候通过设置 innodb_buffer_pool_instances 的值来修改Buffer Pool实例的个数。
# 查看当前实例个数 show variables like 'innodb_buffer_pool_instances' # my.cnf [server] innodb_buffer_pool_instances=2
每个Buffer Pool实例实际占用内存可以用如下公式计算：
innodb_buffer_pool_size/innodb_buffer_pool_instances
不是说Buffer Pool实例创建的越多越好，分别管理各个Buffer Pool也是需要性能开销的，InnoDB规定：当innodb_buffer_pool_size的值小于1G的时候设置多个实例是无效的，InnoDB会默认把innodb_buffer_pool_instances的值修改为1。鼓励在Buffer Pool大于或等于1G的时候设置多个Buffer Pool实例。
【6】更新数据流程
当我们查询数据的时候，会先去Buffer Pool中查询，如果Buffer Pool中不存在，存储引擎会先将数据从磁盘加载到Buffer Pool中，然后将数据返回给客户端。
同理，当我们更新某个数据的时候，如果这个数据不存在于Buffer Pool，同样会先将数据加载进来，然后修改内存的数据。被修改过的数据会在之后统一回刷入磁盘。
个过程实际是有问题的。比如我们修改Buffer Pool中的数据成功但是还没有来得及将数据刷入 磁盘MySQL就挂了怎么办？按照上图的逻辑，此时更新之后的数据只存在于Buffer Pool中，如果此时MySQL宕机了，这部分数据将会永久地丢失。
或者，更新到一半突然发生错误了，想要回滚到更新之前的版本怎么办？如果数据持久化、事务回滚都做不到，那么更遑论崩溃恢复了。
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这里就要涉及到Redo Log和Undo Log了。
