MySQL高级讲座篇之：`InnoDB`缓冲池的`LRU`算法演进：从`LRU`到`New LRU`。 - 智猿学院-前后端，数据库，人工智能，云计算等领域前沿技术讲座

各位听众，早上好！今天咱们来聊聊MySQL InnoDB缓冲池里那些事儿，特别是它的“小心脏”——LRU算法，看看它如何从“老实人”进化成“心机Boy”。

InnoDB缓冲池，就像个缓存服务器，专门用来存放经常访问的数据页，这样就不用频繁地去硬盘上捞数据了，大大提升了效率。而这个缓冲池的管理核心，就是LRU算法。咱们先从最简单的LRU开始说起。

1. 初识LRU：简单粗暴的老实人

LRU（Least Recently Used），顾名思义，就是“最近最少使用”的算法。它的基本思想是：如果一个数据页最近被访问过，那么它在未来被访问的可能性就很高，应该保留在缓冲池中；反之，如果一个数据页很久没被访问过，那么它未来被访问的可能性就很低，可以从缓冲池中淘汰出去。

想象一下，你是个图书馆管理员，书架就是缓冲池。每当有人借阅一本书，你就把这本书放到书架的最前面。当书架满了，要腾出位置放新书时，你就把书架最后面的那本书拿走，因为它最久没被人借阅过。

这个逻辑很简单，实现起来也很直观。我们可以用一个链表来实现LRU：

链表头部： 存放最近被访问的数据页。
链表尾部： 存放最久没被访问的数据页。

当一个数据页被访问时，我们把它从链表中移除（如果存在），然后插入到链表的头部。当需要淘汰数据页时，我们直接移除链表的尾部。

伪代码示例：

class LRUCache:
    def __init__(self, capacity):
        self.capacity = capacity
        self.cache = {}  # 数据页ID -> 数据页对象
        self.lru_list = [] # 双向链表，存放数据页ID

    def get(self, key):
        if key in self.cache:
            # 命中，将数据页移动到链表头部
            self.lru_list.remove(key)
            self.lru_list.insert(0, key)
            return self.cache[key]
        else:
            return None # 未命中

    def put(self, key, value):
        if key in self.cache:
            # 已经存在，更新值，并移动到链表头部
            self.cache[key] = value
            self.lru_list.remove(key)
            self.lru_list.insert(0, key)
        else:
            # 不存在，插入新数据页
            if len(self.cache) >= self.capacity:
                # 缓冲池已满，淘汰尾部数据页
                oldest_key = self.lru_list.pop()
                del self.cache[oldest_key]
            self.cache[key] = value
            self.lru_list.insert(0, key)

优点：

实现简单，容易理解。

缺点：

全表扫描的噩梦： 当执行全表扫描时，所有的数据页都会被访问一次，这些数据页会被插入到LRU链表的头部，导致原本热点数据页被挤出缓冲池，严重影响性能。就像图书馆来了个熊孩子，把所有书都翻了一遍，然后你不得不把这些书重新放到书架最前面，把原本热门的书挤到后面去了。
预读失效： InnoDB会进行预读，提前将一些数据页加载到缓冲池中。但如果预读的数据页并没有被真正使用，也会被插入到LRU链表的头部，同样会挤出原本的热点数据页。就像图书馆管理员提前准备了一些书，结果没人借，反而占用了书架空间。

2. 半新不旧的LRU：New LRU的诞生

为了解决简单LRU的缺陷，InnoDB引入了改进的LRU算法，通常被称为New LRU。它的核心思想是：将LRU链表分成两部分：

New Sublist（年轻代）： 存放新加入或者最近被访问的数据页。
Old Sublist（老年代）： 存放一段时间内没有被访问的数据页。

默认情况下，New Sublist 占整个LRU链表的3/8，Old Sublist 占 5/8。这个比例可以通过innodb_old_blocks_pc参数进行调整。

工作流程：

首次访问： 当一个数据页首次被访问时，它会被插入到Old Sublist的头部。
Old Sublist中的访问： 如果一个数据页在Old Sublist中被再次访问，它会移动到New Sublist的头部。
New Sublist中的访问： 如果一个数据页在New Sublist中被访问，它的位置保持不变。
淘汰： 当需要淘汰数据页时，从Old Sublist的尾部开始淘汰。

