MySQL 之LRU 缓存管理算法

在 MySQL 中，特别是针对 InnoDB 存储引擎，LRU（Least Recently Used 最近最少使用）算法用于管理缓冲池中的数据页。以下是关于 MySQL 中 LRU 算法的详细介绍及其相关参数的影响。
LRU 算法概述

• 定义：

LRU 算法是一种缓存淘汰策略，用于管理有限的缓存资源。
当缓存空间不足时，LRU 算法会选择最近最少使用的数据页进行替换。

• 应用场景：

MySQL 的 InnoDB 存储引擎使用 LRU 算法管理缓冲池中的数据页。
缓冲池（Buffer Pool）是 InnoDB 中用于缓存数据页和索引页的重要组件。

LRU 算法的工作原理

• 数据结构：

InnoDB 使用双向链表（Doubly Linked List）和哈希表（Hash Table）来实现 LRU 算法。
双向链表用于维护数据页的顺序。
哈希表用于快速查找数据页。

• 操作流程：

插入操作：

当新的数据页需要插入缓冲池时，首先检查该数据页是否已经在缓存中。
如果不在缓存中，则将其插入到双向链表的头部，并在哈希表中添加相应的映射。
如果缓存已满，则需要淘汰最近最少使用的数据页，即删除双向链表的尾部数据页，并在哈希表中删除相应的映射。

访问操作：
当访问一个数据页时，首先检查该数据页是否在缓存中。
如果在缓存中，则将其从当前位置移动到双向链表的头部，并更新哈希表中的映射。
如果不在缓存中，则执行插入操作。

影响 LRU 算法的参数

• innodb_buffer_pool_size：

定义：缓冲池的大小。
影响：
较大的缓冲池大小可以容纳更多的数据页，减少缓存缺失（misses）。
较小的缓冲池大小可能导致更高的缓存替换频率，增加缓存缺失率。

如果一台服务器专用作MySQL数据库使用时，通常将70%~80%（具体看总内存大小而定）的物理内存空间分配给缓冲池。

• innodb_lru_scan_depth：

定义：控制 LRU 列表扫描的深度。
影响：
较大的扫描深度（如默认值 1024）会导致更深入的 LRU 列表扫描，从而找到更久未使用的页面。
较小的扫描深度（如 128）会导致更浅的 LRU 列表扫描，从而更快找到最近未使用的页面，但可能导致更频繁的数据页替换。

缓存数据没有具体的有效时间，但通过扫描深度可以控制长时间未使用的数据尽快被清理

• innodb_old_blocks_time：

定义：新插入的数据页在 LRU 列表的新部分停留的时间（毫秒）。
影响：
较长的时间（如 1000 毫秒）可以让新插入的数据页在 LRU 列表的新部分停留更长时间，减少频繁的替换。
较短的时间（如 100 毫秒）会让新插入的数据页更快进入 LRU 列表的老部分，可能导致更频繁的替换。

• innodb_old_blocks_pct：

定义：老数据页在 LRU 列表中所占的比例（百分比）。
影响：
较高的比例（如 37）意味着 LRU 列表的老部分更大，可以容纳更多较旧的数据页。
较低的比例（如 10）意味着 LRU 列表的老部分较小，可能导致更频繁的数据页替换。

• innodb_max_dirty_pages_pct：

定义：控制脏页的最大比例。
影响：
较高的脏页比例（如 90%）允许更多的脏页存在，从而减少后台刷新操作，提高写入性能。
较低的脏页比例（如 75%）会更频繁地触发后台刷新操作，从而减少脏页数量，提高数据一致性。