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探讨 `MySQL` 的`内存`管理：`Buffer Pool`、`Query Cache` 和 `Thread Cache` 的`分配`与`回收`。

MySQL 内存管理：Buffer Pool、Query Cache 和 Thread Cache 的分配与回收

大家好，今天我们来深入探讨 MySQL 的内存管理，重点关注三个关键组件：Buffer Pool、Query Cache 和 Thread Cache。理解它们的分配和回收机制，对于优化 MySQL 性能至关重要。

1. Buffer Pool：数据缓存的核心

Buffer Pool 是 MySQL InnoDB 存储引擎中最重要的内存区域，用于缓存表数据和索引数据。显著减少了磁盘 I/O，极大地提升了查询性能。

1.1 结构与工作原理

Buffer Pool 并不是一个简单的内存块，而是一个由多个 Page（页）组成的池子。每个 Page 的大小通常为 16KB，与 InnoDB 的磁盘页大小一致。

  • Page（页）： 存储实际数据或索引的最小单元。
  • Free List： 空闲页链表，用于快速分配新的页。
  • LRU List： 最近最少使用（Least Recently Used）页链表，用于回收不常用的页。
  • Flush List： 需要刷脏页到磁盘的页链表。

当 MySQL 需要读取数据时，首先会在 Buffer Pool 中查找。如果找到（缓存命中），直接返回数据；如果没找到（缓存未命中），则从磁盘读取数据到 Buffer Pool 的一个 Page 中，然后返回数据。如果 Buffer Pool 满了，就需要从 LRU List 中淘汰一些不常用的 Page，释放空间。

1.2 配置 Buffer Pool 大小

Buffer Pool 的大小由 innodb_buffer_pool_size 参数控制。通常，建议将此参数设置为可用物理内存的 50%-80%。

SHOW VARIABLES LIKE 'innodb_buffer_pool_size';

修改配置：

SET GLOBAL innodb_buffer_pool_size = 8G; -- 设置为 8GB

注意: SET GLOBAL 修改只在当前 MySQL 服务实例有效。要永久修改，需要在 MySQL 配置文件（如 my.cnf 或 my.ini）中设置。

1.3 Buffer Pool 的分配

MySQL 启动时，会根据 innodb_buffer_pool_size 的大小，在内存中预先分配一块连续的内存区域作为 Buffer Pool。 在 MySQL 5.7 及更高版本中，可以将 Buffer Pool 分割成多个实例，通过 innodb_buffer_pool_instances 参数控制。 多个实例可以减少 Buffer Pool 锁的竞争，提高并发性能。

SHOW VARIABLES LIKE 'innodb_buffer_pool_instances';

修改配置：

SET GLOBAL innodb_buffer_pool_instances = 4; -- 设置为 4 个实例

1.4 Buffer Pool 的回收（LRU 算法）

InnoDB 使用改进的 LRU 算法来管理 Buffer Pool 中的 Page。传统的 LRU 算法容易受到全表扫描的影响，导致大量的 Page 被加入到 LRU 列表的前端，而真正常用的 Page 反而被淘汰。

InnoDB 的 LRU 算法将 LRU 列表分为两个部分：

  • New sublist： 新数据页优先加入此区域，占据列表的innodb_old_blocks_pc百分比。
  • Old sublist： 存放较旧的数据页。

新读取的 Page 首先加入到 Old sublist 的头部。如果 Page 在一段时间内（由 innodb_old_blocks_time 参数控制）没有被访问，则会被移到 LRU 列表的尾部，最终被淘汰。如果 Page 在 innodb_old_blocks_time 时间内再次被访问，则会被移到 New sublist 的头部，避免被过早淘汰。

SHOW VARIABLES LIKE 'innodb_old_blocks_pc';
SHOW VARIABLES LIKE 'innodb_old_blocks_time';

