1、什么是数据缓冲池：
- 1.InnoDB 存储引擎是
以页为单位来管理存储空间的，我们进行的增删改查操作其实本质上都是在访问页面（包括读页面、写页面、创建新页面等操作），而磁盘 I/O 需要消耗的时间很多，而在内存中进行操作，效率则会高很多，为了能让数据表或者索引中的数据随时被我们所用，DBMS 会申请占用内存来作为数据缓冲池，在真正访问页面之前，需要把在磁盘上的页缓存到内存中的 Buffer Pool 之后才可以访问
- 2.这样做好处是可以让磁盘活动最小化，从而
减少与磁盘直接进行 I/O 的时间，这种策略对提升 SQL 语句的查询性能来说至关重要。如果索引的数据在缓冲池里，那么访问的成本就会降低很多
2、缓冲池 vs 查询缓存
缓冲池和查询缓存不是一个东西
2.1.缓冲池（Buffer Pool）
1.在
InnoDB 存储引擎中，缓冲池都包括了哪些内容？？
- 1.在 InnoDB 存储引擎中有一部分数据会放到内存中，缓冲池则占了这部分内存的大部分，它用来存储各种数据的缓存，如下图所示：
- 2.从图中，你能看到
InnoDB 缓冲池包括了数据页、索引页、插入缓冲、锁信息、自适应 Hash 和数据字典信息等。每个数据页的大小默认是16kb,可以存储16kb的内容
2.缓冲池的重要性：
- 1.对于使用
InnoDB作为存储引擎的表来说，不管是用于存储用户数据的索引(包括聚簇索引和二级索引)，还是各种系统数据，都是以页的形式存放在表空间中的，而所谓的表空间只不过是InnoDB对文件系统上一个或几个实际文件的抽象，也就是说我们的数据说到底还是存储在磁盘上的。 - 2.但是磁盘的速度慢的跟乌龟一样，怎么能配得上"快如风，疾如电"的CPU呢?这里，
缓冲池可以帮助我们消除CPU和磁盘之间的鸿沟。所以InnoDB存储引擎在处理客户端的请求时，当需要访问某个页的数据时，就会把完整的页的数据全部加载到内存中,也就是说即使我们只需要访问一个页的一条记录，那也需要先把整个页的数据加载到内存中。 - 3.将整个页加载到内存中后就可以进行读写访问了，在进行完读写访问之后并不着急把该页对应的内存空间释放掉，而是将其缓存起来，这样将来有请求再次访问该页面时，就可以
省去磁盘IO的开销了
3.缓存原则：
- 1
.“ 位置 * 频次 ”这个原则，可以帮我们对 I/O 访问效率进行优化。 - 2.首先，位置决定效率，提供缓冲池就是为了在内存中可以直接访问数据。
- 3.其次，频次决定优先级顺序。因为缓冲池的大小是有限的，比如磁盘有 200G，但是内存只有 16G，缓冲池大小只有 1G，就无法将所有数据都加载到缓冲池里，这时就涉及到优先级顺序，会
优先对使用频次高的热数据进行加载
4.缓冲池的预读特性：
- 1.了解了缓冲池的作用之后，我们还需要了解缓冲池的另一个特性:
预读。 - 2.缓冲池的作用就是提升IO效率，而我们进行读取数据的时候存在一个"“局部性原理”，也就是说我们使用了一些数据，大概率还会使用它周周的一些数据，因此采用“预读”的机制提前加载，可以减少未来可能的磁盘I/O操作
2.2.查询缓存
- 1.查询缓存
是提前把查询结果缓存 起来，这样下次不需要执行就可以直接拿到结果 - 2.需要说明的是，在MySQL 中的查询缓存，不是缓存查询计划，而是查询对应的结果。因为命中条件苛刻，而且只要数据表发生变化，查询缓存就会失效，因此命中率低
3、缓冲池如何读取数据
- 1.缓冲池管理器会尽量将经常使用的数据保存起来，在数据库进行页面读操作的时候，首先会判断该页面是否在缓冲池中，如果存在就直接读取，如果不存在，就会通过内存或磁盘将页面存放到缓冲池中再进行读取。
- 2.缓存在数据库中的结构和作用如下图所示：
- 3.如果我们执行 SQL 语句的时候更新了缓存池中的数据，那么这些数据会马上同步到磁盘上吗？
- 实际上，当我们对数据库中的记录进行修改的时候，
首先会修改缓冲池中页里面的记录信息，然后数据库会以一定的频率刷新到磁盘上。 - 注意并不是每次发生更新操作，都会立刻进行磁盘回写。
- 缓冲池会采用一种叫做
checkpoint的机制将数据回写到磁盘上，这样做的好处就是提升了数据库的整体性能。 - 比如，当
缓冲池不够用时，需要释放掉一些不常用的页，此时就可以强行采用checkpoint的方式，将不常用的脏页回写到磁盘上，然后两从缓冲池中将这些页释放掉。这里脏页（dirty page)指的是缓冲池中被修改过的页，与磁盘上的数据页不一致
- 实际上，当我们对数据库中的记录进行修改的时候，
3、查看/设置缓冲池的大小
- 1.如果你使用的是
MySQL MyISAM存储引擎，它只缓存索引，不缓存数据，对应的键缓存参数为key_buffer_size，你可以用它进行查看。 - 2.如果你使用的是 InnoDB 存储引擎，可以通过查看
