Author: muxing
InnoDB中的数据访问是以Page为单位的,每个Page的大小默认为16KB,Buffer Pool是用来管理和缓存这些Page的。InnoDB将一块连续的内存大小划分给Buffer Pool来使用,并将其划分为多个Buffer Pool Instance来更好地管理这块内存,每个Instance的大小都是相等的,通过算法保证一个Page只会在一个特定的Instance中,划分为多个Instance的模式提升了Buffer Pool的并发性能。
在每一个Buffer Pool Instance中,实际都会维护一个自己的Buffer Pool模块,InnoDB通过16KB Page的方式将数据从文件中读取到Buffer Pool中,并通过一个LRU List来缓存这些Page,经常访问的Page在LRU List的前面,不经常访问的Page在后面。InnoDB访问一个Page时,首先会从Buffer Pool中获取,如果未找到,则会访问数据文件,读取到Page,并将其put到LRU List中,当一个Instance的Buffer Pool中没有可用的空闲Page时,会对LRU List中的Page进行淘汰。
由于Buffer Pool中夹杂了很多Page压缩的逻辑,即将实际的16KB Page压缩为8KB、4KB、2KB、1KB,这块逻辑暂时先跳过不去做分析,我们先按照默认Page就是16KB的逻辑来梳理Buffer Pool相关的逻辑。
InnoDB启动时会加载配置srv_buf_pool_size和srv_buf_pool_instances,分别是Buffer Pool总大小和需要划分的Instance数量,当srv_buf_pool_size小于1G时,srv_buf_pool_instances会被重置为1,单个Buffer Pool Instance的大小计算规则为:size=srv_buf_pool_size/srv_buf_pool_instances,每个Buffer Pool Instance的大小均相等。在Mysql 8.0中,最大支持64个Buffer Pool Instance,实际Instance在初始化时,为了加快分配速度,会根据运行环境进行调整并行初始化的数量,详细流程见Buffer Pool初始化。
在每个Buffer Pool Instance中都有包含自己的锁,mutex,Buffer chunks,各个页链表(如下面所介绍),每个Instance之间都是独立的,支持多线程并发访问,且一个page只会被存放在一个固定的Instance中,后续会详细介绍这个算法。
在每个Buffer Pool Instance中还包含一个page_hash的hash table,通过这个page_hash能快速找到LRU List中的page,避免扫描整个LRU List,极大提升了Page的访问效率。
Buffer chunks是每个Buffer Pool Instance中实际的物理存储块数组,一个Buffer Pool Instance中有一个或多个chunk,每个chunk的大小默认为128MB,最小为1MB,且这个值在8.0中时可以动态调整生效的。每个Buffer chunk中包含一个buf_block_t的blocks数组(即Page),Buffer chunk主要存储数据页和数据页控制体,blocks数组中的每个buf_block_t是一个数据页控制体,其中包含了一个指向具体数据页的*frame指针,以及具体的控制体buf_page_t,后面在数据结构中详细阐述他们的关系。
以下所有的链表中的每个节点都是数据页控制体(buf_page_t)。
Free List:如其名,Free List中存放的都是未曾使用的空闲Page,InnoDB需要Page时从Free List中获取,如果Free List为空,即没有任何空闲Page,则会从LRU List和Flush List中通过淘汰旧Page和Flush脏Page来回收Page。在InnoDB初始化时,会将Buffer chunks中的所有Page加入到Free List中。
LRU List:所有从数据文件中新读取进来的Page都会缓存在LRU List,并通过LRU策略对这些Page进行管理。LRU List实际划分为Young和Old两个部分,其中Young区保存的是较热的数据,Old区保存的是刚从数据文件中读取出来的数据,如果LRU List的长度小于512,则不会将其拆分为Young和Old区。当InnoDB读取Page时,首先会从当前Buffer Pool Instance的page_hash查找,并分为三种情况来处理:
LRU List采用非常精细的LRU淘汰策略来管理Page,并且用以上机制避免了频繁对LRU 链表的调整。
Flush List:所有被修改过且还没来得及被flush到磁盘上的Page(脏页),都会被保存在这个链表中。所有保存在Flush List上的数据都会在LRU List中,但在LRU List中的数据不一定都在Flush List中。在Flush List上的每个Page都会保存其最早修改的lsn,即oldest_modification,虽然一个Page可能被修改多次,但只记录最早的修改。Flush List上的Page会按照其各自的oldest_modification进行降序排序,链表尾部保存oldest_modification最小的Page,在需要从Flush List中回收Page时,从尾部开始回收。
为保证各个页链表访问时的互斥,Buffer Pool中提供了对几个List的Mutex,如LRU_list_mutex用来保护LRU List的访问,free_list_mutex用来保护Free List的访问,flush_list_mutex用来保护Flush List的访问。
在每个Buffer Pool Instance中都会包含一个独立的Page_hash,其作用主要是为了避免对LRU List的全链表扫描,通过使用space_id和page_no就能快速找到已经被读入Buffer Pool的Page。
初步了解了Buffer Pool在InnoDB中扮演的角色后,接下来我们从以下几个方面来探讨一下在Mysql 8.0中InnoDB Buffer Pool的具体实现:
Buffer Pool主要包含三个核心的数据结构buf_pool_t、buf_block_t和buf_page_t,其定义都在include/buf0buf.h中,分别看一下其具体实现:
struct buf_pool_t { //保存Buffer Pool Instance级别的信息
...