示意图：

+-----------------------+-----------------------+
|       New Sublist      |       Old Sublist      |
+-----------------------+-----------------------+
^                       ^                       ^
|                       |                       |
Head of LRU             End of New Sublist      End of LRU

伪代码示例（简化版，只展示关键逻辑）：

class NewLRUCache:
    def __init__(self, capacity, new_ratio=0.375): #new_ratio = 3/8 = 0.375
        self.capacity = capacity
        self.cache = {}  # 数据页ID -> 数据页对象
        self.lru_list = [] # 双向链表，存放数据页ID
        self.new_size = int(capacity * new_ratio) #年轻代的大小

    def get(self, key):
        if key in self.cache:
            # 命中
            self.lru_list.remove(key)
            self.lru_list.insert(0, key) #放入头部
            return self.cache[key]
        else:
            return None

    def put(self, key, value):
        if key in self.cache:
            # 已经存在，更新值，并移动到链表头部
            self.cache[key] = value
            self.lru_list.remove(key)
            self.lru_list.insert(0, key)
        else:
            # 不存在，插入新数据页
            if len(self.cache) >= self.capacity:
                # 缓冲池已满，淘汰尾部数据页
                oldest_key = self.lru_list.pop()
                del self.cache[oldest_key]

            # 新的数据页，放入老年代头部，过一段时间如果再次被访问，才会进入新生代
            self.cache[key] = value
            self.lru_list.insert(len(self.lru_list) - self.new_size, key) #插入老年代头部

    # 模拟再次访问 (Old Sublist 中的访问)
    def touch(self, key):
        if key in self.cache and key in self.lru_list[len(self.lru_list) - self.new_size:]: #判断是否在老年代
            self.lru_list.remove(key)
            self.lru_list.insert(0, key) #移动到新生代头部

优点：

缓解全表扫描的影响： 全表扫描的数据页会被插入到Old Sublist的头部，由于Old Sublist占据较大的比例，这些数据页不会立即挤出New Sublist中的热点数据页。只有当这些数据页在Old Sublist中被再次访问，才会进入New Sublist。
减少预读失效的影响： 预读的数据页也会被插入到Old Sublist的头部，如果它们没有被真正使用，就会在Old Sublist中被淘汰，不会影响New Sublist中的热点数据页。

参数调节：

innodb_old_blocks_pc: 调整New Sublist和Old Sublist的比例。如果你的应用有很多全表扫描或者预读，可以适当调大innodb_old_blocks_pc的值，以减少它们对热点数据页的影响。
innodb_old_blocks_time: 控制数据页在Old Sublist中停留的时间。只有当一个数据页在Old Sublist中停留超过这个时间后被再次访问，才会移动到New Sublist。这个参数可以防止一些短暂的访问将冷数据页错误地提升到New Sublist。

3. 源码细节：InnoDB的LRU实现

InnoDB的LRU实现比我们上面介绍的伪代码要复杂得多，涉及到锁机制、页面回收、以及各种优化策略。我们来看一些关键的源码细节（基于MySQL 5.7，源码路径：storage/innobase/buf/buf0lru.c）：

LRU链表结构： InnoDB使用双向链表来管理LRU。每个缓冲页控制块 (buf_block_t) 都有 LRU 相关的字段，例如 lru_next 和 lru_prev，分别指向链表中的下一个和上一个缓冲页。
LRU锁： 为了保证并发访问的安全性，InnoDB使用 buf_pool->lru_lock 互斥锁来保护LRU链表的操作。
页面回收线程： InnoDB有一个专门的页面回收线程（page cleaner thread），负责从LRU链表中淘汰数据页，并将脏页刷回磁盘。

一些关键函数：

buf_LRU_get_free_block(): 从LRU链表中获取一个空闲的缓冲页。如果LRU链表中没有空闲页，就需要从Old Sublist的尾部淘汰一个数据页。
buf_LRU_add_block(): 将一个缓冲页添加到LRU链表的头部。
buf_LRU_remove_block(): 将一个缓冲页从LRU链表中移除。

