InnoDB插入缓冲原理详解

柔光的暖阳◎ 2022-11-21 01:26 186阅读 0赞

> 世界上最快的捷径，就是脚踏实地，本文已收录【[架构技术专栏][Link 1]】关注这个喜欢分享的地方。

InnoDB引擎有几个重点特性，为其带来了更好的性能和可靠性：

*  插入缓冲（Insert Buffer）
 *  两次写（Double Write）
 *  自适应哈希索引（Adaptive Hash Index）
 *  异步IO（Async IO）
 *  刷新邻接页（Flush Neighbor Page）

今天我们的主题就是 `插入缓冲（Insert Buffer）`,由于InnoDB引擎底层数据存储结构式B+树，而对于索引我们又有聚集索引和非聚集索引。

在进行数据插入时必然会引起索引的变化，聚集索引不必说，一般都是递增有序的。而非聚集索引就不一定是什么数据了，其离散性导致了在插入时结构的不断变化，从而导致插入性能降低。

所以为了解决非聚集索引插入性能的问题，InnoDB引擎 创造了Insert Buffer。

## Insert Buffer 的存储 ##

![e3110bb744f72b020a63cd0a7cc15b98.png][]

看到上图，可能大家会认为Insert Buffer 就是InnoDB 缓冲池的一个组成部分。

\*\*重点：\*\*其实对也不对，InnoDB 缓冲池确实包含了Insert Buffer的信息，但Insert Buffer 其实和数据页一样，也是物理存在的（以B+树的形式存在共享表空间中）。

## **Insert Buffer 的作用** ##

先说几个点：

*  一张表只能有一个主键索引，那是因为其物理存储是一个B+树。（别忘了聚集索引叶子节点存储的数据，而数据只有一份）
 *  非聚集索引叶子节点存的是聚集索引的主键
    
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2x1cWlhbmc4MTE5MTI5Mw_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center]

#### **聚集索引的插入** ####

首先我们知道在InnoDB存储引擎中，主键是行唯一的标识符（也就是我们常叨叨的聚集索引）。我们平时插入数据一般都是按照主键递增插入，因此聚集索引都是顺序的，不需要磁盘的随机读取。

比如表：

CREATE TABLE test(
    	id INT AUTO_INCREMENT,
    	name VARCHAR(30),
    	PRIMARY KEY(id)
    );

如上我创建了一个主键 id,它有以下的特性：

*  Id列是自增长的
 *  Id列插入NULL值时，由于AUTO\_INCREMENT的原因，其值会递增
 *  同时数据页中的行记录按id的值进行顺序存放

一般情况下由于聚集索引的有序性，不需要随机读取页中的数据，因为此类的顺序插入速度是非常快的。

但如果你把列 Id 插入UUID这种数据，那你插入就是和非聚集索引一样都是随机的了。会导致你的B+ tree结构不停地变化，那性能必然会受到影响。

#### **非聚集索引的插入** ####

很多时候我们的表还会有很多非聚集索引，比如我按照b字段查询，且b字段不是唯一的。如下表：

CREATE TABLE test(
    	id INT AUTO_INCREMENT,
    	name VARCHAR(30),
    	PRIMARY KEY(id),
    	KEY(name)
    );

这里我创建了一个x表，它有以下特点：

*  有一个聚集索引 id
 *  有一个不唯一的非聚集索引 name
 *  在插入数据时数据页是按照主键id进行顺序存放
 *  辅助索引 name的数据插入不是顺序的

非聚集索引也是一颗B+树，只是叶子节点存的是聚集索引的主键和name 的值。

因为不能保证name列的数据是顺序的，所以非聚集索引这棵树的插入必然也不是顺序的了。

当然如果name列插入的是时间类型数据，那其非聚集索引的插入也是顺序的。

#### **Insert Buffer 的到来** ####

可以看出非聚集索引插入的离散性导致了插入性能的下降，因此InnoDB引擎设计了 Insert Buffer来提高插入性能 。

**我来看看使用Insert Buffer 是怎么插入的：**

![dbb10325020744e43acd26bdd5288baa.png][]

