应用系统分层架构，为了加速数据访问，会把最常访问的数据，放在缓存(cache)里，避免每次都去访问数据库。
操作系统，会有缓冲池(buffer pool)机制，避免每次访问磁盘，以加速数据的访问。
MySQL作为一个存储系统，同样具有缓冲池(buffer pool)机制，以避免每次查询数据都进行磁盘IO。
今天，和大家聊一聊InnoDB的缓冲池。
InnoDB的缓冲池缓存什么？有什么用？
缓存表数据与索引数据，把磁盘上的数据加载到缓冲池，避免每次访问都进行磁盘IO，起到加速访问的作用。
速度快，那为啥不把所有数据都放到缓冲池里?
凡事都具备两面性，抛开数据易失性不说，访问快速的反面是存储容量小：
- 缓存访问快，但容量小，数据库存储了200G数据，缓存容量可能只有64G;
- 内存访问快，但容量小，买一台笔记本磁盘有2T，内存可能只有16G;
因此，只能把“最热”的数据放到“最近”的地方，以“最大限度”的降低磁盘访问。
如何管理与淘汰缓冲池，使得性能最大化呢？
在介绍具体细节之前，先介绍下“预读”的概念。
(1) 什么是预读？
磁盘读写，并不是按需读取，而是按页读取，一次至少读一页数据(一般是4K)，如果未来要读取的数据就在页中，就能够省去后续的磁盘IO，提高效率。
(2) 预读为什么有效？
数据访问，通常都遵循“集中读写”的原则，使用一些数据，大概率会使用附近的数据，这就是所谓的“局部性原理”，它表明提前加载是有效的，确实能够减少磁盘IO。
按页(4K)读取，和InnoDB的缓冲池设计有啥关系？
- 磁盘访问按页读取能够提高性能，所以缓冲池一般也是按页缓存数据；
- 预读机制启示了我们，能把一些“可能要访问”的页提前加入缓冲池，避免未来的磁盘IO操作；
InnoDB是以什么算法，来管理这些缓冲页呢？
最容易想到的，就是LRU(Least recently used)。
画外音：memcache，OS都会用LRU来进行页置换管理，但MySQL的玩法并不一样。
传统的LRU是如何进行缓冲页管理？
最常见的玩法是，把入缓冲池的页放到LRU的头部，作为最近访问的元素，从而最晚被淘汰。这里又分两种情况：
- 页已经在缓冲池里，那就只做“移至”LRU头部的动作，而没有页被淘汰；
- 页不在缓冲池里，除了做“放入”LRU头部的动作，还要做“淘汰”LRU尾部页的动作；
如上图，假如管理缓冲池的LRU长度为10，缓冲了页号为1，3，5…，40，7的页。
假如，接下来要访问的数据在页号为4的页中：
- 页号为4的页，本来就在缓冲池里；
- 把页号为4的页，放到LRU的头部即可，没有页被淘汰；
画外音：为了减少数据移动，LRU一般用链表实现。
假如，再接下来要访问的数据在页号为50的页中：
- 页号为50的页，原来不在缓冲池里；
- 把页号为50的页，放到LRU头部，同时淘汰尾部页号为7的页；
传统的LRU缓冲池算法十分直观，OS，memcache等很多软件都在用，MySQL为啥这么矫情，不能直接用呢？
这里有两个问题：
- 预读失效；
- 缓冲池污染；
什么是预读失效？
由于预读(Read-Ahead)，提前把页放入了缓冲池，但最终MySQL并没有从页中读取数据，称为预读失效。
如何对预读失效进行优化?
