简单了解InnoDB底层原理

存储引擎

很多文章都是直接开始介绍有哪些存储引擎，并没有去介绍存储引擎本身。那么究竟什么是存储引擎？不知道大家有没有想过，MySQL是如何存储我们丢进去的数据的？

其实存储引擎也很简单，我认为就是一种存储解决方案，实现了新增数据、更新数据和建立索引等等功能。

有哪些已有的存储引擎可以让我们选择呢？

InnoDB、MyISAM、Memory、CSV、Archive、Blackhole、Merge、Federated、Example

种类很多，但是常用的存储引擎目前就只有InnoDB和MyISAM，我也会着重来介绍这两种存储引擎。

InnoDB是目前使用最广的MySQL存储引擎，MySQL从5.5版本开始InnoDB就已经是默认的存储引擎了。那你知道为什么InnoDB被广泛的使用呢？先把这个问题放一放，我们先来了解一下InnoDB存储引擎的底层原理。

InnoDB的内存架构主要分为三大块，缓冲池（Buffer Pool）、重做缓冲池（Redo Log Buffer）和额外内存池

缓冲池

InnoDB为了做数据的持久化，会将数据存储到磁盘上。但是面对大量的请求时，CPU的处理速度和磁盘的IO速度之间差距太大，为了提高整体的效率， InnoDB引入了缓冲池。

当有请求来查询数据时，如果缓存池中没有，就会去磁盘中查找，将匹配到的数据放入缓存池中。同样的，如果有请求来修改数据，MySQL并不会直接去修改磁盘，而是会修改已经在缓冲池的页中的数据，然后再将数据刷回磁盘，这就是缓冲池的作用，加速读，加速写，减少与磁盘的IO交互。

缓冲池说白了就是把磁盘中的数据丢到内存，那既然是内存就会存在没有内存空间可以分配的情况。所以缓冲池采用了LRU算法，在缓冲池中没有空闲的页时，来进行页的淘汰。但是采用这种算法会带来一个问题叫做缓冲池污染。

当你在进行批量扫描甚至全表扫描时，可能会将缓冲池中的热点页全部替换出去。这样以来可能会导致MySQL的性能断崖式下降。所以InnoDB对LRU做了一些优化，规避了这个问题。

MySQL采用日志先行，在真正写数据之前，会首先记录一个日志，叫Redo Log，会定期的使用CheckPoint技术将新的Redo Log刷入磁盘，这个后面会讲。

除了数据之外，里面还存储了索引页、Undo页、插入缓冲、自适应哈希索引、InnoDB锁信息和数据字典。下面选几个比较重要的来简单聊一聊。

插入缓冲

插入缓冲针对的操作是更新或者插入，我们考虑最坏的情况，那就是需要更新的数据都不在缓冲池中。那么此时会有下面两种方案。

1. 来一条数据就直接写入磁盘
2. 等数据达到某个阈值（例如50条）才批量的写入磁盘

很明显，第二种方案要好一点，减少了与磁盘IO的交互。

两次写

鉴于都聊到了插入缓冲，我就不得不需要提一嘴两次写，因为我认为这两个InnoDB的特性是相辅相成的。

插入缓冲提高了MySQL的性能，而两次写则在此基础上提高了数据的可靠性。我们知道，当数据还在缓冲池中的时候，当机器宕机了，发生了写失效，有Redo Log来进行恢复。但是如果是在从缓冲池中将数据刷回磁盘的时候宕机了呢？

这种情况叫做部分写失效，此时重做日志就无法解决问题。

图片来源于网络, 侵删

在刷脏页时，并不是直接刷入磁盘，而是copy到内存中的Doublewrite Buffer中，然后再拷贝至磁盘共享表空间（你可以就理解为磁盘）中，每次写入1M，等copy完成后，再将Doublewrite Buffer中的页写入磁盘文件。

有了两次写机制，即使在刷脏页时宕机了，在实例恢复的时候也可以从共享表空间中找到Doublewrite Buffer的页副本，直接将其覆盖原来的数据页即可。

自适应哈希索引

自适应索引就跟JVM在运行过程中，会动态的把某些热点代码编译成Machine Code一样，InnoDB会监控对所有索引的查询，对热点访问的页建立哈希索引，以此来提升访问速度。

你可能多次看到了一个关键字页，接下来那我们就来聊一下页是什么？

页

页，是InnoDB中数据管理的最小单位。当我们查询数据时，其是以页为单位，将磁盘中的数据加载到缓冲池中的。同理，更新数据也是以页为单位，将我们对数据的修改刷回磁盘。每页的默认大小为16k，每页中包含了若干行的数据，页的结构如下图所示。

图片来源于网络, 侵删

不用太纠结每个区是干嘛的，我们只需要知道这样设计的好处在哪儿。每一页的数据，可以通过FileHeader中的上一下和下一页的数据，页与页之间可以形成双向链表。因为在实际的物理存储上，数据并不是连续存储的。你可以把他理解成G1的Region在内存中的分布。

