互联网技术在近 10 多年发生了翻天覆地的变化，最早是以 IOE 架构为代表，即：IBM 的服务器、Oracle 数据库、EMC 存储设备。IOE 几乎是全世界大公司的“黄金搭档”。直到互联网公司崛起，互联网公司的业务增长已经不再是传统公司的线性模式，而是指数级爆发式的增长。为了应对这种业务增长速度，服务海量的用户，最早像谷歌、Amazon、Facebook、阿里等等国内外的互联网巨头纷纷选择用 X86 通用服务器、开源数据库 MySQL，以及分布式存储代替 IOE 架构，经过 10 多年的发展，这股风潮已经逐渐从互联网企业蔓延到传统企业。由于互联网业务常常伴随着海量用户、高并发请求，对 MySQL 的性能、可用性都提出了很高的要求。所以如何利用 MySQL 来支撑互联网的海量数据和高并发请求已经是一个合格的互联网开发、运维、DBA 的必备技能。今天，我想和你聊聊——MySQL体系结构与存储引擎MySQL 体系结构由 Client Connectors 层、MySQL Server 层及存储引擎层组成。负责处理客户端的连接请求，与客户端创建连接。目前 MySQL 几乎支持所有的连接类型，例如常见的 JDBC、Python、Go 等。MySQL Server 层主要包括 Connection Pool、Service & utilities、SQL interface、Parser解析器、Optimizer 查询优化器、Caches 缓存等模块。Connection Pool，负责处理和存储数据库与客户端创建的连接，一个线程负责管理一个连接。Connection Pool 包括了用户认证模块，就是用户登录身份的认证和鉴权及安全管理，也就是用户执行操作权限校验。Service & utilities 是管理服务&工具集，包括备份恢复、安全管理、集群管理服务和工具。SQL interface，负责接收客户端发送的各种 SQL 语句，比如 DML、DDL 和存储过程等。Parser 解析器会对 SQL 语句进行语法解析生成解析树。Optimizer 查询优化器会根据解析树生成执行计划，并选择合适的索引，然后按照执行计划执行 SQL 语言并与各个存储引擎交互。Caches 缓存包括各个存储引擎的缓存部分，比如：InnoDB 存储的 Buffer Pool、MyISAM 存储引擎的 key buffer 等，Caches 中也会缓存一些权限，也包括一些 Session 级别的缓存。存储引擎包括 MyISAM、InnoDB，以及支持归档的 Archive 和内存的 Memory 等。MySQL是插件式的存储引擎，只要正确定义与 MySQL Server 交互的接口，任何引擎都可以访问MySQL，这也是 MySQL 流行的原因之一。存储引擎底部是物理存储层，是文件的物理存储层，包括二进制日志、数据文件、错误日志、慢查询日志、全日志、redo/undo 日志等。接下来我们用一条 SQL SELECT 语句的执行轨迹来说明客户端与 MySQL 的交互过程，如下图所示：①通过客户端/服务器通信协议与 MySQL 建立连接。
②查询缓存，这是 MySQL 的一个可优化查询的地方，如果开启了 Query Cache 且在查询缓存过程中查询到完全相同的 SQL 语句，则将查询结果直接返回给客户端；如果没有开启Query Cache 或者没有查询到完全相同的 SQL 语句则会由解析器进行语法语义解析，并生成解析树。
③预处理器生成新的解析树。
④查询优化器生成执行计划。
⑤查询执行引擎执行 SQL 语句，此时查询执行引擎会根据 SQL 语句中表的存储引擎类型，以及对应的 API 接口与底层存储引擎缓存或者物理文件的交互情况，得到查询结果，由MySQL Server 过滤后将查询结果缓存并返回给客户端。若开启了 Query Cache，这时也会将SQL 语句和结果完整地保存到 Query Cache 中，以后若有相同的 SQL 语句执行则直接返回结果。