要优化预读失效，思路是：
- 让预读失败的页，停留在缓冲池LRU里的时间尽可能短；
- 让真正被读取的页，才挪到缓冲池LRU的头部；
以保证，真正被读取的热数据留在缓冲池里的时间尽可能长。
具体方法是：
(1)将LRU分为两个部分：
- 新生代(new sublist)
- 老生代(old sublist)
(2)新老生代收尾相连，即：新生代的尾(tail)连接着老生代的头(head);
(3)新页(例如被预读的页)加入缓冲池时，只加入到老生代头部：
- 如果数据真正被读取(预读成功)，才会加入到新生代的头部
- 如果数据没有被读取，则会比新生代里的“热数据页”更早被淘汰出缓冲池
举个例子，整个缓冲池LRU如上图：
- 整个LRU长度是10;
- 前70%是新生代;
- 后30%是老生代;
- 新老生代首尾相连;
假如有一个页号为50的新页被预读加入缓冲池：
- 50只会从老生代头部插入，老生代尾部(也是整体尾部)的页会被淘汰掉；
- 假设50这一页不会被真正读取，即预读失败，它将比新生代的数据更早淘汰出缓冲池；
假如50这一页立刻被读取到，例如SQL访问了页内的行row数据：
- 它会被立刻加入到新生代的头部；
- 新生代的页会被挤到老生代，此时并不会有页面被真正淘汰；
改进版缓冲池LRU能够很好的解决“预读失败”的问题。
画外音：但也不要因噎废食，因为害怕预读失败而取消预读策略，大部分情况下，局部性原理是成立的，预读是有效的。
新老生代改进版LRU仍然解决不了缓冲池污染的问题。
什么是MySQL缓冲池污染?
当某一个SQL语句，要批量扫描大量数据时，可能导致把缓冲池的所有页都替换出去，导致大量热数据被换出，MySQL性能急剧下降，这种情况叫缓冲池污染。
例如，有一个数据量较大的用户表，当执行：
select * from user where name like "%shenjian%";
虽然结果集可能只有少量数据，但这类like不能命中索引，必须全表扫描，就需要访问大量的页：
- 把页加到缓冲池(插入老生代头部);
- 从页里读出相关的row(插入新生代头部);
- row里的name字段和字符串shenjian进行比较，如果符合条件，加入到结果集中;
- …直到扫描完所有页中的所有row…
如此一来，所有的数据页都会被加载到新生代的头部，但只会访问一次，真正的热数据被大量换出。
怎么这类扫码大量数据导致的缓冲池污染问题呢？
MySQL缓冲池加入了一个“老生代停留时间窗口”的机制：
- 假设T=老生代停留时间窗口；
- 插入老生代头部的页，即使立刻被访问，并不会立刻放入新生代头部；
- 只有满足“被访问”并且“在老生代停留时间”大于T，才会被放入新生代头部；
继续举例，假如批量数据扫描，有51，52，53，54，55等五个页面将要依次被访问。
如果没有“老生代停留时间窗口”的策略，这些批量被访问的页面，会换出大量热数据。
加入“老生代停留时间窗口”策略后，短时间内被大量加载的页，并不会立刻插入新生代头部，而是优先淘汰那些，短期内仅仅访问了一次的页。
而只有在老生代呆的时间足够久，停留时间大于T，才会被插入新生代头部。
上述原理，对应InnoDB里哪些参数？
有三个比较重要的参数。
(1) 参数：innodb_buffer_pool_size
介绍：配置缓冲池的大小，在内存允许的情况下，DBA往往会建议调大这个参数，越多数据和索引放到内存里，数据库的性能会越好。
(2) 参数：innodb_old_blocks_pct
介绍：老生代占整个LRU链长度的比例，默认是37，即整个LRU中新生代与老生代长度比例是63:37。
画外音：如果把这个参数设为100，就退化为普通LRU了。
(3) 参数：innodb_old_blocks_time
介绍：老生代停留时间窗口，单位是毫秒，默认是1000，即同时满足“被访问”与“在老生代停留时间超过1秒”两个条件，才会被插入到新生代头部。
总结
(1)缓冲池(buffer pool)是一种常见的降低磁盘访问的机制；
(2)缓冲池通常以页(page)为单位缓存数据；
(3)缓冲池的常见管理算法是LRU，memcache，OS，InnoDB都使用了这种算法；
(4)InnoDB对普通LRU进行了优化：
- 将缓冲池分为老生代和新生代，入缓冲池的页，优先进入老生代，页被访问，才进入新生代，以解决预读失效的问题
- 页被访问，且在老生代停留时间超过配置阈值的，才进入新生代，以解决批量数据访问，大量热数据淘汰的问题
思路，比结论重要。
解决了什么问题，比方案重要。
