什么是Buffer Pool？
Buffer Pool是MySQL InnoDB引擎用于缓存访问到的表数据的一块内存空间，主要用于加速SQL的执行速度，因为内存的处理速度要远高于访问磁盘。说白了，其实它就相当于我们项目中的Redis缓存，直接访问数据库太慢了，使用Redis做一层缓冲；同理，直接从磁盘获取数据太慢了，使用Buffer Pool做一层缓冲
Buffer Pool的内存结构
我们来看下Buffer Pool的内存结构
可以看出，Buffer Pool由1个大链表组成。为什么用链表来组织数据呢？因为Buffer Pool既然为缓存，肯定有对应的数据淘汰策略，不可能将所有的数据都拿到内存中存储，常见的缓存策略有LRU、LFU等，都是基于链表实现，Buffer Pool采用了基于LRU的自定义淘汰策略，用于解决标准LRU策略中的一些问题。
Buffer Pool链表一分为二为new sublist与old sublist，两个链表首尾相连。默认情况下，old list占用总链表3/8，里面存储的是最近很少访问的数据，即将要淘汰的数据；剩下的为new list，里面存储的是最近才被访问的数据。
Buffer Pool处理流程
我们来看下Buffer Pool是如何利用这两个链表实现内存管理的。
当数据被读取的时候会存入Buffer Pool，这里的读取包含两个操作，一个是用户触发的读取，例如SQL query；或者是InnoDB自动触发的预读读取。
什么是预读？用于异步将磁盘的页InnoDB数据以page为单位存储）读取到buffer pool中，预料这些页会马上被读取到page（数据的，因为InnoDB猜测这些数据可能很快就会被用到。他会带来extent（默认64个page组成一个extent）中的所有page。有两种预读算法：
- 线性预读【预测在buffer pool中被访问到的数据它临近的页也会很快被访问到，可以使用innodb_read_ahead_threashold配置设置当连续读到多少个page时触发一次预读】
- 随机预读【根据已经在buffer pool中存在的page来猜测哪些数据将会被读取，如果随机预读开启，InnoDB如果发现Buffer Pool中有13个来自一个extent的page，那么将会发起异步请求读取该extent剩余的page】
被读取的page将会被插入old list的头部，读取old list中的page会使其变“young”，会将其移动到new list的头部。如果page由于用户行为被读取，page第一次被访问的时候就会使其变“young”。这样随着page不断被访问，new list数据越来越多，超过限制后就会存入old list中，若old list也满了之后，就会从old list的尾部进行page的驱逐。
采用old list与new list这样的结构可以有效避免预读的数据不被访问的情况，如果只是原始的LRU算法，那么预读的数据也会被加入到链表的头部，会把真正的热数据往下“挤”，而假设预读的数据又不会被访问，那么Buffer Pool中会存储大量的冷数据，失去了做缓存的作用。
Buffer Pool如何解决大数据量读取的情况？
假设用户执行了一条全表查询的SQL，恰好这个表数据又很大，这就导致Buffer Pool中大量热数据被这个全表查询所替换，而这个数据可能就只会被快速的再访问几次，之后就不再被访问了。
使用innodb_old_blocks_time配置一个时间窗口参数，在第一次访问该页面之后，如果在该窗口时间内访问该page，该page也不会移动到new list的头部了
配置
size必须是innodb_buffer_pool_chunk_size*innodb_buffer_pool_instances的倍数
将buffer pool拆分成多个instance可以提高并发度，每个instance都可以看做一个小的buffer pool，这样可以减少不同线程读写缓存的锁冲突
写数据
Free链表：双向链表，记录那些缓冲页是空闲的
Flush链表：管理Buffer Pool中的脏页，后台线程定时刷脏
change buffer
对于写请求，若修改数据在缓冲池中，直接修改缓冲池数据之后写入磁盘即可。
若修改数据没在缓冲池中，需要先将数据读取到缓冲池，修改数据，写入磁盘，需要读取磁盘数据。
buffer pool的一部分，当我们修改了不在buffer pool中的二级非唯一索引数据（若是唯一索引，innodb必须读取磁盘做唯一性检查），会将修改的内容先缓存到change buffer中，等未来数据被读取时，再将数据合并(merge)恢复到缓冲池中的技术，change buffer主要用于缓存insert ，update， delete语句的结果。写缓冲的目的是降低写操作的磁盘IO，提升数据库性能。