ulint instance_no; //当前buf_pool所属instance的编号
ulint curr_pool_size; //当前buf_pool大小
buf_chunk_t *chunks; //当前buf_pool中包含的chunks
hash_table_t *page_hash; //快速检索已经缓存的Page
UT_LIST_BASE_NODE_T(buf_page_t) free; //空闲Page链表
UT_LIST_BASE_NODE_T(buf_page_t) LRU; //Page缓存链表,LRU策略淘汰
UT_LIST_BASE_NODE_T(buf_page_t) flush_list; //还未Flush磁盘的脏页保存链表
BufListMutex XXX_mutex; //各个链表的互斥Mutex
...
}
struct buf_block_t { //Page控制体
buf_page_t page; //这个字段必须要放到第一个位置,这样才能使得buf_block_t和buf_page_t的指针进行 转换
byte *frame; //指向真正存储数据的Page
BPageMutex mutex; //block级别的mutex
...
}
class buf_page_t {
...
page_id_t id; //page id
page_size_t size; //page 大小
ib_uint32_t buf_fix_count; //用于并发控制
buf_io_fix io_fix; //用于并发控制
buf_page_state state; //当前Page所处的状态,后续会详细介绍
lsn_t newest_modification; //当前Page最新修改lsn
lsn_t oldest_modification; //当前Page最老修改lsn,即第一条修改lsn
...
}
主要的三个数据结构就都已经罗列在上面了,还有个比较重要的buf_page_state,这是一个枚举类型,标识了每个Page所处的状态,在读取和访问时都会对应不同的状态转换,接下来我们简单看一下:
enum buf_page_state {
BUF_BLOCK_POOL_WATCH, //看注释是给Purge使用的,先不关注
BUF_BLOCK_ZIP_PAGE, //压缩Page状态,暂略过
BUF_BLOCK_ZIP_DIRTY, //压缩页脏页状态,暂略过
BUF_BLOCK_NOT_USED, //保存在Free List中的Page
BUF_BLOCK_READY_FOR_USE, //当调用到buf_LRU_get_free_block获取空闲Page,此时被分配的Page就处于 这个状态
BUF_BLOCK_FILE_PAGE, //正常被使用的状态,LRU List中的Page都是这个状态
BUF_BLOCK_MEMORY, //用于存储非用户数据,比如系统数据的Page处于这个状态
BUF_BLOCK_REMOVE_HASH //在Page从LRU List和Flush List中被回收并加入Free List时,需要先从 Page_hash中移除,此时Page处于这个状态
};
在不考虑压缩Page的情况下,buf_page_state的状态转换一般为:
要说起Buffer Pool的初始化,就不得不先提到InnoDB的启动流程,我们首先从srv/srv0start.cc的srv_start函数看起,这里是整个InnoDB启动的地方。
srv_start()->buf_pool_init(srv_buf_pool_size, srv_buf_pool_instances){//初始化Buffer Pool
const ulint size = total_size / n_instances; //计算单个instance的大小
buf_pool_ptr =
(buf_pool_t *)ut_zalloc_nokey(n_instances * sizeof *buf_pool_ptr); //初始化buf_pool_t 数组
#ifdef UNIV_LINUX //该宏定义主要为了加快Buffer Pool的并行初始化
ulint n_cores = sysconf(_SC_NPROCESSORS_ONLN);
if (n_cores > 8) {
n_cores = 8; //Linux环境下最大并行度为8个
}
#else
ulint n_cores = 4; //其他环境最大并行度为4个
#endif /* UNIV_LINUX */
//循环初始化Instance
for (i = 0; i < n_instances; ) {
ulint n = i + n_cores;
if (n > n_instances) { //判断初始化最大并行度是否超过n_instances
n = n_instances;
}
std::vector<std::thread> threads;
std::mutex m;
//并行创建Instance,调用buf_pool_create()函数
for (ulint id = i; id < n; ++id) {
threads.emplace_back(std::thread(buf_pool_create, &buf_pool_ptr[id], size,
id, &m, std::ref(errs[id])));
}
i = n; //从n开始继续初始化
...