源码片段（简化版，仅供参考）：

/* buf0lru.c */

/* 将缓冲页添加到 LRU 链表的头部 */
void buf_LRU_add_block(buf_pool_t* buf_pool, buf_block_t* block) {
  mutex_enter(&buf_pool->lru_lock);

  block->lru_next = buf_pool->LRU_list;
  block->lru_prev = NULL;

  if (buf_pool->LRU_list != NULL) {
    buf_pool->LRU_list->lru_prev = block;
  }

  buf_pool->LRU_list = block;

  mutex_exit(&buf_pool->lru_lock);
}

/* 从 LRU 链表中移除缓冲页 */
void buf_LRU_remove_block(buf_pool_t* buf_pool, buf_block_t* block) {
  mutex_enter(&buf_pool->lru_lock);

  if (block->lru_prev != NULL) {
    block->lru_prev->lru_next = block->lru_next;
  } else {
    buf_pool->LRU_list = block->lru_next;
  }

  if (block->lru_next != NULL) {
    block->lru_next->lru_prev = block->lru_prev;
  }

  mutex_exit(&buf_pool->lru_lock);
}

注意： 上面的代码只是为了说明InnoDB的LRU实现的一些基本概念，实际的源码要复杂得多，涉及到各种边界条件的处理和优化。

4. LRU算法的局限性与未来发展

虽然New LRU算法在一定程度上缓解了全表扫描和预读失效的问题，但它仍然存在一些局限性：

无法区分不同的访问模式： New LRU算法只是简单地将LRU链表分成两部分，无法区分不同的访问模式。例如，对于一些只访问一次的数据页，它们也会被插入到Old Sublist中，占用缓冲池空间。
参数调节的复杂性： innodb_old_blocks_pc 和 innodb_old_blocks_time 这两个参数的调节需要根据具体的应用场景进行，有一定的复杂性。

未来的发展方向：

更智能的淘汰策略： 未来的LRU算法可能会更加智能，能够根据不同的访问模式和数据页的重要性，采用不同的淘汰策略。例如，可以引入LFU（Least Frequently Used）算法，考虑数据页的访问频率。
自适应的参数调节： 未来的LRU算法可能会具有自适应的参数调节能力，能够根据系统的运行状态自动调整相关参数，而不需要人工干预。
基于机器学习的优化： 可以利用机器学习技术，分析历史访问数据，预测未来数据页的访问概率，从而优化LRU算法的性能。

5. 实战：如何监控和优化LRU

了解了LRU算法的原理和InnoDB的实现之后，我们还需要知道如何在实际应用中监控和优化LRU：

监控缓冲池命中率： 缓冲池命中率是衡量LRU算法性能的重要指标。可以通过以下SQL语句查看：

SHOW GLOBAL STATUS LIKE 'Innodb_buffer_pool_read%';

Innodb_buffer_pool_reads 表示从磁盘读取的数据页数量，Innodb_buffer_pool_read_requests 表示从缓冲池读取的数据页数量。命中率 = (1 – Innodb_buffer_pool_reads / Innodb_buffer_pool_read_requests) * 100%。如果命中率较低，说明缓冲池没有充分利用，可能需要增加缓冲池的大小，或者调整LRU相关的参数。

监控页面回收： 可以通过以下SQL语句查看页面回收的情况：

SHOW GLOBAL STATUS LIKE 'Innodb_buffer_pool_pages%';

Innodb_buffer_pool_pages_dirty 表示脏页的数量，Innodb_buffer_pool_pages_free 表示空闲页的数量，Innodb_buffer_pool_pages_total 表示总页数。如果脏页数量过多，说明页面回收速度跟不上，可能需要调整页面回收相关的参数。

调整LRU参数： 根据应用的特点，适当调整 innodb_old_blocks_pc 和 innodb_old_blocks_time 这两个参数。
避免全表扫描： 尽量避免执行全表扫描的SQL语句，可以使用索引来加速查询。
合理使用预读： 虽然预读可以提高性能，但过度预读也会占用缓冲池空间。需要根据应用的特点，合理配置预读参数。

总结：

InnoDB的LRU算法是一个不断演进的过程，从最初的简单LRU到现在的New LRU，都是为了更好地适应不同的应用场景，提高数据库的性能。了解LRU算法的原理和InnoDB的实现，可以帮助我们更好地监控和优化数据库的性能，让我们的MySQL跑得更快、更稳。

好啦，今天的讲座就到这里，希望大家有所收获！谢谢！