1.5 Buffer Pool 相关监控

可以通过 SHOW ENGINE INNODB STATUS 命令查看 Buffer Pool 的使用情况。

SHOW ENGINE INNODB STATUSG

关注以下指标：

  • Total memory allocated: Buffer Pool 总共分配的内存大小。
  • Buffer pool size: Buffer Pool 的页数量。
  • Free buffers: 空闲页数量。
  • Database pages: 数据页数量。
  • Old database pages: Old sublist 中的数据页数量。
  • Modified db pages: 脏页数量。
  • Pages read/created/written: 每秒读取、创建和写入的页数量。

此外，还可以查询 performance_schema 数据库中的相关表来监控 Buffer Pool 的性能。

SELECT
    NAME,
    COUNT,
    SUM_NUMBER_OF_BYTES
FROM performance_schema.memory_summary_global_by_event_name
WHERE EVENT_NAME LIKE 'memory/innodb/buf_pool%'
ORDER BY SUM_NUMBER_OF_BYTES DESC;

SELECT
    POOL_ID,
    POOL_SIZE,
    FREE_BUFFERS,
    DATABASE_PAGES,
    MODIFIED_PAGES
FROM performance_schema.innodb_buffer_pool_stats;

1.6 代码示例：模拟 Buffer Pool 命中与未命中

以下是一个简单的 Python 代码示例，用于模拟 Buffer Pool 的命中与未命中。

import random

class BufferPool:
    def __init__(self, size):
        self.size = size
        self.pool = {}  # 用字典模拟 Page 存储
        self.lru_list = [] # 用列表模拟 LRU

    def get_page(self, page_id):
        if page_id in self.pool:
            # 命中
            print(f"Page {page_id} 命中 Buffer Pool")
            self.lru_list.remove(page_id)
            self.lru_list.insert(0, page_id) # 移动到 LRU 头部
            return self.pool[page_id]
        else:
            # 未命中
            print(f"Page {page_id} 未命中 Buffer Pool，从磁盘读取")
            data = f"Data for page {page_id}" # 模拟从磁盘读取数据
            self.add_page(page_id, data)
            return data

    def add_page(self, page_id, data):
        if len(self.pool) >= self.size:
            # Buffer Pool 满了，淘汰 LRU 尾部的 Page
            evicted_page = self.lru_list.pop()
            del self.pool[evicted_page]
            print(f"Buffer Pool 已满，淘汰 Page {evicted_page}")

        self.pool[page_id] = data
        self.lru_list.insert(0, page_id) # 添加到 LRU 头部

    def print_pool(self):
        print("Buffer Pool 内容:", self.pool)
        print("LRU 列表:", self.lru_list)

# 示例使用
buffer_pool = BufferPool(size=3)

# 模拟读取数据
print(buffer_pool.get_page(1))
buffer_pool.print_pool()
print(buffer_pool.get_page(2))
buffer_pool.print_pool()
print(buffer_pool.get_page(3))
buffer_pool.print_pool()
print(buffer_pool.get_page(1)) # 再次读取Page 1，命中
buffer_pool.print_pool()
print(buffer_pool.get_page(4)) # 触发淘汰
buffer_pool.print_pool()

这个简单的例子演示了 Buffer Pool 的基本工作原理：缓存命中、未命中、LRU 淘汰。 实际的 InnoDB Buffer Pool 实现要复杂得多，包括脏页管理、预读等功能。

2. Query Cache：查询结果缓存

Query Cache 用于缓存 SELECT 查询的结果。如果相同的查询再次执行，MySQL 可以直接从 Query Cache 返回结果，避免了重复的解析、优化和执行过程。

2.1 结构与工作原理

Query Cache 以 Key-Value 的形式存储查询结果。 Key 是查询的 SQL 语句，Value 是查询结果。

当 MySQL 接收到一个 SELECT 查询时，首先会检查 Query Cache 中是否存在相同的查询。如果存在（缓存命中），直接返回结果；如果不存在（缓存未命中），则执行查询，并将结果存储到 Query Cache 中。