你也可以思考， INSERT 和 UPDATE 语句的执行流程是怎么样的，有哪些不同，来加深理解。当然，这类 DML 语句的执行过程可能会复杂一些。存储引擎是 MySQL 中具体与文件打交道的子系统，它是根据 MySQL AB 公司提供的文件访问层抽象接口定制的一种文件访问机制，这种机制就叫作存储引擎，下面是一些常用的存储引擎，有远古时期的 MyISAM、支持事务的 InnoDB、内存类型的 Memory、归档类型的 Archive、列式存储的 Infobright，以及一些新兴的存储引擎，以 RocksDB 为底层基础的 MyRocks 和 RocksDB，和以分形树索引组织存储的 TokuDB，当然现在还有极数云舟出品的分布式存储引擎 ArkDB，如下图所示。在 MySQL 5.6 版本之前，默认的存储引擎都是 MyISAM，但 5.6 版本以后默认的存储引擎就是 InnoDB 了。InnoDB 存储引擎的具体架构如下图所示。上半部分是实例层（计算层），位于内存中，下半部分是物理层，位于文件系统中。我们先来看实例层。实例层分为线程和内存。InnoDB 重要的线程有 Master Thread，Master Thread 是 InnoDB 的主线程，负责调度其他各线程。Master Thread 的优先级最高, 其内部包含几个循环：主循环（loop）、后台循环（background loop）、刷新循环（flush loop）、暂停循环（suspend loop）。Master Thread 会根据其内部运行的相关状态在各循环间进行切换。大部分操作在主循环（loop）中完成，其包含 1s 和 10s 两种操作。日志缓冲刷新到磁盘（这个操作总是被执行，即使事务还没有提交）。若当前没有用户活动，可能切换到后台循环（background loop）等。刷新 100 个或者 10 个脏页到磁盘（总是）产生一个检查点（总是）等。buf_dump_thread 负责将 buffer pool 中的内容 dump 到物理文件中，以便再次启动 MySQL 时，可以快速加热数据。page_cleaner_thread 负责将 buffer pool 中的脏页刷新到磁盘，在 5.6 版本之前没有这个线程，刷新操作都是由主线程完成的，所以在刷新脏页时会非常影响 MySQL 的处理能力，在5.7 版本之后可以通过参数设置开启多个 page_cleaner_thread。purge_thread 负责将不再使用的 Undo 日志进行回收。read_thread 处理用户的读请求，并负责将数据页从磁盘上读取出来，可以通过参数设置线程数量。write_thread 负责将数据页从缓冲区写入磁盘，也可以通过参数设置线程数量，page_cleaner 线程发起刷脏页操作后 write_thread 就开始工作了。redo_log_thread 负责把日志缓冲中的内容刷新到 Redo log 文件中。insert_buffer_thread 负责把 Insert Buffer 中的内容刷新到磁盘。实例层的内存部分主要包含 InnoDB Buffer Pool，这里包含 InnoDB 最重要的缓存内容。数据和索引页、undo 页、insert buffer 页、自适应 Hash 索引页、数据字典页和锁信息等。additional memory pool 后续已不再使用。Redo buffer 里存储数据修改所产生的 Redo log。double write buffer 是 double write 所需的 buffer，主要解决由于宕机引起的物理写入操作中断，数据页不完整的问题。下面我们来看看物理层，物理层在逻辑上分为系统表空间、用户表空间和 Redo日志。系统表空间里有 ibdata 文件和一些 Undo，ibdata 文件里有 insert buffer 段、double write段、回滚段、索引段、数据字典段和 Undo 信息段。用户表空间是指以 .ibd 为后缀的文件，文件中包含 insert buffer 的 bitmap 页、叶子页（这里存储真正的用户数据）、非叶子页。