應用系統分層架構，爲了加速數據訪問，會把最常訪問的數據，放在緩存(cache)裏，避免每次都去訪問數據庫。
操作系統，會有緩衝池(buffer pool)機制，避免每次訪問磁盤，以加速數據的訪問。
MySQL作爲一個存儲系統，同樣具有緩衝池(buffer pool)機制，以避免每次查詢數據都進行磁盤IO。今天，和大家聊一聊InnoDB的緩衝池。
InnoDB的緩衝池緩存什麼？有什麼用？
緩存表數據與索引數據，把磁盤上的數據加載到緩衝池，避免每次訪問都進行磁盤IO，起到加速訪問的作用。
速度快，那爲啥不把所有數據都放到緩衝池裏？
凡事都具備兩面性，拋開數據易失性不說，訪問快速的反面是存儲容量小：
- 緩存訪問快，但容量小，數據庫存儲了200G數據，緩存容量可能只有64G；
- 內存訪問快，但容量小，買一臺筆記本磁盤有2T，內存可能只有16G；
因此，只能把“最熱”的數據放到“最近”的地方，以“最大限度”的降低磁盤訪問。
如何管理與淘汰緩衝池，使得性能最大化呢？
在介紹具體細節之前，先介紹下“預讀”的概念。
什麼是預讀？
磁盤讀寫，並不是按需讀取，而是按頁讀取，一次至少讀一頁數據（一般是4K），如果未來要讀取的數據就在頁中，就能夠省去後續的磁盤IO，提高效率。
預讀爲什麼有效？
數據訪問，通常都遵循“集中讀寫”的原則，使用一些數據，大概率會使用附近的數據，這就是所謂的“局部性原理”，它表明提前加載是有效的，確實能夠減少磁盤IO。
按頁(4K)讀取，和InnoDB的緩衝池設計有啥關係？
- 磁盤訪問按頁讀取能夠提高性能，所以緩衝池一般也是按頁緩存數據；
- 預讀機制啓示了我們，能把一些“可能要訪問”的頁提前加入緩衝池，避免未來的磁盤IO操作；
InnoDB是以什麼算法，來管理這些緩衝頁呢？
最容易想到的，就是LRU(Least recently used)。
畫外音：memcache，OS都會用LRU來進行頁置換管理，但MySQL的玩法並不一樣。
傳統的LRU是如何進行緩衝頁管理？
最常見的玩法是，把入緩衝池的頁放到LRU的頭部，作爲最近訪問的元素，從而最晚被淘汰。這裏又分兩種情況：
- 頁已經在緩衝池裏，那就只做“移至”LRU頭部的動作，而沒有頁被淘汰；
- 頁不在緩衝池裏，除了做“放入”LRU頭部的動作，還要做“淘汰”LRU尾部頁的動作；
如上圖，假如管理緩衝池的LRU長度爲10，緩衝了頁號爲1，3，5…，40，7的頁。
假如，接下來要訪問的數據在頁號爲4的頁中：
（1）頁號爲4的頁，本來就在緩衝池裏；
（2）把頁號爲4的頁，放到LRU的頭部即可，沒有頁被淘汰；
畫外音：爲了減少數據移動，LRU一般用鏈表實現。
假如，再接下來要訪問的數據在頁號爲50的頁中：
（1）頁號爲50的頁，原來不在緩衝池裏；
（2）把頁號爲50的頁，放到LRU頭部，同時淘汰尾部頁號爲7的頁；
傳統的LRU緩衝池算法十分直觀，OS，memcache等很多軟件都在用，MySQL爲啥這麼矯情，不能直接用呢？
這裏有兩個問題：
（1）預讀失效；
（2）緩衝池污染；
什麼是預讀失效？
由於預讀(Read-Ahead)，提前把頁放入了緩衝池，但最終MySQL並沒有從頁中讀取數據，稱爲預讀失效。
如何對預讀失效進行優化？
要優化預讀失效，思路是：
（1）讓預讀失敗的頁，停留在緩衝池LRU裏的時間儘可能短；
（2）讓真正被讀取的頁，才挪到緩衝池LRU的頭部；
以保證，真正被讀取的熱數據留在緩衝池裏的時間儘可能長。
具體方法是：
（1）將LRU分爲兩個部分：
- 新生代(new sublist)
- 老生代(old sublist)
（2）新老生代收尾相連，即：新生代的尾(tail)連接着老生代的頭(head)；
（3）新頁（例如被預讀的頁）加入緩衝池時，只加入到老生代頭部：
- 如果數據真正被讀取（預讀成功），纔會加入到新生代的頭部
- 如果數據沒有被讀取，則會比新生代裏的“熱數據頁”更早被淘汰出緩衝池