2.2 配置 Query Cache

Query Cache 的相关参数：

  • query_cache_type: 控制 Query Cache 的启用状态。
    • 0 或 OFF: 禁用 Query Cache。
    • 1 或 ON: 启用 Query Cache，但只有 SQL_CACHE 指示的查询才会被缓存。
    • 2 或 DEMAND: 启用 Query Cache，但只有 SQL_NO_CACHE 指示的查询不会被缓存。
  • query_cache_size: Query Cache 的大小。
  • query_cache_limit: 缓存结果的最大大小。超过此大小的结果不会被缓存。
  • query_cache_min_res_unit: Query Cache 分配内存块的最小单位。
SHOW VARIABLES LIKE 'query_cache%';

修改配置：

SET GLOBAL query_cache_type = 1;
SET GLOBAL query_cache_size = 64M;
SET GLOBAL query_cache_limit = 2M;

2.3 Query Cache 的分配与回收

Query Cache 的内存分配发生在 MySQL 启动时，根据 query_cache_size 的大小分配。

Query Cache 的回收机制：

  • LRU 算法： 与 Buffer Pool 类似，Query Cache 也使用 LRU 算法来淘汰不常用的缓存结果。
  • 表数据更新： 当表数据发生更新时，所有依赖于该表的缓存结果都会被失效。这是 Query Cache 的一个主要缺点，导致其在频繁更新的场景下效率不高。
  • 内存碎片： 由于 Query Cache 采用动态分配内存的方式，容易产生内存碎片，降低缓存效率。

2.4 Query Cache 的弊端

尽管 Query Cache 可以提高查询性能，但它也存在一些弊端：

  • 缓存失效频繁： 表数据更新会导致大量缓存失效。
  • 锁竞争： Query Cache 的读写操作需要加锁，在高并发场景下容易产生锁竞争。
  • 内存碎片： 容易产生内存碎片，降低缓存效率。
  • 维护开销： MySQL 需要维护 Query Cache 的一致性，增加了额外的开销。

因此，在 MySQL 8.0 中，Query Cache 已经被移除。 推荐使用其他缓存方案，如 Memcached 或 Redis。

2.5 代码示例：模拟 Query Cache

class QueryCache:
    def __init__(self, size):
        self.size = size
        self.cache = {}
        self.lru_list = []

    def get_query_result(self, query):
        if query in self.cache:
            print(f"Query '{query}' 命中 Query Cache")
            self.lru_list.remove(query)
            self.lru_list.insert(0, query)
            return self.cache[query]
        else:
            print(f"Query '{query}' 未命中 Query Cache，执行查询")
            # 模拟执行查询
            result = f"Result for query '{query}'"
            self.add_query_result(query, result)
            return result

    def add_query_result(self, query, result):
        if len(self.cache) >= self.size:
            # Cache 满了，淘汰 LRU 尾部的 query
            evicted_query = self.lru_list.pop()
            del self.cache[evicted_query]
            print(f"Query Cache 已满，淘汰 query '{evicted_query}'")

        self.cache[query] = result
        self.lru_list.insert(0, query)

    def invalidate_query(self, query):
        if query in self.cache:
            del self.cache[query]
            self.lru_list.remove(query)
            print(f"Query '{query}' 的缓存已失效")

    def print_cache(self):
        print("Query Cache 内容:", self.cache)
        print("LRU 列表:", self.lru_list)

# 示例使用
query_cache = QueryCache(size=2)

print(query_cache.get_query_result("SELECT * FROM users"))
query_cache.print_cache()
print(query_cache.get_query_result("SELECT * FROM products"))
query_cache.print_cache()
print(query_cache.get_query_result("SELECT * FROM users")) # 命中
query_cache.print_cache()
query_cache.invalidate_query("SELECT * FROM users") # 模拟表更新导致缓存失效
query_cache.print_cache()
print(query_cache.get_query_result("SELECT * FROM orders")) # 触发淘汰
query_cache.print_cache()

3. Thread Cache：线程连接缓存

Thread Cache 用于缓存已经建立的连接线程。当客户端断开连接后，对应的线程不会立即销毁，而是被放入 Thread Cache 中。当新的客户端连接请求到来时，MySQL 可以直接从 Thread Cache 中取出线程，避免了重复创建线程的开销，提高了连接速度。