InnoDB 表是索引组织表，采用 B+ 树组织存储，数据都存储在叶子节点中，分支节点（即非叶子页）存储索引分支查找的数据值。Redo 日志中包括多个 Redo 文件，这些文件循环使用，当达到一定存储阈值时会触发checkpoint 刷脏页操作，同时也会在 MySQL 实例异常宕机后重启，InnoDB 表数据自动还原恢复过程中使用。上面我们介绍了 MySQL InnoDB 存储引擎的具体架构，下面重点讲解内存和物理结构，如下图所示。用户读取或者写入的最新数据都存储在 Buffer Pool 中，如果 Buffer Pool 中没有找到则会读取物理文件进行查找，之后存储到 Buffer Pool 中并返回给 MySQL Server。Buffer Pool 采用LRU 机制，具体的内存队列和刷新机制建议你课后学习了解下，这里不详细讲述。Buffer Pool 决定了一个 SQL 执行的速度快慢，如果查询结果页都在内存中则返回结果速度很快，否则会产生物理读（磁盘读），返回结果时间变长，性能远不如存储在内存中。但我们又不能将所有数据页都存储到 Buffer Pool 中，比如物理 ibd 文件有 500GB，我们的机器不可能配置能容得下 500GB 数据页的内存，因为这样做成本很高而且也没必要。在单机单实例情况下，我们可以配置 Buffer Pool 为物理内存的 60%~80%，剩余内存用于 session 产生的 sort 和 join 等，以及运维管理使用。如果是单机多实例，所有实例的buffer pool总量也不要超过物理内存的80%。开始时我们可以根据经验设置一个 Buffer Pool 的经验值，比如 16GB，之后业务在 MySQL 运行一段时间后可以根据 show global status like '%buffer_pool_wait%' 的值来看是否需要调整 Buffer Pool 的大小。Redo log 是一个循环复用的文件集，负责记录 InnoDB 中所有对 Buffer Pool的物理修改日志，当 Redo log文件空间中，检查点位置的 LSN 和最新写入的 LSN 差值（checkpoint_age）达到 Redo log 文件总空间的 75% 后，InnoDB 会进行异步刷新操作，直到降至 75% 以下，并释放 Redo log 的空间；当 checkpoint_age 达到文件总量大小的 90% 后，会触发同步刷新，此时 InnoDB 处于挂起状态无法操作。这样我们就看到 Redo log 的大小直接影响了数据库的处理能力，如果设置太小会导致强行 checkpoint 操作频繁刷新脏页，那我们就需要将 Redo log 设置的大一些，5.6 版本之前 Redo log 总大小不能超过 3.8GB，5.7 版本之后放开了这个限制。那既然太小影响性能，是不是设置得越大越好呢，这个问题留给你课后自己思考。事务提交时 log buffer 会刷新到 Redo log 文件中，具体刷新机制由参数控制，你可以课后学习并根据自身业务特点进行配置。若参数 innodb_file_per_table=ON，则表示用户建表时采用用户独立表空间，即一个表对应一组物理文件，.frm 表定义文件和 .ibd 表数据文件。当然若这个参数设置为 OFF，则表示用户建表存储在 ibdata 文件中，不建议采用共享表空间，这样会导致 ibdata 文件过大，而且当表删除后空间无法回收。独立表空间可以在用户删除大量数据后回收物理空间，执行一个 DDL 就可以将表空间的高水位降下来了。这里主要讲解一下 MySQL 5.7 版本和 8.0 版本的一些新特点。将 Undo 从共享表空间 ibdata 文件中分离出来，可以在安装 MySQL 时由用户自行指定文件大小和数量。增加了 temporary 临时表空间，里面存储着临时表或临时查询结果集的数据。