}
}
在buf0buf.cc::buf_pool_create()函数中会完成对Buffer Pool Instance的初始化,主要是Buffer Chunks的初始化,即调用buf_chunk_init()函数:
buf_pool_create()->buf_chunk_init(){
...
//分配内存,默认每个chunk的大小为128M,默认通过mmap来分配
chunk->mem = buf_pool->allocator.allocate_large(mem_size, &chunk->mem_pfx);
//从内存的头部开始分配block控制信息
chunk->blocks = (buf_block_t *)chunk->mem;
//frame是指向实际Page的指针,需要将其通过UNIV_PAGE_SIZE对齐,此时frame也指向内存区域的头部
frame = (byte *)ut_align(chunk->mem, UNIV_PAGE_SIZE);
//计算出该chunk能分配出多少个Page,
chunk->size = chunk->mem_pfx.m_size / UNIV_PAGE_SIZE - (frame != chunk->mem);
ulint size = chunk->size;
/*
一个Page包含一个的16KB的Page和一个对应的控制信息(buf_block_t),一个buf_block_t对应一个Page
所有的Page页面都是连续在一起存储的组成了Page区,buf_block_t也是连续存储的组成了控制信息区
控制信息区处于这块内存的前半部分,Page区域位于后半部分
为了更容易理解这个循环所做的事情,我们先理一理思路
如何把一块连续的内存分为两个区域,即控制信息区和Page区,且每个Page必须要有一个对应的buf_block_t 我们把整个连续内存拆分为一个个16KB大小的Page,然后把其中第一个Page用于存储所有的buf_block_t
如果buf_block_t的数量太多导致第一个Page放不下,则需要把第二个Page也用于存储buf_block_t
依次类推,每使用一个Page页用于存储buf_block_t,那么chunk的Page size就要减1
frame是一个指向Page页的指针,它从chunk的头部出发,当有足够的空间用于存储buf_block_t, 即frame的地址大于整个buf_block_t控制信息需要的总长度,就会跳出While循环
反之,空间不足则需要再花费一片Page,同时size--
这样的分配模式能减少内存碎片的产生,能提高内存的使用率
*/
while (frame < (byte *)(chunk->blocks + size)) {
frame += UNIV_PAGE_SIZE;
size--;
}
//最终获得的size是准确的Page数量
chunk->size = size;
block = chunk->blocks;
//循环初始化所有的控制信息buf_block_t和Page
for (i = chunk->size; i--;) {
//初始化控制信息buf_block_t,并将其frame指针指向对应的Page地址
buf_block_init(buf_pool, block, frame);
UNIV_MEM_INVALID(block->frame, UNIV_PAGE_SIZE);
//把所有的空闲Page添加到Buffer Pool Instance的Free List中
UT_LIST_ADD_LAST(buf_pool->free, &block->page);
//标记当前控制信息buf_block_t所指向的Page是在Free List中
ut_d(block->page.in_free_list = TRUE);
ut_ad(buf_pool_from_block(block) == buf_pool);
block++;
//frame指针指向下一个Page
frame += UNIV_PAGE_SIZE;
}
//互斥量lock
if (mutex != nullptr) {
mutex->lock();
}
//注册chunk
buf_pool_register_chunk(chunk);
//互斥量unlock
if (mutex != nullptr) {
mutex->unlock();
}
...
