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一、你的 SQL 语句为什么变“慢”
二、什么情况会引发数据库的 flush 过程？
三、分析上面四种场景对性能的影响
四、InnoDB 刷脏页的控制策略
五、原作者小结：
引言： 一条 SQL 语句，正常执行的时候特别快，但是有时也不知道怎么回事，它就会变得特别慢，并且这样的场景很难复现，它不只随机，而且持续时间还很短。 看上去，这就像是数据库“抖”了一下 。
一、你的 SQL 语句为什么变“慢”
现在你知道了，InnoDB 在处理更新语句的时候，只做了写日志这一个磁盘操作。这个日志叫作 redo log（重做日志），也就是《孔乙己》里咸亨酒店掌柜用来记账的粉板，在更新内存写完 redo log 后，就返回给客户端，本次更新成功。 （先写粉板，有空了在更新到账本）
做下类比的话，掌柜记账的账本是数据文件，记账用的粉板是日志文件（redo log），掌柜的记忆就是内存。
掌柜总要找时间把账本更新一下，这对应的就是把内存里的数据写入磁盘的过程，术语就是 flush （flush->清刷，清空） 。 在这个flush 操作执行之前，孔乙己的赊账总额，其实跟掌柜手中账本里面的记录是不一致的。因为孔乙己今天的赊账金额还只在粉板上，而账本里的记录是老的，还没把今天的赊账算进去。 （目前这两个页面内容是不统一的）
①当内存数据页跟磁盘数据页内容不一致的时候，我们称这个内存页为“脏页”。
②内存数据写入到磁盘后，内存和磁盘上的数据页的内容就一致了，称为“干净页” 。
不论是脏页还是干净页，都在内存中。在这个例子里，内存对应的就是掌柜的记忆。 （无论是脏页还是干净页，都保存了欠账的记录，都可能要经过内存，存入到磁盘里面的）
接下来，用一个示意图来展示一下“孔乙己赊账”的整个操作过程。假设原来孔乙己欠账 10文，这次又要赊 9 文。
图 1 “孔乙己赊账”更新和 flush 过程
平时执行很快的更新操作，其实就是在写内存和日志，而 MySQL 偶尔“抖”一下的那个瞬间，可能就是在 刷脏页（flush） 。
二、什么情况会引发数据库的 flush 过程？
继续用咸亨酒店掌柜的这个例子。
想一想：掌柜在什么情况下会把粉板上的赊账记录改到账本上？
①第一种场景是， 粉板满了 （redo log满了） ，记不下了。这时候如果再有人来赊账，掌柜就只得放下手里的活儿，将粉板上的记录擦掉一些，留出空位以便继续记账。当然在擦掉之前，他必须先将正确的账目记录到账本中才行。 （记账记满了，先去清理粉板，才能继续保证记账的过程）
这个场景，对应的就是 InnoDB 的 redo log 写满了。这时候系统会停止所有更新操作，把 checkpoint 往前推进，redo log 留出空间可以继续写。
图 2 redo log 状态图
checkpoint 可不是随便往前修改一下位置就可以的。比如图 2 中，把 checkpoint 位置从 CP 推进到 CP’，就需要将两个点之间的日志（浅绿色部分），对应的所有脏页都flush 到磁盘上。之后，图中从 write pos 到 CP’之间就是可以再写入的 redo log 的区域 （简单来说，这个推的过程可以理解为协调内存与磁盘数据同步的过程加上清理脏页）
②第二种场景是，这一天生意太好，要记住的事情太多，掌柜发现自己快记不住了，赶紧找出账本把孔乙己这笔账先加进去。
这种场景，对应的就是系统内存不足。当需要新的内存页，而内存不够用的时候，就要淘汰一些数据页，空出内存给别的数据页使用。如果淘汰的是“脏页”，就要先将脏页写到磁盘。（客房不够了，必须先清人，再去招待新客人入住）
③第三种场景是，生意不忙的时候，或者打烊之后。这时候柜台没事，掌柜闲着也是闲着，不如更新账本。
这种场景，对应的就是 MySQL 认为系统“空闲”的时候。当然，MySQL“这家酒店”的生意好起来可是会很快就能把粉板记满的，所以“掌柜”要合理地安排时间，即使是“生意好”的时候，也要见缝插针地找时间，只要有机会就刷一点“脏页”。 （有空就刷新，没空也要见缝插针的刷新）