innodb_buffer_pool_size 变量来查看缓冲池的大小。命令如下：show variables like 'innodb_buffer_pool_size'; /*输出 +-------------------------+-----------+ | Variable_name | Value | +-------------------------+-----------+ | innodb_buffer_pool_size | 134217728 | +-------------------------+-----------+ */ - 3.你能看到此时 InnoDB 的缓冲池大小只有
134217728/1024/1024=128MB。我们可以修改缓冲池大小，比如改为256MB，方法如下：set global innodb_buffer_pool_size = 268435456或者在配置文件中修改：innodb_buffer_pool_size = 268435456，然后再来看下修改后的缓冲池大小，此时已成功修改成了 256 MB
4、多个Buffer Pool实例
-
1.Buffer Pool本质是InnoDB向操作系统申请的一块
连续的内存空间，在多线程环境下，访问Buffer Pool中的数据都需要加锁处理。在Buffer Pool特别大而且多线程并发访问特别高的情况下，单一的Buffer Pool可能会影响请求的处理速度。所以在Buffer Pool特别大的时候，我们可以把它们拆分成若干个小的Buffer Pool，每个Buffer Pool都称为一个实例，它们都是独立的，独立的去中请内存空间，独立的管理各种链表。所以在多线程并发访问时并不会相互影响，从而提高并发处理能力 -
2.可以在服务器启动的时候通过设置
innodb_buffer_pool_instances的值来修改Buffer Pool实例的个数，修改其配置文件，添加这行：innodb_buffer_pool_instances = 2，这样就表明我们要创建2个 Buffer Pool 实例。 -
3.我们看下如何查看缓冲池的个数，使用命令：
show variables like 'innodb_buffer_pool_instances';
/*默认有一个Buffer Pool实例
+------------------------------+-------+
| Variable_name | Value |
+------------------------------+-------+
| innodb_buffer_pool_instances | 1 |
+------------------------------+-------+
*/
- 4.那每个 Buffer Pool 实例实际占多少内存空间呢？其实使用这个公式算出来的：
innodb_buffer_pool_size/innodb_buffer_pool_instances，也就是：总共的大小除以实例的个数，结果就是每个 Buffer Pool 实例占用的大小 - 5.
也不是Buffer Pool实例创建的越多越好，分别管理各个Buffer Pool也是需要性能开销的，InnoDB规定:当innodb_buffer_pool_size的值小于1G的时候设置多个实例是无效的，InnoDB会默认把innodb_buffer_pool_instances 的值修改为1。而我们鼓励在Bufer Pool大于或等于1G的时候设置多个Buffer Pool实例
5、引申问题
Buffer Pool是MySQL内存结构中十分核心的一个组成，你可以先把它想象成一个黑盒子。
a.黑盒下的更新数据流程：
- 1.当查询数据的时候，会先去Buffer Pool中查询。
- 2.如果Buffer Pool中不存在，存储引擎会先将数据从磁盘加载到Buffer Pool中，然后将数据返回给客户端;
- 3.同理，当更新某个数据的时候，如果这个数据不存在于BufferPool，同样会先将数据加载进来，然后修改内存的数据。被修改过的数据会在之后统一刷入磁盘
b.问题分析：
- 1.假设修改Buffer Pool中的数据成功，但是还没来得及将数据刷入磁盘MySQL就挂了怎么办?按照上图的逻辑，此时更新之后的数据只存在于Buffer Pool中，如果此时MySQL宕机了，这部分数据将会永久地丢失;
- 2.如果数据更新到一半突然发生错误了，想要回滚到更新之前的版本，该怎么办？连数据持久化的保证、事务回滚都做不到还谈什么崩溃恢复？答案：
Redo Log & Undo Log- Redo Log ：
解决刷盘时刷到一半宕机的问题 - Undo Log：
解决回滚的问题
- Redo Log ：