}
Buffer Pool的读取逻辑和写入逻辑是混合在一起的,InnoDB需要访问一个Page时,必须要通过Buffer Pool进行获取,主要需要以下几个步骤:
接下来我们围绕这个主题逻辑,来分析一下Buffer Pool 读取和写入流程,实际读取Page的函数为buf0buf.cc::buf_page_get_gen():
buf_page_get_gen(const page_id_t &page_id, //page id
const page_size_t &page_size, ulint rw_latch,
buf_block_t *guess, ulint mode, const char *file,
ulint line, mtr_t *mtr,
bool dirty_with_no_latch) {
...
/*
这个mode代表了访问Page的不同模式,会有不同的动作发生在后续的读取和写入流程中
BUF_GET_NO_LATCH:对Page是读取还是修改,都不加锁。
BUF_GET:默认获取Page的方式,如果Page不在LRU List中,则从数据文件读取,如果已经在LRU List中, 需要判断是否要把他加入到Young区的头部和是否需要线性预读。如果是读取则加读锁,修改则加写锁。
BUF_GET_IF_IN_POOL:只在Buffer Pool中查找,如果Page在LRU List中,判断是否要把它加入到加入到 Young区的头部和是否需要线性预读,如果不在则直接返回空。如果是读取则加读锁,修改则加写锁。
BUF_PEEK_IF_IN_POOL:与BUF_GET_IF_IN_POOL类似,只是不去调整LRU List链表
BUF_GET_IF_IN_POOL_OR_WATCH:purge线程使用,暂时跳过一下
BUF_GET_POSSIBLY_FREED:这个先跳过...
*/
//通过page_id获取Page对应的Buffer Instance
buf_pool_t *buf_pool = buf_pool_get(page_id);
/*
page_no_t ignored_page_no = page_id.page_no() >> 6;
page_id_t id(page_id.space(), ignored_page_no);
ulint i = id.fold() % srv_buf_pool_instances;
return (&buf_pool_ptr[i]);
实际就是将page_no右移6位,并计算一个fold值,然后取模Buffer Pool Instance数量,拿到一个Index之 后,再从buf_pool_ptr数组中获取。其中page_no的后六位被移除,是为了保证一个extent的数据能被缓存到 同一个Buffer Pool Instance中,便于后面的预读操作。
*/
loop:
//调用buf_page_hash_get_low()从Page_hash中获取block,即Page
block = (buf_block_t *)buf_page_hash_get_low(buf_pool, page_id);
if(block == NULL){
//如果未能从Page_hash中找到该Page,即Page不在LRU List中,则调用buf_read_page()从文件中读取
if (buf_read_page(page_id, page_size)) {
//读取成功,触发随机预读
buf_read_ahead_random(page_id, page_size, ibuf_inside(mtr));
retries = 0;
} else if (retries < BUF_PAGE_READ_MAX_RETRIES) {
//不成功,且小于最大重试次数,则重试
//默认最大重试次数为100次
++retries;
DBUG_EXECUTE_IF("innodb_page_corruption_retries",
retries = BUF_PAGE_READ_MAX_RETRIES;);
} else {
//重试100次之后还是失败,报告错误
...
}
//重新去LRU中获取
goto loop;
}else{
fix_block = block;
}
//根据Page的类型进行不同的操作
switch (buf_block_get_state(fix_block)) {
buf_page_t *bpage;
//正常的在LRU中的Page
case BUF_BLOCK_FILE_PAGE:
bpage = &block->page;
//如果该Page正处于被Flush的状态,是不能被返回的
if (fsp_is_system_temporary(page_id.space()) &&
buf_page_get_io_fix_unlocked(bpage) != BUF_IO_NONE) {
buf_block_unfix(fix_block);
os_thread_sleep(WAIT_FOR_WRITE);
goto loop;
}
break;
case BUF_BLOCK_ZIP_PAGE:
case BUF_BLOCK_ZIP_DIRTY:
...