Buffer Pool 大小可以动态修改，无需重启数据库实例，这是 DBA 的福音。将 InnoDB 表的数据字典和 Undo 都从共享表空间 ibdata 中彻底分离出来了，以前需要ibdata 文件中数据字典与独立表空间 ibd 文件中数据字典一致才行，8.0 版本就不需要了。temporary 临时表空间也可以配置多个物理文件，而且均为 InnoDB 存储引擎并能创建索引，这样加快了处理的速度。用户可以像 Oracle 数据库那样设置一些表空间，每个表空间对应多个物理文件，每个表空间可以给多个表使用，但一个表只能存储在一个表空间中。这里对比几个主流的存储引擎，如下图所示。从图中可以详细看到 InnoDB 和 MyISAM 的对比。接下来重点在功能和性能上对比 InnoDB 和 MyISAM。InnoDB 和 MyISAM 的功能对比如下图所示。◆ InnoDB 支持 ACID 的事务 4 个特性，而 MyISAM 不支持；
◆InnoDB 支持 4 种事务隔离级别，默认是可重复读 Repeatable Read 的，MyISAM 不支持；
◆InnoDB 支持 crash 安全恢复，MyISAM 不支持；
◆InnoDB 支持外键，MyISAM 不支持；
◆InnoDB 支持行级别的锁粒度，MyISAM 不支持，只支持表级别的锁粒度；
◆InnoDB 支持 MVCC，MyISAM 不支持；
InnoDB 表最大还可以支持 64TB，支持聚簇索引、支持压缩数据存储，支持数据加密，支持查询/索引/数据高速缓存，支持自适应hash索引、空间索引，支持热备份和恢复等，如下图所示。在性能对比上，InnoDB 也完胜 MyISAM，如下图所示。◆ 读写混合模式下，随着 CPU 核数的增加，InnoDB 的读写能力呈线性增长，
◆在测试用例里，最高可达近 9000 的 TPS，但 MyISAM 因为读写不能并发，它的处理能力跟核数没关系，呈一条水平线，TPS 低于 500。
◆只读模式下，随着 CPU 核数的增加，InnoDB 的读写能力呈线性增长，最高可达近 14000 的 TPS，但 MyISAM 的处理能力不到 3000 TPS。
以上测试仅为说明 InnoDB 比 MyISAM 的处理能力强大，具体 TPS 测试数据跟硬件和测试条件不同而有很大差异。InnoDB 存储引擎的核心特性包括：MVCC、锁、锁算法和分类、事务、表空间和数据页、内存线程以及状态查询。其中锁和事务会在下一节课时讲解。本课时我们已经学习了 InnoDB 的表空间和实例等。思维导图如下所示，由于时间有限有些内容不能展开讲，建议你课下多下功夫重点研究。ARIES 三原则，是指 Write Ahead Logging（WAL）。先写日志后写磁盘，日志成功写入后事务就不会丢失，后续由 checkpoint 机制来保证磁盘物理文件与 Redo 日志达到一致性；利用 Redo 记录变更后的数据，即 Redo 记录事务数据变更后的值；利用 Undo 记录变更前的数据，即 Undo 记录事务数据变更前的值，用于回滚和其他事务多版本读。show engine innodb status\G 的结果里面有详细的 InnoDB 运行态信息，分段记录的，包括内存、线程、信号、锁、事务等，请你多多使用，出现问题时从中能分析出具体原因和解决方案。现在回顾本课时学习的内容。我们学习了 MySQL 数据库的体系结构，SQL 的执行流程，存储引擎和分类，重点讲解了 InnoDB 存储引擎的体系结构、特性，对比了 InnoDB 和 MyISAM存储引擎的功能和性能，在各方面 InnoDB 都完胜 MyISAM，InnoDB 也是 MySQL 今后重点发力的地方，很多地方都默认采用 InnoDB 进行存储，还有 InnoDB 引擎内部的组成和各版本对比，如下图所示。最后，我希望大家都能够快速掌握 MySQL 要领，构建完整的 MySQL 知识体系。 高性能 MySQL 实战
版权声明：本文版权归属拉勾教育及该专栏作者，任何媒体、网站或个人未经本网协议授权不得转载、链接、转贴或以其他方式复制发布/发表，违者必究。
阅读原文 