首先对于非聚集索引的插入或更新操作，不是每一次直接插入到索引页中，而是先判断插入的非聚集索引页是否在缓冲池中。

若在，则直接插入；若不在，则先放入到一个Insert Buffer对象中。

给外部的感觉好像是树已经插入非聚集的索引的叶子节点，而其实是存放在其他位置了

以一定的频率和情况进行Insert Buffer和辅助索引页子节点的merge（合并）操作，通常会将多个插入操作一起进行merge，这就大大的提升了非聚集索引的插入性能。

#### **Insert Buffer的使用要求**： ####

*  索引是非聚集索引
 *  索引不是唯一（unique）的

只有满足上面两个必要条件时，InnoDB存储引擎才会使用Insert Buffer来提高插入性能。

**那为什么必须满足上面两个条件呢？**

第一点索引是非聚集索引就不用说了，人家聚集索引本来就是顺序的也不需要你

第二点必须不是唯一（unique）的，因为在写入Insert Buffer时，数据库并不会去判断插入记录的唯一性。如果再去查找肯定又是离散读取的情况了，这样InsertBuffer就失去了意义。

#### **Insert Buffer信息查看** ####

我们可以使用命令SHOW ENGINE INNODB STATUS来查看Insert Buffer的信息：

-------------------------------------
    INSERT BUFFER AND ADAPTIVE HASH INDEX
    -------------------------------------
    Ibuf: size 7545, free list len 3790, seg size 11336, 
    8075308 inserts,7540969 merged sec, 2246304 merges
    ...

使用命令后，我们会看到很多信息，这里我们只看下INSERT BUFFER 的:

*  seg size 代表当前Insert Buffer的大小 11336\*16KB
 *  free listlen 代表了空闲列表的长度
 *  size 代表了已经合并记录页的数量
 *  Inserts 代表了插入的记录数
 *  merged recs 代表了合并的插入记录数量
 *  merges 代表合并的次数，也就是实际读取页的次数

merges：merged recs大约为1∶3，代表了Insert Buffer 将对于非聚集索引页的离散IO逻辑请求大约降低了2/3

#### **Insert Buffer的问题** ####

说了这么多针对于Insert Buffer的好处，但目前Insert Buffer也存在一个问题：

即在写密集的情况下，插入缓冲会占用过多的缓冲池内存（innodb\_buffer\_pool），默认最大可以占用到1/2的缓冲池内存。

占用了过大的缓冲池必然会对其他缓冲池操作带来影响

#### **Insert Buffer的优化** ####

MySQL5.5之前的版本中其实都叫做Insert Buffer，之后优化为 `Change Buffer`可以看做是 Insert Buffer 的升级版。

插入缓冲（ Insert Buffer）这个其实只针对 INSERT 操作做了缓冲，而Change Buffer 对INSERT、DELETE、UPDATE都进行了缓冲，所以可以统称为写缓冲，其可以分为：

*  Insert Buffer
 *  Delete Buffer
 *  Purgebuffer

## 总结： ##

**Insert Buffer到底是个什么？**

*  其实Insert Buffer的数据结构就是一棵B+树。
 *  在MySQL 4.1之前的版本中每张表有一棵Insert Buffer B+树
 *  目前版本是全局只有一棵Insert Buffer B+树，负责对所有的表的辅助索引进行Insert Buffer
 *  这棵B+树存放在共享表空间ibdata1中

**以下几种情况下 Insert Buffer会写入真正非聚集索引，也就是所说的Merge Insert Buffer**

*  当辅助索引页被读取到缓冲池中时
 *  Insert Buffer Bitmap页追踪到该辅助索引页已无可用空间时
 *  Master Thread线程中每秒或每10秒会进行一次Merge Insert Buffer的操作

一句话概括下：

Insert Buffer 就是用于提升非聚集索引页的插入性能的，其数据结构类似于数据页的一个B+树，物理存储在共享表空间ibdata1中 。

[Link 1]: https://www.jiagoujishu.com
[e3110bb744f72b020a63cd0a7cc15b98.png]: /images/20221120/e2e7f01d246943098a410201b16eaae7.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2x1cWlhbmc4MTE5MTI5Mw_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center]: /images/20221120/152b666a02244bdf923abd7d581b7f8c.png
[dbb10325020744e43acd26bdd5288baa.png]: /images/20221120/291d118efae54f61b9da002a9df85884.png