而一页中所包含的行数据，行与行之间则形成了单向链表。我们存入的行数据最终会到User Records中，当然最初User Records并不占据任何存储空间。随着我们存入的数据越来越多，User Records会越来越大，Free Space的空间会越来越小，直到被占用完，就会申请新的数据页。

User Records中的数据，是按照主键id来进行排序的，当我们按照主键来进行查找时，会沿着这个单向链表一直往后找，

重做日志缓冲

上面聊过，InnoDB中缓冲池中的页数据更新会先于磁盘数据更新的，InnoDB也会采用日志先行（Write Ahead Log）策略来刷新数据，什么意思呢？当事务开始时，会先记录Redo Log到Redo Log Buffer中，然后再更新缓冲池页数据。

Redo Log Buffer中的数据会按照一定的频率写到重做日志中去。被更改过的页就会被标记成脏页，InnoDB会根据CheckPoint机制来将脏页刷到磁盘。

日志

上面提到了Redo log，这一小节就专门来讲一讲日志，日志分为如下两个维度。

MySQL层面

InnoDB层面

MySQL日志

MySQL的日志可以分为错误日志、二进制文件、查询日志和满查询日志。

• 错误日志 很好理解，就是服务运行过程中发生的严重错误日志。当我们的数据库无法启动时，就可以来这里看看具体不能启动的原因是什么
• 二进制文件 它有另外一个名字你应该熟悉，叫Binlog，其记录了对数据库所有的更改。
• 查询日志 记录了来自客户端的所有语句
• 慢查询日志 这里记录了所有响应时间超过阈值的SQL语句，这个阈值我们可以自己设置，参数为long_query_time，其默认值为10s，且默认是关闭的状态，需要手动的打开。

InnoDB日志

InnoDB日志就只有两种，Redo Log和Undo Log，

• Redo Log 重做日志，用于记录事务操作的变化，且记录的是修改之后的值。不管事务是否提交都会记录下来。例如在更新数据时，会先将更新的记录写到Redo Log中，再更新缓存中页中的数据。然后按照设置的更新策略，将内存中的数据刷回磁盘。

• Undo Log 记录的是记录的事务开始之前的一个版本，可用于事务失败之后发生的回滚。

Redo Log记录的是具体某个数据页上的修改，只能在当前Server使用，而Binlog可以理解为可以给其他类型的存储引擎使用。这也是Binlog的一个重要作用，那就是主从复制，另外一个作用是数据恢复。

上面提到过，Binlog中记录了所有对数据库的修改，其记录日志有三种格式。分别是Statement、Row和MixedLevel。

• Statement 记录所有会修改数据的SQL，其只会记录SQL，并不需要记录下这个SQL影响的所有行，减少了日志量，提高了性能。但是由于只是记录执行语句，不能保证在Slave节点上能够正确执行，所以还需要额外的记录一些上下文信息
• Row 只保存被修改的记录，与Statement只记录执行SQL来比较，Row会产生大量的日志。但是Row不用记录上下文信息了，只需要关注被改成啥样就行。
• MixedLevel 就是Statement和Row混合使用。

具体使用哪种日志，需要根据实际情况来决定。例如一条UPDATE语句更新了很多的数据，采用Statement会更加节省空间，但是相对的，Row会更加的可靠。

InnoDB和MyISAM的区别

由于MyISAM并不常用，我也不打算去深究其底层的一些原理和实现。我们在这里简单的对比一下这两个存储引擎的区别就好。我们分点来一点点描述。

• 事务 InnoDB支持事务、回滚、事务安全和奔溃恢复。而MyISAM不支持，但查询的速度要比InnoDB更快
• 主键 InnoDB规定，如果没有设置主键，就自动的生成一个6字节的主键，而MyISAM允许没有任何索引和主键的存在，索引就是行的地址
• 外键 InnoDB支持外键，而MyISAM不支持
• 表锁 InnoDB支持行锁和表锁，而MyISAM只支持表锁
• 全文索引 InnoDB不支持全文索引，但是可以用插件来实现相应的功能，而MyISAM是本身就支持全本索引
• 行数 InnoDB获取行数时，需要扫全表。而MyISAM保存了当前表的总行数，直接读取即可。

所以，简单总结一下，MyISAM只适用于查询大于更新的场景，如果你的系统查询的情况占绝大多数（例如报表系统）就可以使用MyISAM来存储，除此之外，都建议使用InnoDB。

End

由于时间的原因，本文只是简单的聊了聊InnoDB的整体架构，并没有很深入的去聊某些点。例如InnoDB是如何改进来解决缓冲池污染的，其算法具体是什么，checkpoint是如何工作的等等，只是做一个简单的了解，之后如果有时间的话再细聊。

如果你觉得这篇文章对你有帮助，还麻烦点个赞，关个注，分个享，留个言

也可以微信搜索公众号【SH的全栈笔记】，当然也可以直接扫描二维码关注

拜了个拜

本文使用 mdnice 排版