④第四种场景是，年底了咸亨酒店要关门几天，需要把账结清一下。这时候掌柜要把所有账都记到账本上，这样过完年重新开张的时候，就能就着账本明确账目情况了。 这种场景，对应的就是 MySQL 正常关闭的情况。这时候，MySQL 会把内存的脏页都flush 到磁盘上，这样下次 MySQL 启动的时候，就可以直接从磁盘上读数据，启动速度会很快。 （关数据库后，然后慢慢对账）
三、分析上面四种场景对性能的影响
其中，第三种情况是属于 MySQL 空闲时的操作，这时系统没什么压力，而第四种场景是数据库本来就要关闭了。这两种情况下，你不会太关注“性能”问题。
所以这里，我们主要来分析一下前两种场景下的性能问题。
第一种是“redo log 写满了，要 flush 脏页”，这种情况是 InnoDB 要尽量避免的。因为出现这种情况的时候，整个系统就不能再接受更新了，所有的更新都必须堵住。如果你从监控上看，这时候更新数会跌为 0。 (前有狼后有虎，进退两难)
第二种是“内存不够用了，要先将脏页写到磁盘”，这种情况其实是常态。
InnoDB 用缓冲池（buffer pool）管理内存，缓冲池中的内存页有三种状态：
第一种是，还没有使用的；
第二种是，使用了并且是干净页；
第三种是，使用了并且是脏页。
InnoDB 的策略是尽量使用内存，因此对于一个长时间运行的库来说，未被使用的页面很少。
而当要读入的数据页没有在内存的时候，就必须到缓冲池中申请一个数据页。这时候只能把最久不使用的数据页从内存中淘汰掉：
①如果要淘汰的是一个干净页，就直接释放出来复用； （干净页比较少，所以刷脏页是常态）
②但如果是脏页呢，就必须将脏页先刷到磁盘，变成干净页后才能复用。 （干净页可以直接用，不干净要冲洗（flush）才能用）
所以，刷脏页虽然是常态，但是出现以下这两种情况，都是会明显影响性能的：
1. 一个查询要淘汰的脏页个数太多，会导致查询的响应时间明显变长； （脏的太多，刷不过来）
2. 日志写满，更新全部堵住，写性能跌为 0，这种情况对敏感业务来说，是不能接受的。 （刷的能力为0，直接gg）
所以， InnoDB 需要有控制脏页比例的机制 ，来尽量避免上面的这两种情况。
四、InnoDB 刷脏页的控制策略
接下来会介绍InnoDB 脏页的控制策略，以及和这些策略相关的参数。
首先，你要正确地告诉 InnoDB 所在主机的 IO 能力，这样 InnoDB 才能知道需要全力刷脏页的时候，可以刷多快。
1、对于上述这段话比喻一下：这里你可以把数据库的 IO能力 想象成在仓库里搬运货物：
- 磁盘：就像一个大仓库，数据以文件等形式存放在这里。比如在数据库中，表数据、索引数据等存放在磁盘文件里。
- 内存：类似仓库门口的暂存区。数据库操作数据时，先把磁盘里的数据（货物 ）搬到内存暂存区（加载到内存 ），这样处理起来速度更快。比如查询表数据，先把对应表数据从磁盘读入内存。
- IO 操作
- 读 IO：从磁盘仓库往内存暂存区搬运货物，即数据库从磁盘读取数据到内存，像执行查询语句获取数据时就会发生读 IO 。（取）
- 写 IO：把内存暂存区处理好的货物（修改后的数据 ）放回磁盘仓库，也就是数据库将内存中修改后的数据写回磁盘，像事务提交时会把修改的数据持久化到磁盘 。（存）
- 随机 IO 与顺序 IO
- 随机 IO：在仓库里随机找不同位置的货物搬运，对应数据库中数据文件的随机读写，比如索引访问，要在磁盘不同位置找索引项 。
- 顺序 IO：像沿着仓库通道按顺序搬运货物，如数据库日志文件的顺序写入，按顺序记录事务操作，提升写入效率 。
2、如果你来设计策略控制刷脏页的速度，会参考哪些因素呢？
这个问题可以这么想，如果刷太慢，会出现什么情况？首先是内存脏页太多，其次是 redo log 写满。
所以，InnoDB 的刷盘速度就是要参考这两个因素：一个是脏页比例，一个是 redo log 写盘速度。
InnoDB 会根据这两个因素先单独算出两个数字。
参数 innodb_max_dirty_pages_pct 是脏页比例上限，默认值是 75%。InnoDB 会根据当前的脏页比例（假设为 M），算出一个范围在 0 到 100 之间的数字，计算这个数字的伪代码类似这样：
1 F1(M)
2 {
