mysql架构设计

一、 MySQL功能架构

1.MySQL宏观架构

第一层，即最上一层，所包含的服务并不是MySQL所独有的技术。它们都是服务于C/S程序或者是这些程序所需要的 ：连接处理，身份验证，安全性等等。

第二层值得关注。这是MySQL的核心部分。通常叫做 SQL Layer。

在 MySQL据库系统处理底层数据之前的所有工作都是在这一层完成的，包括权限判断， sql解析，行计划优化， query cache 的处理以及所有内置的函数(如日期,时间,数学运算,加密)等等。各个存储引擎提供的功能都集中在这一层，如存储过程，触发器，视 图等。

第三层包括了存储引擎。

通常叫做StorEngine Layer ，也就是底层数据存取操作实现部分，由多种存储引擎共同组成。它们负责存储和获取所有存储在MySQL中的数据。就像Linux众多的文件系统 一样。每个存储引擎都有自己的优点和缺陷。服务器是通过存储引擎API来与它们交互的。这个接口隐藏 了各个存储引擎不同的地方。对于查询层尽可能的透明。这个API包含了很多底层的操作。如开始一个事 物，或者取出有特定主键的行。存储引擎不能解析SQL，互相之间也不能通信。仅仅是简单的响应服务器 的请求。
 

2.InnoDB逻辑存储结构

从InnoDB 存储引擎的逻辑存储结构看,所有数据都被逻辑地存放在一个空间中，称之为表空间 (tablespace)。

表空间又由段(segment)、区(extent)、页(page)组成。页在一些文档中有时也称为块(block),InnoDB 存储引擎的逻辑存储结构大致如图4-1 所示。

1.数据页

InnoDB 的数据是按数据页为单位来读写的。也就是说，当需要读一条记录的时候，并不是将这个记录本身从磁盘读出来，而是以页为单位，将其整体读入内存。

在 InnoDB 中，每个数据页的大小默认是 16KB。

1.页分裂

如果数据是按照索引递增顺序插入的，那么索引是紧凑的。但如果数据是随机插入的，就可能造成索引的数据页分裂。

假设图 1 中 page A 已经满了，这时我要再插入一行数据，会怎样呢？

图 2 插入数据导致页分裂

可以看到，由于 page A 满了，再插入一个 ID 是 550 的数据时，就不得不再申请一个新的页面 page B 来保存数据了。页分裂完成后，page A 的末尾就留下了空洞（注意：实际上，可能不止 1 个记录的位置是空洞）。

另外，更新索引上的值，可以理解为删除一个旧的值，再插入一个新值。不难理解，这也是会造成空洞的。

也就是说，经过大量增删改的表，都是可能是存在空洞的。所以，如果能够把这些空洞去掉，就能达到收缩表空间的目的。

而重建表，就可以达到这样的目的。

二、mysql 执行流程

1.一条查询sql执行流程

以下面一条sql为列来分析sql的执行流程

select * from T where ID=10；

1.连接器

第一步，你会先连接到这个数据库上，这时候接待你的就是连接器。连接器负责跟客户端建立连接、获取权限、维持和管理连接。连接命令一般是这么写的

输完命令之后，你就需要在交互对话里面输入密码。虽然密码也可以直接跟在 -p 后面写在命令行中，但这样可能会导致你的密码泄露。如果你连的是生产服务器，强烈建议你不要这么做。

连接命令中的 mysql 是客户端工具，用来跟服务端建立连接。在完成经典的 TCP 握手后，连接器就要开始认证你的身份，这个时候用的就是你输入的用户名和密码。

• 如果用户名或密码不对，你就会收到一个"Access denied for user"的错误，然后客户端程序结束执行。
• 如果用户名密码认证通过，连接器会到权限表里面查出你拥有的权限。之后，这个连接里面的权限判断逻辑，都将依赖于此时读到的权限。

这就意味着，一个用户成功建立连接后，即使你用管理员账号对这个用户的权限做了修改，也不会影响已经存在连接的权限。修改完成后，只有再新建的连接才会使用新的权限设置。

连接完成后，如果你没有后续的动作，这个连接就处于空闲状态，你可以在 show processlist 命令中看到它。文本中这个图是 show processlist 的结果，其中的 Command 列显示为“Sleep”的这一行，就表示现在系统里面有一个空闲连接。

客户端如果太长时间没动静，连接器就会自动将它断开。这个时间是由参数 wait_timeout 控制的，默认值是 8 小时。

如果在连接被断开之后，客户端再次发送请求的话，就会收到一个错误提醒： Lost connection to MySQL server during query。这时候如果你要继续，就需要重连，然后再执行请求了。

数据库里面，长连接是指连接成功后，如果客户端持续有请求，则一直使用同一个连接。短连接则是指每次执行完很少的几次查询就断开连接，下次查询再重新建立一个。

建立连接的过程通常是比较复杂的，所以我建议你在使用中要尽量减少建立连接的动作，也就是尽量使用长连接。

但是全部使用长连接后，你可能会发现，有些时候 MySQL 占用内存涨得特别快，这是因为 MySQL 在执行过程中临时使用的内存是管理在连接对象里面的。

这些资源会在连接断开的时候才释放。所以如果长连接累积下来，可能导致内存占用太大，被系统强行杀掉（OOM），从现象看就是 MySQL 异常重启了。

怎么解决这个问题呢？你可以考虑以下两种方案。

1. 定期断开长连接。使用一段时间，或者程序里面判断执行过一个占用内存的大查询后，断开连接，之后要查询再重连。

2. 如果你用的是 MySQL 5.7 或更新版本，可以在每次执行一个比较大的操作后，通过执行 mysql_reset_connection 来重新初始化连接资源。这个过程不需要重连和重新做权限验证，但是会将连接恢复到刚刚创建完时的状态。