3.1 结构与工作原理

Thread Cache 维护一个空闲线程列表。 当客户端连接断开时，如果线程数量小于 thread_cache_size，则将该线程放入 Thread Cache 中。 当新的连接请求到来时，MySQL 首先会检查 Thread Cache 中是否有空闲线程。 如果有，则直接取出线程并分配给客户端； 如果没有，则创建新的线程。

3.2 配置 Thread Cache

Thread Cache 的大小由 thread_cache_size 参数控制。

SHOW VARIABLES LIKE 'thread_cache_size';

修改配置：

SET GLOBAL thread_cache_size = 64;

3.3 Thread Cache 的分配与回收

Thread Cache 的分配是在 MySQL 启动时，根据 thread_cache_size 的大小预先分配的。 Thread Cache 的回收发生在客户端连接断开时。 如果线程数量小于 thread_cache_size，则将线程放入 Thread Cache 中； 否则，销毁线程。

3.4 Thread Cache 相关监控

可以通过 SHOW STATUS 命令查看 Thread Cache 的使用情况。

SHOW STATUS LIKE 'Threads_connected';
SHOW STATUS LIKE 'Threads_created';
SHOW STATUS LIKE 'Threads_cached';
SHOW STATUS LIKE 'Threads_running';

关注以下指标：

  • Threads_connected: 当前连接的线程数。
  • Threads_created: 创建的线程总数。
  • Threads_cached: 缓存的线程数。
  • Threads_running: 正在运行的线程数。

如果 Threads_created 的值很高，说明 MySQL 频繁创建线程，Thread Cache 的利用率不高，需要适当增加 thread_cache_size 的值。

3.5 代码示例：模拟 Thread Cache

import threading
import time

class ThreadCache:
    def __init__(self, size):
        self.size = size
        self.cache = []
        self.lock = threading.Lock()

    def get_thread(self):
        with self.lock:
            if self.cache:
                thread = self.cache.pop()
                print("从 Thread Cache 中获取线程")
                return thread
            else:
                print("Thread Cache 为空，创建新线程")
                return threading.Thread()

    def release_thread(self, thread):
        with self.lock:
            if len(self.cache) < self.size:
                self.cache.append(thread)
                print("将线程放入 Thread Cache")
            else:
                print("Thread Cache 已满，销毁线程")

# 示例使用
thread_cache = ThreadCache(size=2)

def worker():
    print("线程开始执行任务")
    time.sleep(1) # 模拟执行任务
    print("线程任务执行完毕")

# 模拟客户端连接
thread1 = thread_cache.get_thread()
thread1.run = worker  # Monkey patching
thread1.start()
thread1.join() # 等待任务完成
thread_cache.release_thread(thread1) # 释放线程到Thread Cache

thread2 = thread_cache.get_thread() # 从Thread Cache获取
thread2.run = worker
thread2.start()
thread2.join()
thread_cache.release_thread(thread2)

thread3 = thread_cache.get_thread() # 从Thread Cache获取
thread3.run = worker
thread3.start()
thread3.join()
thread_cache.release_thread(thread3)

thread4 = thread_cache.get_thread() # 创建新线程，因为缓存已满
thread4.run = worker
thread4.start()
thread4.join()
thread_cache.release_thread(thread4)

4. 内存分配与回收带来的性能提升

深入了解 Buffer Pool、Query Cache 和 Thread Cache 的分配与回收机制，有助于我们更好地理解 MySQL 的内存管理，从而进行针对性的性能优化。合理配置这些内存组件的大小，可以有效地减少磁盘 I/O，提高查询速度，并提升 MySQL 的并发处理能力。

5. 现代数据库的缓存策略选择

虽然 Query Cache 在 MySQL 8.0 已经被移除，但缓存仍然是数据库性能优化的关键。 现代数据库系统通常采用多层缓存策略，包括： Buffer Pool (数据库引擎内部缓存), 应用层缓存 (Memcached, Redis), 操作系统层面的文件系统缓存等。选择合适的缓存策略，需要根据具体的应用场景和数据访问模式进行权衡。

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