Rumah pangkalan data tutorial mysql InnoDB缓存相关

InnoDB缓存相关

Jun 01, 2016 pm 01:13 PM
teknologi sistem pangkalan data Rekod

InnoDB存储引擎是基于磁盘存储的,并将其中的记录按照页的方式进行管理。在数据库系统中,由于CPU速度和磁盘速度之前的鸿沟,通常使用缓冲池技术来提高数据库的整体性能。

1. Innodb_buffer_pool

缓冲池(buffer pool)简单来说就是一块内存区域。缓冲池中缓存的数据页类型有:索引页、数据页、undo页、插入缓冲、自适应哈希索引、InnoDB存储的锁信息、数据字典信息等。不能简单认为,缓冲池只是缓存索引页和数据页,它们只是占缓冲池很大的一部分而已。

在数据库中进行读取页的操作,首先将从磁盘读到的页存放在缓冲池中,下一次再读相同的页时,首先判断该页是否在缓冲池中。若在,称该页在缓冲池中被命中,直接读取该页。否则,读取磁盘中的页。

root@rac3 mysql> show global status like 'Innodb_buffer_pool_%';+---------------------------------------+--------+| Variable_name | Value |+---------------------------------------+--------+| Innodb_buffer_pool_pages_data | 1118 || Innodb_buffer_pool_pages_dirty | 0 || Innodb_buffer_pool_pages_flushed | 1950 || Innodb_buffer_pool_pages_free | 129951 || Innodb_buffer_pool_pages_misc | 3 || Innodb_buffer_pool_pages_total | 131072 || Innodb_buffer_pool_read_ahead_rnd | 0 || Innodb_buffer_pool_read_ahead | 311 || Innodb_buffer_pool_read_ahead_evicted | 0 || Innodb_buffer_pool_read_requests | 202858 || Innodb_buffer_pool_reads | 756 || Innodb_buffer_pool_wait_free | 0 || Innodb_buffer_pool_write_requests | 43825 |+---------------------------------------+--------+13 rows in set (0.00 sec)
Salin selepas log masuk

从上面的值我们可以看出总共 131072  pages,还有 129951 是 Free 状态的,仅仅只有 1118 个 page 有数据, read 请求 202858 次,其中有 756 次所请求的数据在 buffer  pool 中没有,也就是说有 756 次是通过读取物理磁盘来读取数据的,所以很容易也就得出了 Innodb Buffer  Pool 的 Read 命中率大概在为:(202858 - 756)/ 202858  * 100% 。

Innodb 在修改数据的时候同样也只是修改 buffer pool中的数据,并不是在一个事务提交的时候就将buffer pool中被修改的数据同步到磁盘,而是通过另外一种支持事务的数据库系统常用的手段,将修改信息记录到相应的事务日志中。

我们的应用所修改的buffer pool中的数据都很随机,每次所做的修改都是一个或者少数几个数据页,多次修改的数据页也很少会连续。如果我们每次修改之后都将buffer pool的数据同步到磁盘, 那么磁盘就只能一直忙于频繁的随即读写操作。而事务日志在创建之初就是申请的连续的物理空间,而且每次写入都是紧接着之前的日志数据顺序的往后写入,基本上都是一个顺序的写入过程。所以,日志的写入操作远比同步buffer pool中被修改的数据要更快。

2. redo log_buffer

事务日志本身也有 buffer,也就是redo log_buffer,每次事务日志的写入并不是直接写入到文件,也都是暂时先写入到 redo log_buffer中,然后再在一定的事件触发下才会同步到文

事务日志文件的大小与 Innodb 的整体 IO 性能有非常大的关系。理论上来讲,日志文件越大,则 Buffer  Pool 所需要做的刷新动作也就越少,性能也越高。但是,我们也不能忽略另外一个事情,那就是 当系统 Crash 之后的恢复。

Innodb中记录了每一次对数据库中的数据及索引所做的修改,以及与修改相关的事务信息。同时还记录了系统每次 checkpoint 与 log sequence number(日志序列号)。假设在某一时刻,MySQL Crash了,那么很显然,所有buffer pool中的数据都会丢失,也包括已经修改且没有来得及刷新到数据文件中的数据。难道我们就让这些数据丢失么?当然不会,当MySQL从Crash之后再次启动,Innodb 会通过比较事务日志中所记录的checkpoint信息和各个数据文件中的checkpoint信息,找到最后一次checkpoint所对应的log sequence number,然后通过事务日志中所记录的变更记录,将从 Crash 之前最后一次checkpoint往后的所有变更重新应用一次,同步所有的数据文件到一致状态,这样就找回了因为系统 Crash 而造成的所有数据丢失。当然,对于 log  buffer中未来得及同步到日志文件的变更数据就无法再找回了。系统 Crash 的时间离最后一次 checkpoint 的时间越长,所需要的恢复时间也就越长。而日志文件越大,Innodb 所做的 checkpoint 频率也越低,自然遇到长时间恢复的可能性也就越大了。