这也解释了为什么大量的慢sql出现后，mysql服务内存会飙高，应用系统也会变得非常卡顿，因为长时间占用着连接将会消耗大量的内存，而新来的查询请求就会被阻塞住

2.查询缓存

连接建立完成后，你就可以执行 select 语句了。执行逻辑就会来到第二步：查询缓存。

MySQL 拿到一个查询请求后，会先到查询缓存看看，之前是不是执行过这条语句。之前执行过的语句及其结果可能会以 key-value 对的形式，被直接缓存在内存中。key 是查询的语句，value 是查询的结果。如果你的查询能够直接在这个缓存中找到 key，那么这个 value 就会被直接返回给客户端。

如果语句不在查询缓存中，就会继续后面的执行阶段。执行完成后，执行结果会被存入查询缓存中。你可以看到，如果查询命中缓存，MySQL 不需要执行后面的复杂操作，就可以直接返回结果，这个效率会很高。

但是大多数情况下我会建议你不要使用查询缓存，为什么呢？因为查询缓存往往弊大于利。

查询缓存的失效非常频繁，只要有对一个表的更新，这个表上所有的查询缓存都会被清空。

因此很可能你费劲地把结果存起来，还没使用呢，就被一个更新全清空了。对于更新压力大的数据库来说，查询缓存的命中率会非常低。除非你的业务就是有一张静态表，很长时间才会更新一次。比如，一个系统配置表，那这张表上的查询才适合使用查询缓存。

好在 MySQL 也提供了这种“按需使用”的方式。你可以将参数 query_cache_type 设置成 DEMAND，这样对于默认的 SQL 语句都不使用查询缓存。而对于你确定要使用查询缓存的语句，可以用 SQL_CACHE 显式指定，像下面这个语句一样：

需要注意的是，MySQL 8.0 版本直接将查询缓存的整块功能删掉了，也就是说 8.0 开始彻底没有这个功能了。

3.分析器

如果没有命中查询缓存，就要开始真正执行语句了。首先，MySQL 需要知道你要做什么，因此需要对 SQL 语句做解析。

分析器先会做“词法分析”。你输入的是由多个字符串和空格组成的一条 SQL 语句，MySQL 需要识别出里面的字符串分别是什么，代表什么。

MySQL 从你输入的"select"这个关键字识别出来，这是一个查询语句。它也要把字符串“T”识别成“表名 T”，把字符串“ID”识别成“列 ID”。

做完了这些识别以后，就要做“语法分析”。

根据词法分析的结果，语法分析器会根据语法规则，判断你输入的这个 SQL 语句是否满足 MySQL 语法。

如果你的语句不对，就会收到“You have an error in your SQL syntax”的错误提醒，比如下面这个语句 select 少打了开头的字母“s”。

一般语法错误会提示第一个出现错误的位置，所以你要关注的是紧接“use near”的内容。

4.优化器

经过了分析器，MySQL 就知道你要做什么了。在开始执行之前，还要先经过优化器的处理。

优化器是在表里面有多个索引的时候，决定使用哪个索引；或者在一个语句有多表关联（join）的时候，决定各个表的连接顺序。比如你执行下面这样的语句，这个语句是执行两个表的 join：

• 既可以先从表 t1 里面取出 c=10 的记录的 ID 值，再根据 ID 值关联到表 t2，再判断 t2 里面 d 的值是否等于 20。
• 也可以先从表 t2 里面取出 d=20 的记录的 ID 值，再根据 ID 值关联到 t1，再判断 t1 里面 c 的值是否等于 10。

这两种执行方法的逻辑结果是一样的，但是执行的效率会有不同，而优化器的作用就是决定选择使用哪一个方案。

优化器阶段完成后，这个语句的执行方案就确定下来了，然后进入执行器阶段。如果你还有一些疑问，比如优化器是怎么选择索引的，有没有可能选择错等等，没关系，我会在后面的文章中单独展开说明优化器的内容。

5.执行器

MySQL 通过分析器知道了你要做什么，通过优化器知道了该怎么做，于是就进入了执行器阶段，开始执行语句。

开始执行的时候，要先判断一下你对这个表 T 有没有执行查询的权限，如果没有，就会返回没有权限的错误，如下所示 (在工程实现上，如果命中查询缓存，会在查询缓存返回结果的时候，做权限验证。查询也会在优化器之前调用 precheck 验证权限)。

如果有权限，就打开表继续执行。打开表的时候，执行器就会根据表的引擎定义，去使用这个引擎提供的接口。

比如我们这个例子中的表 T 中，ID 字段没有索引，那么执行器的执行流程是这样的：

1. 调用 InnoDB 引擎接口取这个表的第一行，判断 ID 值是不是 10，如果不是则跳过，如果是则将这行存在结果集中；

2. 调用引擎接口取“下一行”，重复相同的判断逻辑，直到取到这个表的最后一行。

3. 执行器将上述遍历过程中所有满足条件的行组成的记录集作为结果集返回给客户端。

至此，这个语句就执行完成了。

对于有索引的表，执行的逻辑也差不多。第一次调用的是“取满足条件的第一行”这个接口，之后循环取“满足条件的下一行”这个接口，这些接口都是引擎中已经定义好的。

你会在数据库的慢查询日志中看到一个 rows_examined 的字段，表示这个语句执行过程中扫描了多少行。这个值就是在执行器每次调用引擎获取数据行的时候累加的。

