什麼是Buffer Pool？
Buffer Pool是MySQL InnoDB引擎用於緩存訪問到的表數據的一塊內存空間，主要用於加速SQL的執行速度，因爲內存的處理速度要遠高於訪問磁盤。說白了，其實它就相當於我們項目中的Redis緩存，直接訪問數據庫太慢了，使用Redis做一層緩衝；同理，直接從磁盤獲取數據太慢了，使用Buffer Pool做一層緩衝
Buffer Pool的內存結構
我們來看下Buffer Pool的內存結構
可以看出，Buffer Pool由1個大鏈表組成。爲什麼用鏈表來組織數據呢？因爲Buffer Pool既然爲緩存，肯定有對應的數據淘汰策略，不可能將所有的數據都拿到內存中存儲，常見的緩存策略有LRU、LFU等，都是基於鏈表實現，Buffer Pool採用了基於LRU的自定義淘汰策略，用於解決標準LRU策略中的一些問題。
Buffer Pool鏈表一分爲二爲new sublist與old sublist，兩個鏈表首尾相連。默認情況下，old list佔用總鏈表3/8，裏面存儲的是最近很少訪問的數據，即將要淘汰的數據；剩下的爲new list，裏面存儲的是最近才被訪問的數據。
Buffer Pool處理流程
我們來看下Buffer Pool是如何利用這兩個鏈表實現內存管理的。
當數據被讀取的時候會存入Buffer Pool，這裏的讀取包含兩個操作，一個是用戶觸發的讀取，例如SQL query；或者是InnoDB自動觸發的預讀讀取。
什麼是預讀？用於異步將磁盤的頁InnoDB數據以page爲單位存儲）讀取到buffer pool中，預料這些頁會馬上被讀取到page（數據的，因爲InnoDB猜測這些數據可能很快就會被用到。他會帶來extent（默認64個page組成一個extent）中的所有page。有兩種預讀算法：
- 線性預讀【預測在buffer pool中被訪問到的數據它臨近的頁也會很快被訪問到，可以使用innodb_read_ahead_threashold配置設置當連續讀到多少個page時觸發一次預讀】
- 隨機預讀【根據已經在buffer pool中存在的page來猜測哪些數據將會被讀取，如果隨機預讀開啓，InnoDB如果發現Buffer Pool中有13個來自一個extent的page，那麼將會發起異步請求讀取該extent剩餘的page】
被讀取的page將會被插入old list的頭部，讀取old list中的page會使其變“young”，會將其移動到new list的頭部。如果page由於用戶行爲被讀取，page第一次被訪問的時候就會使其變“young”。這樣隨着page不斷被訪問，new list數據越來越多，超過限制後就會存入old list中，若old list也滿了之後，就會從old list的尾部進行page的驅逐。
採用old list與new list這樣的結構可以有效避免預讀的數據不被訪問的情況，如果只是原始的LRU算法，那麼預讀的數據也會被加入到鏈表的頭部，會把真正的熱數據往下“擠”，而假設預讀的數據又不會被訪問，那麼Buffer Pool中會存儲大量的冷數據，失去了做緩存的作用。
Buffer Pool如何解決大數據量讀取的情況？
假設用戶執行了一條全表查詢的SQL，恰好這個表數據又很大，這就導致Buffer Pool中大量熱數據被這個全表查詢所替換，而這個數據可能就只會被快速的再訪問幾次，之後就不再被訪問了。
使用innodb_old_blocks_time配置一個時間窗口參數，在第一次訪問該頁面之後，如果在該窗口時間內訪問該page，該page也不會移動到new list的頭部了
配置
size必須是innodb_buffer_pool_chunk_size*innodb_buffer_pool_instances的倍數
將buffer pool拆分成多個instance可以提高併發度，每個instance都可以看做一個小的buffer pool，這樣可以減少不同線程讀寫緩存的鎖衝突
寫數據
Free鏈表：雙向鏈表，記錄那些緩衝頁是空閒的
Flush鏈表：管理Buffer Pool中的髒頁，後臺線程定時刷髒
change buffer
對於寫請求，若修改數據在緩衝池中，直接修改緩衝池數據之後寫入磁盤即可。
若修改數據沒在緩衝池中，需要先將數據讀取到緩衝池，修改數據，寫入磁盤，需要讀取磁盤數據。
buffer pool的一部分，當我們修改了不在buffer pool中的二級非唯一索引數據（若是唯一索引，innodb必須讀取磁盤做唯一性檢查），會將修改的內容先緩存到change buffer中，等未來數據被讀取時，再將數據合併(merge)恢復到緩衝池中的技術，change buffer主要用於緩存insert ，update， delete語句的結果。寫緩衝的目的是降低寫操作的磁盤IO，提升數據庫性能。