好的，我们开始今天的讲座，主题是MySQL InnoDB存储引擎中的自适应哈希索引（Adaptive Hash Index，AHI）的内存哈希索引创建与淘汰机制。
一、自适应哈希索引（AHI）简介
InnoDB是一种索引组织表，这意味着数据按照主键顺序存储。虽然B+树索引在大多数情况下表现良好，但在某些高并发、高读取负载的工作负载下，频繁访问的索引页可能成为瓶颈。为了解决这个问题，InnoDB引入了自适应哈希索引。
AHI是一种完全在内存中构建的哈希索引，它允许InnoDB引擎为经常访问的索引键值对构建哈希索引，从而加速查询。需要注意的是，AHI是InnoDB引擎自动创建和管理的，DBA无法直接控制它的创建或删除。它的存在与否，对于用户来说，是透明的。
二、AHI的工作原理
AHI基于InnoDB的缓冲池（Buffer Pool）构建。当InnoDB引擎检测到某个索引键值对被频繁访问时，它会尝试为该键值对创建一个哈希索引。哈希索引的key是索引键值对的散列值，value是指向缓冲池中对应数据页的指针。
当查询到达时，InnoDB首先会检查是否可以使用AHI。如果AHI存在且适用，InnoDB会直接通过哈希索引找到对应的数据页，避免了遍历B+树的过程，从而显著提高了查询速度。
三、AHI的创建条件
AHI的创建并非无条件的，InnoDB会根据一定的策略来判断是否应该为某个索引键值对创建哈希索引。以下是一些关键的创建条件：
- 访问频率： 索引键值对必须被频繁访问。InnoDB会维护一个访问计数器，只有当访问频率超过某个阈值时，才会考虑创建AHI。
- B+树索引页的密集度： AHI更倾向于为那些在B+树索引页中分布相对集中的键值对创建。如果键值对在索引页中分布过于分散，创建AHI的收益可能不高。
- 缓冲池大小： AHI的创建需要消耗内存，因此InnoDB会考虑缓冲池的剩余空间。如果缓冲池空间不足，InnoDB可能会延迟或取消创建AHI。
- 锁竞争： 在高并发环境下，创建AHI可能会引入额外的锁竞争。InnoDB会评估锁竞争的风险，避免因创建AHI而降低整体性能。
四、AHI的数据结构
AHI本质上是一个哈希表。更具体地说，它是一个动态哈希表，这意味着它可以根据需要动态地调整大小。
哈希表的主要组成部分包括：
- 哈希函数： 用于将索引键值对映射到哈希表中的一个位置。InnoDB使用自己的哈希函数，该函数旨在快速且均匀地分布键值。
- 哈希桶： 哈希表中的每个位置称为一个哈希桶。每个桶可以存储一个或多个键值对。
- 冲突处理： 当多个键值对映射到同一个哈希桶时，会发生冲突。InnoDB使用链地址法来解决冲突，即将冲突的键值对链接到同一个桶中。
五、AHI的创建过程
AHI的创建过程大致如下：
- 监控索引访问： InnoDB持续监控索引的访问情况，记录每个索引键值对的访问频率。
- 评估创建条件： 当某个索引键值对的访问频率超过阈值时，InnoDB会评估其他创建条件，例如索引页的密集度、缓冲池空间和锁竞争风险。
- 分配内存： 如果所有创建条件都满足，InnoDB会为该索引键值对分配内存，用于存储哈希索引。
- 计算哈希值： 使用哈希函数计算索引键值对的哈希值。
- 插入哈希表： 将索引键值对及其对应的数据页指针插入到哈希表中。
六、AHI的淘汰机制
由于内存资源的限制，AHI不可能无限增长。当AHI占用的内存超过一定比例时，InnoDB会启动淘汰机制，删除一些不常用的哈希索引。
AHI的淘汰机制基于LRU（Least Recently Used）算法的变种。InnoDB会维护一个LRU列表，记录每个哈希索引的使用情况。当需要淘汰哈希索引时，InnoDB会优先选择LRU列表中最久未使用的索引。
此外，InnoDB还会考虑以下因素：
- 访问频率： 访问频率较低的哈希索引更容易被淘汰。
- 创建时间： 创建时间较短的哈希索引可能尚未发挥作用，也可能被优先淘汰。
- 内存占用： 占用内存较多的哈希索引可能会被优先淘汰，以释放更多内存空间。
七、相关参数与监控
可以通过一些MySQL参数来间接影响AHI的行为，并监控其状态。
| 参数名 | 描述 |
|---|---|
innodb_adaptive_hash_index |
用于启用或禁用AHI。默认值为ON。禁用AHI可能会降低某些查询的性能，但可以减少内存消耗和锁竞争。 |
innodb_adaptive_hash_index_parts |
将AHI分成多个分区。 可以减少并发访问 AHI 时的锁争用。从 MySQL 5.7.9 开始，默认值为 8。 |
可以使用SHOW ENGINE INNODB STATUS命令来查看AHI的状态信息。例如，在输出的Adaptive Hash Index部分，可以查看AHI的哈希桶数量、使用率、搜索次数等信息。
SHOW ENGINE INNODB STATUS;在输出中，找到类似下面的段落：
------------
SEMAPHORES
------------
...