在有些场景下，执行器调用一次，在引擎内部则扫描了多行，因此引擎扫描行数跟 rows_examined 并不是完全相同的。我们后面会专门有一篇文章来讲存储引擎的内部机制，里面会有详细的说明。

2.一条更新sql执行流程

我们还是从一个表的一条更新语句说起，下面是这个表的创建语句，这个表有一个主键 ID 和一个整型字段 c：

如果要将 ID=2 这一行的值加 1，SQL 语句就会这么写：

首先，可以确定的说，查询语句的那一套流程，更新语句也是同样会走一遍。

你执行语句前要先连接数据库，这是连接器的工作。

前面我们说过，在一个表上有更新的时候，跟这个表有关的查询缓存会失效，所以这条语句就会把表 T 上所有缓存结果都清空。这也就是我们一般不建议使用查询缓存的原因。

接下来，分析器会通过词法和语法解析知道这是一条更新语句。优化器决定要使用 ID 这个索引。然后，执行器负责具体执行，找到这一行，然后更新。

与查询流程不一样的是，更新流程还涉及两个重要的日志模块，它们正是我们今天要讨论的主角：redo log（重做日志）和 binlog（归档日志）。

如果接触 MySQL，那这两个词肯定是绕不过的，我后面的内容里也会不断地和你强调。

不过话说回来，redo log 和 binlog 在设计上有很多有意思的地方，这些设计思路也可以用到你自己的程序里。

1.redo log

redo log 用于保证 crash-safe 能力。

不知道你还记不记得《孔乙己》这篇文章，酒店掌柜有一个粉板，专门用来记录客人的赊账记录。如果赊账的人不多，那么他可以把顾客名和账目写在板上。但如果赊账的人多了，粉板总会有记不下的时候，这个时候掌柜一定还有一个专门记录赊账的账本。

如果有人要赊账或者还账的话，掌柜一般有两种做法：

• 一种做法是直接把账本翻出来，把这次赊的账加上去或者扣除掉；
• 另一种做法是先在粉板上记下这次的账，等打烊以后再把账本翻出来核算。

在生意红火柜台很忙时，掌柜一定会选择后者，因为前者操作实在是太麻烦了。

首先，你得找到这个人的赊账总额那条记录。你想想，密密麻麻几十页，掌柜要找到那个名字，可能还得带上老花镜慢慢找，找到之后再拿出算盘计算，最后再将结果写回到账本上。

这整个过程想想都麻烦。

相比之下，还是先在粉板上记一下方便。你想想，如果掌柜没有粉板的帮助，每次记账都得翻账本，效率是不是低得让人难以忍受？

同样，在 MySQL 里也有这个问题，如果每一次的更新操作都需要写进磁盘，然后磁盘也要找到对应的那条记录，然后再更新，整个过程 IO 成本、查找成本都很高。

为了解决这个问题，MySQL 的设计者就用了类似酒店掌柜粉板的思路来提升更新效率。

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。

1.Write-Ahead Logging（WAL）

而粉板和账本配合的整个过程，其实就是 MySQL 里经常说到的 WAL 技术，WAL 的全称是 Write-Ahead Logging，它的关键点就是先写日志，再写磁盘，也就是先写粉板，等不忙的时候再写账本。

具体来说，当有一条记录需要更新的时候，InnoDB 引擎就会先把记录写到 redo log（粉板）里面，并更新内存，这个时候更新就算完成了。同时，InnoDB 引擎会在适当的时候，将这个操作记录更新到磁盘里面，而这个更新往往是在系统比较空闲的时候做，这就像打烊以后掌柜做的事，在mysql中叫做flush。

2.flush

如果今天赊账的不多，掌柜可以等打烊后再整理。但如果某天赊账的特别多，粉板写满了，即 redo log空间满了，又怎么办呢？

这个时候掌柜只好放下手中的活儿，把粉板中的一部分赊账记录更新到账本中，然后把这些记录从粉板上擦掉，为记新账腾出空间。

与此类似，InnoDB 的 redo log 是固定大小的，比如可以配置为一组 4 个文件，每个文件的大小是 1GB，那么这块“粉板”总共就可以记录 4GB 的操作。从头开始写，写到末尾就又回到开头循环写，如下面这个图所示。

write pos 是当前记录的位置，一边写一边后移，写到第 3 号文件末尾后就回到 0 号文件开头。

checkpoint 是当前要擦除的位置，也是往后推移并且循环的，擦除记录前要把记录更新到数据文件。

write pos 和 checkpoint 之间的是“粉板”上还空着的部分，可以用来记录新的操作。如果 write pos 追上 checkpoint，表示“粉板”满了，这时候不能再执行新的更新，得停下来先擦掉一些记录，把 checkpoint 推进一下。

3.crash-safe

有了 redo log，InnoDB 就可以保证即使数据库发生异常重启，之前提交的记录都不会丢失，这个能力称为crash-safe。

要理解 crash-safe 这个概念，可以想想我们前面赊账记录的例子。

只要赊账记录记在了粉板上或写在了账本上，之后即使掌柜忘记了，比如突然停业几天，恢复生意后依然可以通过账本和粉板上的数据明确赊账账目。

2.binlog

前面我们讲过，MySQL 整体来看，其实就有两块：一块是 Server 层，它主要做的是 MySQL 功能层面的事情；还有一块是引擎层，负责存储相关的具体事宜。上面我们聊到的粉板 redo log 是 InnoDB 引擎特有的日志，而 Server 层也有自己的日志，称为 binlog（归档日志）。

sync_binlog 这个参数设置成 1 的时候，表示每次事务的 binlog 都持久化到磁盘。这个参数我也建议你设置成 1，这样可以保证 MySQL 异常重启之后 binlog 不丢失。