}
//mode类型除BUF_PEEK_IF_IN_POOL外,都会进行判断是否需要把Page插入Young区的头部
if (mode != BUF_PEEK_IF_IN_POOL) {
buf_page_make_young_if_needed(&fix_block->page);
}
//为除了BUF_GET_NO_LATCH以外的操作加锁
switch (rw_latch) {
//不加锁
case RW_NO_LATCH:
fix_type = MTR_MEMO_BUF_FIX;
break;
//RW锁
case RW_S_LATCH:
rw_lock_s_lock_inline(&fix_block->lock, 0, file, line);
fix_type = MTR_MEMO_PAGE_S_FIX;
break;
//RW SX 锁
case RW_SX_LATCH:
rw_lock_sx_lock_inline(&fix_block->lock, 0, file, line);
fix_type = MTR_MEMO_PAGE_SX_FIX;
break;
default:
ut_ad(rw_latch == RW_X_LATCH);
rw_lock_x_lock_inline(&fix_block->lock, 0, file, line);
fix_type = MTR_MEMO_PAGE_X_FIX;
break;
}
//mode类型不为BUF_PEEK_IF_IN_POOL,且Page的是第一次被访问,需要进行线性预读操作
if (mode != BUF_PEEK_IF_IN_POOL && !access_time) {
//触发线性预读操作
buf_read_ahead_linear(page_id, page_size, ibuf_inside(mtr));
}
//返回Page的控制信息
return (fix_block);
}
其中未在Page_hash中找到Page,且mode不为BUF_GET_IF_IN_POOL时,需要调用buf0rea.cc::buf_read_page()区文件中读取Page。
buf0rea.cc::buf_read_page(...)
|->buf_read_page_low(...)
|->buf_page_init_for_read(...) //初始化Page,实际会从Free List中获取空闲Page
|->fil_io(...) //从文件中读取数据,并填充Page
至此,Buffer Pool的读写操作大致流程就分析完了,但细节性的页链表的访问,如LRU List和Flush List的管理和淘汰,以及关于随机预读和线性预读操作的部分,还需要分析一下。我们先从页链表的访问看起:
获取一个新的Page,并对其完成初始化工作,以便于后续的fil_io(…)将从数据文件中读取到的数据填充到该Page,其中会涉及到从Free List中获取空闲Page,如果无空闲Page则需要对LRU List和Flush List进行淘汰操作,我们先从buf_page_init_for_read(…)函数看起:
buf_page_init_for_read(){
...
//核心函数,用于获取一个空闲的Page,其中可能会触发LRU List和Flush List的淘汰
block = buf_LRU_get_free_block(buf_pool);
//LRU_list_mutex进入互斥状态
mutex_enter(&buf_pool->LRU_list_mutex);
//初始化Page
buf_page_init(buf_pool, page_id, page_size, block);
//加入至LRU List中
buf_LRU_add_block(bpage, TRUE /* to old blocks */);
//LRU_list_mutex退出互斥状态
mutex_exit(&buf_pool->LRU_list_mutex);
...
return (bpage);
}
当Buffer Pool Instance去获取一个空闲Page时,大多数情况下都会直接从Free List中获取一个空闲Page直接返回,除非Free List是空的,则需要去进行回收LRU List和Flush List中的Page,在进行查找和回收Page时,在buf_LRU_get_free_block()函数中,定义了一个n_iterations,这个参数用于标识是第几次进行迭代获取空闲Page,当第一次来获取Page时,n_iterations为0,总共分为三种情况作处理,具体如下:
n_iterations = 0:
n_iterations = 1:
此时和n_iterations = 0的执行流程几乎是一样的,只是在扫描LRU List时是扫描整个链表而不是只扫描尾部的一部分了,其余流程完全一致。如果未找到则将n_iterations++,并重复n_iterations = 0中1-3的步骤从最开始继续循环获取Page。
n_iterations > 1:
此时和n_iterations = 1流程完全一致,只是会在在flush之前每次sleep 10ms。如果还是找不到空闲Page,则继续将n_iterations++,并重复n_iterations = 0中1-3的步骤从最开始继续循环获取Page。
当n_iterations > 20时,会打印一条频繁获取不到空闲Page的log。
到此,Buffer Pool的介绍就暂时告一段落了,后续会继续尝试从源码的角度来剖析压缩Page相关的逻辑,敬请关注。