2.1 checkpoint

在InnoDB存储引擎中,可能发生如下几种情况的Fuzzy Checkpoint:

(1)Master Thread Checkpoint

对于Master Thread中发生的checkpoint,差不多以每秒或每十秒的速度从缓冲池的脏页列表中刷新一定比例的页回磁盘。这个过程是异步的,即此时InnoDB存储引擎可以进行其他的操作,用户查询线程不会阻塞。

(2)FLUSH_LRU_LIST Checkpoint

InnoDB存储引擎需要保证LRU列表中需要有差不多100个空闲页可供使用。若没有100个空闲页,那么InnoDB存储引擎会将LRU列表尾端的页移除。如果这些页中有脏页,那么需要进行checkpoint。这些页是来自LRU列表的,因此称为FLUSH_LRU_LIST Checkpoint。

(3)Async/Sync Flush Checkpoint

Async/Sync Flush Checkpoint是为了保证redo log的循环使用可用性。

(4)Dirty Page too much Checkpoint

脏页的数量太多,导致InnoDB存储引擎强制进行Checkpoint。可由参数innodb_max_dirty_pages_pct控制。 

root@rac3 mysql> show variables like 'innodb_max_dirty_pages_pct'/G*************************** 1. row ***************************Variable_name: innodb_max_dirty_pages_pctValue: 851 row in set (0.00 sec)
Salin selepas log masuk

innodb_max_dirty_pages_pct的值为85,表示当缓冲池中脏页的数量占据85%时,强制进行checkpoint,刷新一部分的脏页到磁盘。

2.2 innodb_flush_log_at_trx_commit

参数innodb_flush_log_at_trx_commit用来控制事务日志刷新到磁盘的策略。

默认innodb_flush_log_at_trx_commit=1,表示在每次事务提交的时候,都把log buffer刷到文件系统中去,并且调用文件系统的“flush”操作将缓存刷新到磁盘上去。这样的话,数据库对IO的要求就非常高了,如果底层的硬件提供的IOPS比较差,那么MySQL数据库的并发很快就会由于硬件IO的问题而无法提升。为了提高效率,保证并发,牺牲一定的数据一致性。innodb_flush_log_at_trx_commit还可以设置为0和2。

innodb_flush_log_at_trx_commit=0时,提交事务时并不将log buffer写入磁盘,而是等待主线程每秒的刷新。

innodb_flush_log_at_trx_commit=2时,事务提交时将事务日志写入redo log file,但仅写入文件系统的缓存,不进行fsync操作。在这个设置下,当MySQL数据库发生宕机而操作系统不发生宕机,并不会导致事务的丢失。

Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

R.E.P.O. Kristal tenaga dijelaskan dan apa yang mereka lakukan (kristal kuning)
4 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Tetapan grafik terbaik
4 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Cara Memperbaiki Audio Jika anda tidak dapat mendengar sesiapa
4 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Arahan sembang dan cara menggunakannya
4 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Di manakah saya boleh melihat rekod perkara yang telah saya beli di Pinduoduo Bagaimana untuk melihat rekod produk yang dibeli? Di manakah saya boleh melihat rekod perkara yang telah saya beli di Pinduoduo Bagaimana untuk melihat rekod produk yang dibeli? Mar 12, 2024 pm 07:20 PM

Perisian Pinduoduo menyediakan banyak produk yang bagus, anda boleh membelinya pada bila-bila masa dan di mana-mana sahaja, dan kualiti setiap produk dikawal ketat, setiap produk adalah tulen, dan terdapat banyak diskaun beli-belah keutamaan, membolehkan semua orang membeli-belah dalam talian. Masukkan nombor telefon mudah alih anda untuk log masuk dalam talian, tambahkan berbilang alamat penghantaran dan maklumat hubungan dalam talian, dan semak arah aliran logistik terkini pada bila-bila masa. Cari dan leret ke atas dan ke bawah untuk membeli dan membuat pesanan. Anda boleh mengalami kemudahan tanpa meninggalkan rumah Dengan perkhidmatan membeli-belah dalam talian, anda juga boleh melihat semua rekod pembelian, termasuk barangan yang telah anda beli, dan menerima berpuluh-puluh sampul merah beli-belah dan kupon Sekarang editor telah menyediakan maklumat dalam talian terperinci untuk Pengguna Pinduoduo untuk melihat rekod produk yang dibeli. 1. Buka telefon anda dan klik pada ikon Pinduoduo.