我想你肯定会问，为什么会有两份日志呢？

因为最开始 MySQL 里并没有 InnoDB 引擎。MySQL 自带的引擎是 MyISAM，但是 MyISAM 没有 crash-safe 的能力，binlog 日志只能用于归档。而 InnoDB 是另一个公司以插件形式引入 MySQL 的，既然只依靠 binlog 是没有 crash-safe 能力的，所以 InnoDB 使用另外一套日志系统——也就是 redo log 来实现 crash-safe 能力。

1.binlog和redo log关系

这两种日志有以下三点不同。

1. redo log 是 InnoDB 引擎特有的；binlog 是 MySQL 的 Server 层实现的，所有引擎都可以使用。

2. redo log 是物理日志，记录的是“在某个数据页上做了什么修改”；binlog 是逻辑日志，记录的是这个语句的原始逻辑，比如“给 ID=2 这一行的 c 字段加 1 ”。

3. redo log 是循环写的，空间固定会用完；binlog 是可以追加写入的。“追加写”是指 binlog 文件写到一定大小后会切换到下一个，并不会覆盖以前的日志。

3.更新语句执行流程

有了对这两个日志的概念性理解，我们再来看执行器和 InnoDB 引擎在执行这个简单的 update 语句时的内部流程。

1. 执行器先找引擎取 ID=2 这一行。ID 是主键，引擎直接用树搜索找到这一行。如果 ID=2 这一行所在的数据页本来就在内存中，就直接返回给执行器；否则，需要先从磁盘读入内存，然后再返回。

2. 执行器拿到引擎给的行数据，把这个值加上 1，比如原来是 N，现在就是 N+1，得到新的一行数据，再调用引擎接口写入这行新数据。

3. 引擎将这行新数据更新到内存中，同时将这个更新操作记录到 redo log 里面，此时 redo log 处于 prepare 状态。然后告知执行器执行完成了，随时可以提交事务。

4. 执行器生成这个操作的 binlog，并把 binlog 写入磁盘。

5. 执行器调用引擎的提交事务接口，引擎把刚刚写入的 redo log 改成提交（commit）状态，更新完成。

这里我给出这个 update 语句的执行流程图，图中浅色框表示是在 InnoDB 内部执行的，深色框表示是在执行器中执行的。

你可能注意到了，最后三步看上去有点“绕”，将 redo log 的写入拆成了两个步骤：prepare 和 commit，这就是"两阶段提交"。

从这里我们发现数据在进行读的时候会先读内存，如果内存中有数据那么就直接返回了，那是因为数据可能刚刚被写入还没有flush到磁盘中，但是此时内存中的数据是已经处于commit状态了，所以不用担心读到脏数据，当数据库触发flush机制后，此时内存中的数据就会被迁移到磁盘文件了。

4.两阶段提交

为什么必须有“两阶段提交”呢？这是为了让两份日志之间的逻辑一致。要说明这个问题，我们得从文章开头的那个问题说起：怎样让数据库恢复到半个月内任意一秒的状态？

前面我们说过了，binlog 会记录所有的逻辑操作，并且是采用“追加写”的形式。如果你的 DBA 承诺说半个月内可以恢复，那么备份系统中一定会保存最近半个月的所有 binlog，同时系统会定期做整库备份。这里的“定期”取决于系统的重要性，可以是一天一备，也可以是一周一备。

当需要恢复到指定的某一秒时，比如某天下午两点发现中午十二点有一次误删表，需要找回数据，那你可以这么做：

• 首先，找到最近的一次全量备份，如果你运气好，可能就是昨天晚上的一个备份，从这个备份恢复到临时库；
• 然后，从备份的时间点开始，将备份的 binlog 依次取出来，重放到中午误删表之前的那个时刻。

这样你的临时库就跟误删之前的线上库一样了，然后你可以把表数据从临时库取出来，按需要恢复到线上库去。

好了，说完了数据恢复过程，我们回来说说，为什么日志需要“两阶段提交”。这里不妨用反证法来进行解释。

由于 redo log 和 binlog 是两个独立的逻辑，如果不用两阶段提交，要么就是先写完 redo log 再写 binlog，或者采用反过来的顺序。我们看看这两种方式会有什么问题。

仍然用前面的 update 语句来做例子。假设当前 ID=2 的行，字段 c 的值是 0，再假设执行 update 语句过程中在写完第一个日志后，第二个日志还没有写完期间发生了 crash，会出现什么情况呢？

1. 先写 redo log 后写 binlog。假设在 redo log 写完，binlog 还没有写完的时候，MySQL 进程异常重启。由于我们前面说过的，redo log 写完之后，系统即使崩溃，仍然能够把数据恢复回来，所以恢复后这一行 c 的值是 1。
   但是由于 binlog 没写完就 crash 了，这时候 binlog 里面就没有记录这个语句。因此，之后备份日志的时候，存起来的 binlog 里面就没有这条语句。
   然后你会发现，如果需要用这个 binlog 来恢复临时库的话，由于这个语句的 binlog 丢失，这个临时库就会少了这一次更新，恢复出来的这一行 c 的值就是 0，与原库的值不同。