舉個例子，整個緩衝池LRU如上圖：
（1）整個LRU長度是10；
（2）前70%是新生代；
（3）後30%是老生代；
（4）新老生代首尾相連；
假如有一個頁號爲50的新頁被預讀加入緩衝池：
（1）50只會從老生代頭部插入，老生代尾部（也是整體尾部）的頁會被淘汰掉；
（2）假設50這一頁不會被真正讀取，即預讀失敗，它將比新生代的數據更早淘汰出緩衝池；
假如50這一頁立刻被讀取到，例如SQL訪問了頁內的行row數據：
（1）它會被立刻加入到新生代的頭部；
（2）新生代的頁會被擠到老生代，此時並不會有頁面被真正淘汰；
改進版緩衝池LRU能夠很好的解決“預讀失敗”的問題。
畫外音：但也不要因噎廢食，因爲害怕預讀失敗而取消預讀策略，大部分情況下，局部性原理是成立的，預讀是有效的。
新老生代改進版LRU仍然解決不了緩衝池污染的問題。
什麼是MySQL緩衝池污染？
當某一個SQL語句，要批量掃描大量數據時，可能導致把緩衝池的所有頁都替換出去，導致大量熱數據被換出，MySQL性能急劇下降，這種情況叫緩衝池污染。
例如，有一個數據量較大的用戶表，當執行：
select * from user where name like "%shenjian%";
雖然結果集可能只有少量數據，但這類like不能命中索引，必須全表掃描，就需要訪問大量的頁：
（1）把頁加到緩衝池（插入老生代頭部）；
（2）從頁裏讀出相關的row（插入新生代頭部）；
（3）row裏的name字段和字符串shenjian進行比較，如果符合條件，加入到結果集中；
（4）…直到掃描完所有頁中的所有row…
如此一來，所有的數據頁都會被加載到新生代的頭部，但只會訪問一次，真正的熱數據被大量換出。
怎麼這類掃碼大量數據導致的緩衝池污染問題呢？
MySQL緩衝池加入了一個“老生代停留時間窗口”的機制：
（1）假設T=老生代停留時間窗口；
（2）插入老生代頭部的頁，即使立刻被訪問，並不會立刻放入新生代頭部；
（3）只有滿足“被訪問”並且“在老生代停留時間”大於T，纔會被放入新生代頭部；
繼續舉例，假如批量數據掃描，有51，52，53，54，55等五個頁面將要依次被訪問。
如果沒有“老生代停留時間窗口”的策略，這些批量被訪問的頁面，會換出大量熱數據。
加入“老生代停留時間窗口”策略後，短時間內被大量加載的頁，並不會立刻插入新生代頭部，而是優先淘汰那些，短期內僅僅訪問了一次的頁。
而只有在老生代呆的時間足夠久，停留時間大於T，纔會被插入新生代頭部。
上述原理，對應InnoDB裏哪些參數？
有三個比較重要的參數。
參數：innodb_buffer_pool_size
介紹：配置緩衝池的大小，在內存允許的情況下，DBA往往會建議調大這個參數，越多數據和索引放到內存裏，數據庫的性能會越好。
參數：innodb_old_blocks_pct
介紹：老生代佔整個LRU鏈長度的比例，默認是37，即整個LRU中新生代與老生代長度比例是63:37。
畫外音：如果把這個參數設爲100，就退化爲普通LRU了。
參數：innodb_old_blocks_time
介紹：老生代停留時間窗口，單位是毫秒，默認是1000，即同時滿足“被訪問”與“在老生代停留時間超過1秒”兩個條件，纔會被插入到新生代頭部。
總結
（1）緩衝池(buffer pool)是一種常見的降低磁盤訪問的機制；
（2）緩衝池通常以頁(page)爲單位緩存數據；
（3）緩衝池的常見管理算法是LRU，memcache，OS，InnoDB都使用了這種算法；
（4）InnoDB對普通LRU進行了優化：
- 將緩衝池分爲老生代和新生代，入緩衝池的頁，優先進入老生代，頁被訪問，才進入新生代，以解決預讀失效的問題
- 頁被訪問，且在老生代停留時間超過配置閾值的，才進入新生代，以解決批量數據訪問，大量熱數據淘汰的問題
思路，比結論重要。
解決了什麼問題，比方案重要。