------------
FILE I/O
------------
...
------------
INSERT BUFFER AND ADAPTIVE HASH INDEX
------------
Ibuf: size 1, free list len 0, rseg size 2, 598 merges
merged operations:
insert 597, delete mark 1, delete 0
discarded operations:
insert 0, delete mark 0, delete 0
Hash table size 33431, node heap 109.68 MB, 275285 nodes
783931 hash searches, 562541 null records found
0.05 hash searches/s, 0.00 null records/s其中：
Hash table size: AHI的哈希表大小。node heap: AHI节点堆的大小。nodes: AHI中的节点数量。hash searches: 哈希搜索的次数。null records found: 未找到记录的哈希搜索次数。
八、代码示例（伪代码）
由于AHI完全由InnoDB引擎自动管理，我们无法直接访问或操作它。但是，我们可以通过伪代码来模拟AHI的工作原理。
class AdaptiveHashIndex:
def __init__(self, buffer_pool):
self.hash_table = {} # 哈希表，存储索引键值对和数据页指针
self.buffer_pool = buffer_pool # InnoDB缓冲池
self.lru_list = [] # LRU列表，用于淘汰不常用的哈希索引
self.max_size = 10000 # AHI最大容量
def hash_function(self, key):
"""简单的哈希函数"""
return hash(key) % self.max_size
def lookup(self, key):
"""查找哈希索引"""
hash_value = self.hash_function(key)
if hash_value in self.hash_table:
# 找到哈希索引，更新LRU列表
node = self.hash_table[hash_value]
self.update_lru(node)
return node["page"] # 返回数据页指针
else:
return None # 未找到哈希索引
def insert(self, key, page):
"""插入哈希索引"""
hash_value = self.hash_function(key)
if len(self.hash_table) >= self.max_size:
self.evict() # 如果达到最大容量，则淘汰
node = {"key": key, "page": page}
self.hash_table[hash_value] = node
self.lru_list.append(node) # 添加到LRU列表
def update_lru(self, node):
"""更新LRU列表，将节点移动到末尾"""
if node in self.lru_list:
self.lru_list.remove(node)
self.lru_list.append(node)
def evict(self):
"""淘汰最久未使用的哈希索引"""
if not self.lru_list:
return
evicted_node = self.lru_list.pop(0) # 移除LRU列表中的第一个节点
hash_value = self.hash_function(evicted_node["key"])
if hash_value in self.hash_table and self.hash_table[hash_value] == evicted_node: # 确保删除的是同一个节点
del self.hash_table[hash_value] # 从哈希表中删除
# 清理相关资源（例如，释放内存）
# 模拟InnoDB缓冲池
class BufferPool:
def get_page(self, key):
"""从缓冲池中获取数据页"""
# 模拟从磁盘读取数据页
return "Data Page for key: " + str(key)
# 示例用法
buffer_pool = BufferPool()
ahi = AdaptiveHashIndex(buffer_pool)
# 模拟频繁访问某个索引键值对
key1 = "index_key_1"
page1 = buffer_pool.get_page(key1)
# 插入哈希索引
ahi.insert(key1, page1)
# 查找哈希索引
found_page = ahi.lookup(key1)
if found_page:
print("Found page:", found_page)
else:
print("Page not found in AHI")
# 模拟AHI达到最大容量，进行淘汰
for i in range(10001):
key = "index_key_" + str(i)
page = buffer_pool.get_page(key)
ahi.insert(key, page)
# 再次查找key1，看是否被淘汰
found_page = ahi.lookup(key1)
if found_page:
print("Found page:", found_page)
else:
print("Page not found in AHI")九、AHI的优缺点
-
优点：
- 显著提高查询速度，尤其是在高并发、高读取负载下。
- 完全由InnoDB引擎自动管理，无需DBA手动干预。
-
缺点：
- 占用内存资源。
- 在高写入负载下，可能会引入额外的锁竞争。
- 适用场景有限，并非所有查询都能受益于AHI。
十、使用建议
- 监控AHI的状态： 使用
SHOW ENGINE INNODB STATUS命令定期监控AHI的状态，了解其使用情况。 - 调整相关参数： 根据实际情况调整
innodb_adaptive_hash_index和innodb_adaptive_hash_index_parts参数，以优化AHI的性能。 - 避免过度使用： 不要试图强制InnoDB创建或删除AHI。让InnoDB引擎根据自身策略来管理AHI。
- 了解适用场景： AHI更适合于高并发、高读取负载，且频繁访问的索引键值对相对集中的场景。
总结： 理解AHI，让数据库更高效
AHI是一个InnoDB引擎自动管理的内存哈希索引，通过对频繁访问的索引键值对构建哈希索引，可以显著提高查询速度。 理解AHI的工作原理、创建条件和淘汰机制，有助于更好地优化数据库性能。 通过监控AHI的状态和调整相关参数，可以充分利用AHI的优势，提升数据库的整体性能。