2. 先写 binlog 后写 redo log。如果在 binlog 写完之后 crash，由于 redo log 还没写，崩溃恢复以后这个事务无效，所以这一行 c 的值是 0。但是 binlog 里面已经记录了“把 c 从 0 改成 1”这个日志。所以，在之后用 binlog 来恢复的时候就多了一个事务出来，恢复出来的这一行 c 的值就是 1，与原库的值不同。

可以看到，如果不使用“两阶段提交”，那么数据库的状态就有可能和用它的日志恢复出来的库的状态不一致。

你可能会说，这个概率是不是很低，平时也没有什么动不动就需要恢复临时库的场景呀？

其实不是的，不只是误操作后需要用这个过程来恢复数据。当你需要扩容的时候，也就是需要再多搭建一些备库来增加系统的读能力的时候，现在常见的做法也是用全量备份加上应用 binlog 来实现的，这个“不一致”就会导致你的线上出现主从数据库不一致的情况。

简单说，redo log 和 binlog 都可以用于表示事务的提交状态，而两阶段提交就是让这两个状态保持逻辑上的一致。

3.一条删除sql执行流程

删除sql的执行流程和上面的一条查询或者更新sql流程相似，本文主要讨论删除后表空间未变的原因。

经常会有同学来问我，我的数据库占用空间太大，我把一个最大的表删掉了一半的数据，怎么表文件的大小还是没变？

我们在删除整个表的时候，可以使用 drop table 命令回收表空间。但是，我们遇到的更多的删除数据的场景是删除某些行，这时就遇到了我们文章开头的问题：表中的数据被删除了，但是表空间却没有被回收。

我们要彻底搞明白这个问题的话，就要从数据删除流程说起了。

我们先再来看一下 InnoDB 中一个索引的示意图。

图 1 B+ 树索引示意图

假设，我们要删掉 R4 这个记录，InnoDB 引擎只会把 R4 这个记录标记为删除。如果之后要再插入一个 ID 在 300 和 600 之间的记录时，可能会复用这个位置。

但是，磁盘文件的大小并不会缩小。

现在，你已经知道了 InnoDB 的数据是按页存储的，那么如果我们删掉了一个数据页上的所有记录，会怎么样？

答案是，整个数据页就可以被复用了。

但是，数据页的复用跟记录的复用是不同的。

记录的复用，只限于符合范围条件的数据。比如上面的这个例子，R4 这条记录被删除后，如果插入一个 ID 是 400 的行，可以直接复用这个空间。但如果插入的是一个 ID 是 800 的行，就不能复用这个位置了。

而当整个页从 B+ 树里面摘掉以后，可以复用到任何位置。以图 1 为例，如果将数据页 page A 上的所有记录删除以后，page A 会被标记为可复用。这时候如果要插入一条 ID=50 的记录需要使用新页的时候，page A 是可以被复用的。

如果相邻的两个数据页利用率都很小，系统就会把这两个页上的数据合到其中一个页上，另外一个数据页就被标记为可复用。

进一步地，如果我们用 delete 命令把整个表的数据删除呢？结果就是，所有的数据页都会被标记为可复用。但是磁盘上，文件不会变小。

你现在知道了，delete 命令其实只是把记录的位置，或者数据页标记为了“可复用”，但磁盘文件的大小是不会变的。也就是说，通过 delete 命令是不能回收表空间的。这些可以复用，而没有被使用的空间，看起来就像是“空洞”。

实际上，不止是删除数据会造成空洞，插入数据也会。插入数据如果导致了页分裂，也会造成空洞，其中详细解释可参考页分裂章节。

4.一条DDL语句执行流程

1.重建表

试想一下，如果你现在有一个表 A，需要做空间收缩，为了把表中存在的空洞去掉，你可以怎么做呢？

你可以新建一个与表 A 结构相同的表 B，然后按照主键 ID 递增的顺序，把数据一行一行地从表 A 里读出来再插入到表 B 中。

由于表 B 是新建的表，所以表 A 主键索引上的空洞，在表 B 中就都不存在了。显然地，表 B 的主键索引更紧凑，数据页的利用率也更高。如果我们把表 B 作为临时表，数据从表 A 导入表 B 的操作完成后，用表 B 替换 A，从效果上看，就起到了收缩表 A 空间的作用。

这里，你可以使用 alter table A engine=InnoDB 命令来重建表。

在 MySQL 5.5 版本之前，这个命令的执行流程跟我们前面描述的差不多，区别只是这个临时表 B 不需要你自己创建，MySQL 会自动完成转存数据、交换表名、删除旧表的操作。

图 3 改锁表 DDL

显然，花时间最多的步骤是往临时表插入数据的过程，如果在这个过程中，有新的数据要写入到表 A 的话，就会造成数据丢失。因此，在整个 DDL 过程中，表 A 中不能有更新。也就是说，这个 DDL 不是 Online 的。

2.Online DDL

而在MySQL 5.6 版本开始引入的 Online DDL，对这个操作流程做了优化。

我给你简单描述一下引入了 Online DDL 之后，重建表的流程：

1. 建立一个临时文件，扫描表 A 主键的所有数据页；

2. 用数据页中表 A 的记录生成 B+ 树，存储到临时文件中；

3. 生成临时文件的过程中，将所有对 A 的操作记录在一个日志文件（row log）中，对应的是图中 state2 的状态；

4. 临时文件生成后，将日志文件中的操作应用到临时文件，得到一个逻辑数据上与表 A 相同的数据文件，对应的就是图中 state3 的状态；

5. 用临时文件替换表 A 的数据文件。

图 4 Online DDL

可以看到，与图 3 过程的不同之处在于，由于日志文件记录和重放操作这个功能的存在，这个方案在重建表的过程中，允许对表 A 做增删改操作。这也就是 Online DDL 名字的来源。