3 if M>=innodb_max_dirty_pages_pct then
4 return 100;
5 return 100*M/innodb_max_dirty_pages_pct;
6 }
InnoDB 每次写入的日志都有一个序号，当前写入的序号跟 checkpoint 对应的序号之间的差值，我们假设为 N。InnoDB 会根据这个 N 算出一个范围在 0 到 100 之间的数字，这个计算公式可以记为 F2(N)。 F2(N) 算法比较复杂，你只要知道 N 越大，算出来的值越 大就好了。
然后， 根据上述算得的 F1(M) 和 F2(N) 两个值，取其中较大的值记为 R，之后引擎就可以按照 innodb_io_capacity 定义的能力乘以 R% 来控制刷脏页的速度。
上述的计算流程比较抽象，不容易理解，画了一个简单的流程图。图中的 F1、F2就是上面我们通过脏页比例和 redo log 写入速度算出来的两个值。
图 3 InnoDB 刷脏页速度策略
现在你知道了，InnoDB 会在后台刷脏页，而刷脏页的过程是要将内存页写入磁盘。所以，无论是你的查询语句在需要内存的时候可能要求淘汰一个脏页，还是由于刷脏页的逻辑会占用 IO 资源并可能影响到了你的更新语句，都可能是造成你从业务端感知到mysql“抖”了一下的原因。
要尽量避免这种情况，你就要合理地设置 innodb_io_capacity 的值，并且 平时要多关注脏页比例，不要让它经常接近 75% 。
其中，脏页比例是通过Innodb_buffer_pool_pages_dirty/Innodb_buffer_pool_pages_total 得到的，具体的命令参考下面的代码：
1 mysql> select VARIABLE_VALUE into @a from global_status where VARIABLE_NAME = 'Innodb_bu
2 select VARIABLE_VALUE into @b from global_status where VARIABLE_NAME = 'Innodb_buffer_po
3 select @a/@b;
接下来，看一个有趣的策略：
一旦一个查询请求需要在执行过程中先 flush 掉一个脏页时，这个查询就可能要比平时慢了。
而 MySQL 中的一个机制，可能让你的查询会更慢：在准备刷一个脏页的时候，如果这个数据页旁边的数据页刚好是脏页，就会把这个“邻居”也带着一起刷掉；而且这个把“邻居”拖下水的逻辑还可以继续蔓延，也就是对于每个邻居数据页，如果跟它相邻的数据页也还是脏页的话，也会被放到一起刷。 （连带效应，跟连连看一样）
在 InnoDB 中，innodb_flush_neighbors 参数就是用来控制这个行为的，值为 1 的时候会有上述的“连坐”机制，值为 0 时表示不找邻居，自己刷自己的。找“邻居”这个优化在机械硬盘时代是很有意义的，可以减少很多随机 IO。机械硬盘的随机 IOPS 一般只有几百，相同的逻辑操作减少随机 IO 就意味着系统性能的大幅度提升。而如果使用的是 SSD 这类 IOPS 比较高的设备的话，建议你把
innodb_flush_neighbors 的值设置成 0。因为这时候 IOPS 往往不是瓶颈，而“只刷自己”，就能更快地执行完必要的刷脏页操作，减少 SQL 语句响应时间。
在 MySQL 8.0 中 ，innodb_flush_neighbors 参数的默认值已经是 0 了。
五、原作者小结：
今天这篇文章，我延续第 2 篇中介绍的 WAL 的概念，和你解释了这个机制后续需要的刷脏页操作和执行时机。利用 WAL 技术 （也就是先写粉板，等不忙的时候再写账本） ，数据库将随机写转换成了顺序写，大大提升了数据库的性能。
但是，由此也带来了内存脏页的问题。脏页会被后台线程自动 flush，也会由于数据页淘汰而触发 flush，而刷脏页的过程由于会占用资源，可能会让你的更新和查询语句的响应时间长一些。在文章里，我也给你介绍了控制刷脏页的方法和对应的监控方式。
,getchar(),getline(),cin.get line()异同点)
可视化网站汇总)