思考一下：DDL 之前是要拿 MDL 写锁的，这样还能叫 Online DDL 吗？

确实，图 4 的流程中，alter 语句在启动的时候需要获取 MDL 写锁，但是这个写锁在真正拷贝数据之前就退化成读锁了。

为什么要退化呢？为了实现 Online，MDL 读锁不会阻塞增删改操作。

那为什么不干脆直接解锁呢？为了保护自己，禁止其他线程对这个表同时做 DDL。

而对于一个大表来说，Online DDL 最耗时的过程就是拷贝数据到临时表的过程，这个步骤的执行期间可以接受增删改操作。所以，相对于整个 DDL 过程来说，锁的时间非常短。对业务来说，就可以认为是 Online 的。

需要补充说明的是，上述的这些重建方法都会扫描原表数据和构建临时文件。对于很大的表来说，这个操作是很消耗 IO 和 CPU 资源的。因此，如果是线上服务，你要很小心地控制操作时间。如果想要比较安全的操作的话，我推荐你使用 GitHub 开源的 gh-ost 来做。

3.inplace DDL

说到 Online，我还要再和你澄清一下它和另一个跟 DDL 有关的、容易混淆的概念 inplace 的区别。

你可能注意到了，在图 3 中，我们把表 A 中的数据导出来的存放位置叫作 tmp_table。这是一个临时表，是在 server 层创建的。

在图 4 中，根据表 A 重建出来的数据是放在“tmp_file”里的，这个临时文件是 InnoDB 在内部创建出来的。整个 DDL 过程都在 InnoDB 内部完成。对于 server 层来说，没有把数据挪动到临时表，是一个“原地”操作，这就是“inplace”名称的来源。

所以，我现在问你，如果你有一个 1TB 的表，现在磁盘间是 1.2TB，能不能做一个 inplace 的 DDL 呢？

答案是不能。因为，tmp_file 也是要占用临时空间的。

我们重建表的这个语句 alter table t engine=InnoDB，其实隐含的意思是：

跟 inplace 对应的就是拷贝表的方式了，用法是：

当你使用 ALGORITHM=copy 的时候，表示的是强制拷贝表，对应的流程就是图 3 的操作过程。

但我这样说你可能会觉得，inplace 跟 Online 是不是就是一个意思？

其实不是的，只是在重建表这个逻辑中刚好是这样而已。

比如，如果我要给 InnoDB 表的一个字段加全文索引，写法是：

这个过程是 inplace 的，但会阻塞增删改操作，是非 Online 的。

如果说这两个逻辑之间的关系是什么的话，可以概括为：

1. DDL 过程如果是 Online 的，就一定是 inplace 的；

2. 反过来未必，也就是说 inplace 的 DDL，有可能不是 Online 的。截止到 MySQL 8.0，添加全文索引（FULLTEXT index）和空间索引 (SPATIAL index) 就属于这种情况。

最后，我们再延伸一下。

使用 optimize table、analyze table 和 alter table 这三种方式重建表的区别。这里，我顺便再简单和你解释一下。

• 从 MySQL 5.6 版本开始，alter table t engine = InnoDB（也就是 recreate）默认的就是上面图 4 的流程了；
• analyze table t 其实不是重建表，只是对表的索引信息做重新统计，没有修改数据，这个过程中加了 MDL 读锁；
• optimize table t 等于 recreate+analyze。

三、mysql核心机制

1.WAL机制

WAL，全称是Write-Ahead Logging， 预写日志系统。指的是 MySQL 的写操作并不是立刻更新到磁盘上，而是先记录在日志上，然后在合适的时间再更新到磁盘上，这样的好处是错开高峰期。

日志主要分为 undo log、redo log、binlog。这三种作用分别是 " 完成MVCC从而实现 MySQL 的隔离级别 "、" 降低随机写的性能消耗（转成顺序写），同时防止写操作因为宕机而丢失 "、" 写操作的备份，保证主从一致 "。

1.redo log

这个日志文件叫作 redo log（重做日志），它是默认会保存到磁盘里面的（和数据文件的磁盘是不同的），也可以理解为是一个临时的磁盘备份文件，不过占用的磁盘空间很小，所以读写速度是很快的。

innodb_flush_log_at_trx_commit 这个参数设置成 1 的时候，表示每次事务的 redo log 都直接持久化到磁盘。这个参数我建议你设置成 1，这样可以保证 MySQL 异常重启之后数据不丢失。

1.redo log设计的意义

1.降低随机写的性能消耗（转成顺序写），数据结果写完redolog就可以直接返回了，最终等待flush操作刷新到磁盘上。

2.防止写操作因为宕机而丢失

2.redo log大小设置

一个内存配置为 128GB、innodb_io_capacity 设置为 20000 的大规格实例，正常会建议你将 redo log 设置成 4 个 1GB 的文件。

但如果你在配置的时候不慎将 redo log 设置成了 1 个 100M 的文件，会发生什么情况呢？又为什么会出现这样的情况呢？

每次事务提交都要写 redo log，如果设置太小，很快就会被写满，也就是下面这个图的状态，这个“环”将很快被写满，write pos 一直追着 CP。

这时候系统不得不停止所有更新，去推进 checkpoint，即执行flush操作

这时，你看到的现象就是磁盘压力很小，但是数据库出现间歇性的性能下跌。

2.change buffer机制

1.读写流程

1.写

当需要更新一个数据页时，如果数据页在内存中就直接更新，而如果这个数据页还没有在内存中的话，在不影响数据一致性的前提下，InooDB 会将这些更新操作缓存在 change buffer 中，这样就不需要从磁盘中读入这个数据页了。

2.读

在下次查询需要访问这个数据页的时候，将数据页读入内存，然后执行 change buffer 中与这个页有关的操作。通过这种方式就能保证这个数据逻辑的正确性。

需要说明的是，虽然名字叫作 change buffer，实际上它是可以持久化的数据。

2.数据merge

将 change buffer 中的操作应用到原数据页，得到最新结果的过程称为 merge

1.merge触发条件

1.访问这个数据页会触发 merge

2.系统有后台线程会定期 merge。

3.在数据库正常关闭（shutdown）的过程中，也会执行 merge 操作

所以，如果某次写入使用了 change buffer 机制，之后主机异常重启，是不会丢失 change buffer 和数据。因为虽然是只更新内存，但是在事务提交的时候，我们把 change buffer 的操作也记录到 redo log 里了，所以崩溃恢复的时候，change buffer 也能找回来。

显然，如果能够将更新操作先记录在 change buffer，减少读磁盘，语句的执行速度会得到明显的提升。而且，数据读入内存是需要占用 buffer pool 的，所以这种方式还能够避免占用内存，提高内存利用率。

2.merge执行流程

那么merge 的过程是否会把数据直接写回磁盘，这是个好问题。这里，我再为你分析一下。

merge 的执行流程是这样的：

1. 从磁盘读入数据页到内存（老版本的数据页）；

2. 从 change buffer 里找出这个数据页的 change buffer 记录 (可能有多个），依次应用，得到新版数据页；

3. 写 redo log。这个 redo log 包含了数据的变更和 change buffer 的变更。

到这里 merge 过程就结束了。

这时候，内存中的数据页已经是新版了而内存中 change buffer 对应的磁盘位置都还没有修改还是老板本，所以属于脏页，之后各自刷回自己的物理数据，就是另外一个过程了,即mysql中的flush过程。

3.change buffer内存设置

change buffer 用的是 buffer pool 里的内存，因此不能无限增大。

change buffer 的大小，可以通过参数 innodb_change_buffer_max_size 来动态设置。这个参数设置为 50 的时候，表示 change buffer 的大小最多只能占用 buffer pool 的 50%。

4.change buffer机制和WAL机制对比

1.写流程

现在，我们要在表上执行这个插入语句：

这里，我们假设当前 k 索引树的状态，查找到位置后，k1 所在的数据页在内存 (InnoDB buffer pool) 中，k2 所在的数据页不在内存中。

如图 2 所示是带 change buffer 的更新状态图。

图 2 带 change buffer 的更新过程

分析这条更新语句，你会发现它涉及了四个部分：内存、redo log（ib_log_fileX）、 数据表空间（t.ibd）、系统表空间（ibdata1）。

这条更新语句做了如下的操作（按照图中的数字顺序）：

1. Page 1 在内存中，直接更新内存；

2. Page 2 没有在内存中，就在内存的 change buffer 区域，记录下“我要往 Page 2 插入一行”这个信息

3. 将上述两个动作记入 redo log 中（图中 3 和 4）。

做完上面这些，事务就可以完成了。

所以，你会看到，执行这条更新语句的成本很低，就是写了两处内存，然后写了一处磁盘（两次操作合在一起写了一次磁盘），而且还是顺序写的。

同时，图中的两个虚线箭头，是后台操作，不影响更新的响应时间。

2.读流程

那在这之后的读请求，要怎么处理呢？

比如，我们现在要执行 select * from t where k in (k1, k2)。这里，我画了这两个读请求的流程图。

如果读语句发生在更新语句后不久，内存中的数据都还在，那么此时的这两个读操作就与系统表空间（ibdata1）和 redo log（ib_log_fileX）无关了。

所以，此时 k2已经被flush到磁盘了，我在图中就没画出这两部分。

图 3 带 change buffer 的读过程

从图中可以看到：

1. 读 Page 1 的时候，直接从内存返回。有几位同学在前面文章的评论中问到，WAL 之后如果读数据，是不是一定要读盘，是不是一定要从 redo log 里面把数据更新以后才可以返回？其实是不用的。你可以看一下图 3 的这个状态，虽然磁盘上还是之前的数据，但是这里直接从内存返回结果，结果是正确的。

2. 要读 Page 2 的时候，需要把 Page 2 从磁盘读入内存中，然后应用 change buffer 里面的操作日志，生成一个正确的版本并返回结果。

可以看到，直到需要读 Page 2 的时候，这个数据页才会被读入内存，这里会有一次磁盘io消耗。

所以，如果要简单地对比这两个机制在提升更新性能上的收益的话，redo log 主要节省的是随机写磁盘的 IO 消耗（转成顺序写），而 change buffer 主要节省的则是更新语句随机读磁盘的 IO 消耗。

5.使用场景

那么，什么条件下可以使用 change buffer 呢？

对于唯一索引来说，所有的更新操作都要先判断这个操作是否违反唯一性约束。比如，要插入 (4,400) 这个记录，就要先判断现在表中是否已经存在 k=4 的记录，而这必须要将数据页读入内存才能判断。如果都已经读入到内存了，那直接更新内存会更快，就没必要使用 change buffer 了。

因此，唯一索引的更新就不能使用 change buffer，实际上也只有普通索引可以使用。

那么，现在有一个问题就是：普通索引的所有场景，使用 change buffer 都可以起到加速作用吗？

因为 merge 的时候是真正进行数据更新的时刻，而 change buffer 的主要目的就是将记录的变更动作缓存下来，所以在一个数据页做 merge 之前，change buffer 记录的变更越多（也就是这个页面上要更新的次数越多），收益就越大。

因此，对于写多读少的业务来说，页面在写完以后马上被访问到的概率比较小，此时 change buffer 的使用效果最好。

这种业务模型常见的就是账单类、日志类的系统。

反过来，假设一个业务的更新模式是写入之后马上会做查询，那么即使满足了条件，将更新先记录在 change buffer，但之后由于马上要访问这个数据页，会立即触发 merge 过程。这样随机访问 IO 的次数不会减少，反而增加了 change buffer 的维护代价。所以，对于这种业务模式来说，change buffer 反而起到了副作用。

所以如果所有的更新后面，都马上伴随着对这个记录的查询，那么你应该关闭 change buffer。而在其他情况下，change buffer 都能提升更新性能。

在实际使用中，你会发现，普通索引和 change buffer 的配合使用，对于数据量大的表的更新优化还是很明显的。特别地，在使用机械硬盘时，change buffer 这个机制的收效是非常显著的。所以，当你有一个类似“历史数据”的库，并且出于成本考虑用的是机械硬盘时，那你应该特别关注这些表里的索引，尽量使用普通索引，然后把 change buffer 尽量开大，以确保这个“历史数据”表的数据写入速度。

4.flush机制

利用 WAL 技术，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。

1.flush处理流程

以上面孔乙己的为例

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。

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。

下面介绍两个概念

脏页

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”。

干净页

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。

接下来，我们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

回到文章开头的问题，你不难想象，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）。

当执行完flush操作后，redolog将会释放相应的磁盘空间。

2.flush触发机制

那么，什么情况会引发数据库的 flush 过程呢？

我们还是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？

第一种场景是，粉板满了，记不下了。

这个场景，对应的就是 InnoDB 的 redo log 写满了。

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。

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。我在第二讲画了一个 redo log 的示意图，这里我改成环形，便于大家理解。

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。

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。

你一定会说，这时候难道不能直接把内存淘汰掉，下次需要请求的时候，从磁盘读入数据页，然后拿 redo log 出来应用不就行了？这里其实是从性能考虑的。

如果刷脏页一定会写盘，就保证了每个数据页有两种状态：

• 一种是内存里存在，内存里就肯定是正确的结果，直接返回；
• 另一种是内存里没有数据，就可以肯定数据文件上是正确的结果，读入内存后返回。
  这样的效率最高。

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”。

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。

接下来，你可以分析一下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。

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：如果要淘汰的是一个干净页，就直接释放出来复用；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。

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；

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。

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。

3.InnoDB 刷脏页的控制策略

接下来，我就来和你说说 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.innodb_io_capacity参数

这就要用到 innodb_io_capacity 这个参数了，它会告诉 InnoDB 你的磁盘能力。这个值我建议你设置成磁盘的 IOPS。

磁盘的 IOPS 可以通过 fio 这个工具来测试，下面的语句是我用来测试磁盘随机读写的命令：

fio -filename=$filename -direct=1 -iodepth 1 -thread -rw=randrw -ioengine=psync -bs=16k -size=500M -numjobs=10 -runtime=10 -group_reporting -name=mytest

其实，因为没能正确地设置 innodb_io_capacity 参数，而导致的性能问题也比比皆是。之前，就曾有其他公司的开发负责人找我看一个库的性能问题，说 MySQL 的写入速度很慢，TPS 很低，但是数据库主机的 IO 压力并不大。经过一番排查，发现罪魁祸首就是这个参数的设置出了问题。

他的主机磁盘用的是 SSD，但是 innodb_io_capacity 的值设置的是 300。于是，InnoDB 认为这个系统的能力就这么差（全力刷脏页系统磁盘的其他功能就会暂停使用了），所以刷脏页刷得特别慢，甚至比脏页生成的速度还慢，这样就造成了脏页累积，影响了查询和更新性能。

2.脏页比例和redo log 写盘速度

虽然我们现在已经定义了“全力刷脏页”的行为，但平时总不能一直是全力刷吧？毕竟磁盘能力不能只用来刷脏页，还需要服务用户请求。

所以我们需要避免这两种极端。

所以接下来，我们就一起看看 InnoDB 怎么控制引擎按照“全力”的百分比来刷脏页。

根据我前面提到的知识点，试想一下，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。

innodb_max_dirty_pages_pctc参数

参数 innodb_max_dirty_pages_pct 是脏页比例上限，默认值是 75%。

根据inodb算得的 F1(M) 脏页比例和 F2(N) redo log 写盘速度两个值，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，所以我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：

	mysql> select VARIABLE_VALUE into @a from global_status where VARIABLE_NAME = 'Innodb_buffer_pool_pages_dirty';
	select VARIABLE_VALUE into @b from global_status where VARIABLE_NAME = 'Innodb_buffer_pool_pages_total';
	select @a/@b;

3.“连坐”机制

接下来，我们再看一个有趣的策略。

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。

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，我就建议你把 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。

参考资料

1.极客时间《MySQL实战45讲》

2.《MySQL技术内幕:InnoDB存储引擎(第2版)》