Adakah anda benar-benar menguasai penukaran sistem koordinat? Isu berbilang sensor yang tidak dapat dipisahkan daripada pemanduan autonomi Adakah anda benar-benar menguasai penukaran sistem koordinat? Isu berbilang sensor yang tidak dapat dipisahkan daripada pemanduan autonomi Oct 12, 2023 am 11:21 AM

Artikel perintis dan utama pertama terutamanya memperkenalkan beberapa sistem koordinat yang biasa digunakan dalam teknologi pemanduan autonomi, dan cara melengkapkan korelasi dan penukaran antara mereka, dan akhirnya membina model persekitaran bersatu. Fokus di sini adalah untuk memahami penukaran daripada kenderaan kepada badan tegar kamera (parameter luaran), penukaran kamera kepada imej (parameter dalaman) dan penukaran unit imej kepada piksel. Penukaran daripada 3D kepada 2D akan mempunyai herotan, terjemahan, dsb. Perkara utama: Sistem koordinat kenderaan dan sistem koordinat badan kamera perlu ditulis semula: sistem koordinat satah dan sistem koordinat piksel Kesukaran: herotan imej mesti dipertimbangkan Kedua-dua penyahherotan dan penambahan herotan diberi pampasan pada satah imej. 2. Pengenalan Terdapat empat sistem penglihatan secara keseluruhannya: sistem koordinat satah piksel (u, v), sistem koordinat imej (x, y), sistem koordinat kamera () dan sistem koordinat dunia (). Terdapat hubungan antara setiap sistem koordinat,

Kertas Stable Diffusion 3 akhirnya telah dikeluarkan, dan butiran seni bina didedahkan Adakah ia akan membantu untuk menghasilkan semula Sora? Kertas Stable Diffusion 3 akhirnya telah dikeluarkan, dan butiran seni bina didedahkan Adakah ia akan membantu untuk menghasilkan semula Sora? Mar 06, 2024 pm 05:34 PM

Kertas StableDiffusion3 akhirnya di sini! Model ini dikeluarkan dua minggu lalu dan menggunakan seni bina DiT (DiffusionTransformer) yang sama seperti Sora. Ia menimbulkan kekecohan apabila ia dikeluarkan. Berbanding dengan versi sebelumnya, kualiti imej yang dijana oleh StableDiffusion3 telah dipertingkatkan dengan ketara Ia kini menyokong gesaan berbilang tema, dan kesan penulisan teks juga telah dipertingkatkan, dan aksara bercelaru tidak lagi muncul. StabilityAI menegaskan bahawa StableDiffusion3 ialah satu siri model dengan saiz parameter antara 800M hingga 8B. Julat parameter ini bermakna model boleh dijalankan terus pada banyak peranti mudah alih, dengan ketara mengurangkan penggunaan AI

Artikel ini sudah cukup untuk anda membaca tentang pemanduan autonomi dan ramalan trajektori! Artikel ini sudah cukup untuk anda membaca tentang pemanduan autonomi dan ramalan trajektori! Feb 28, 2024 pm 07:20 PM

Ramalan trajektori memainkan peranan penting dalam pemanduan autonomi Ramalan trajektori pemanduan autonomi merujuk kepada meramalkan trajektori pemanduan masa hadapan kenderaan dengan menganalisis pelbagai data semasa proses pemanduan kenderaan. Sebagai modul teras pemanduan autonomi, kualiti ramalan trajektori adalah penting untuk kawalan perancangan hiliran. Tugas ramalan trajektori mempunyai timbunan teknologi yang kaya dan memerlukan kebiasaan dengan persepsi dinamik/statik pemanduan autonomi, peta ketepatan tinggi, garisan lorong, kemahiran seni bina rangkaian saraf (CNN&GNN&Transformer), dll. Sangat sukar untuk bermula! Ramai peminat berharap untuk memulakan ramalan trajektori secepat mungkin dan mengelakkan perangkap Hari ini saya akan mengambil kira beberapa masalah biasa dan kaedah pembelajaran pengenalan untuk ramalan trajektori! Pengetahuan berkaitan pengenalan 1. Adakah kertas pratonton teratur? A: Tengok survey dulu, hlm

DualBEV: mengatasi BEVFormer dan BEVDet4D dengan ketara, buka buku! DualBEV: mengatasi BEVFormer dan BEVDet4D dengan ketara, buka buku! Mar 21, 2024 pm 05:21 PM

Kertas kerja ini meneroka masalah mengesan objek dengan tepat dari sudut pandangan yang berbeza (seperti perspektif dan pandangan mata burung) dalam pemanduan autonomi, terutamanya cara mengubah ciri dari perspektif (PV) kepada ruang pandangan mata burung (BEV) dengan berkesan dilaksanakan melalui modul Transformasi Visual (VT). Kaedah sedia ada secara amnya dibahagikan kepada dua strategi: penukaran 2D kepada 3D dan 3D kepada 2D. Kaedah 2D-ke-3D meningkatkan ciri 2D yang padat dengan meramalkan kebarangkalian kedalaman, tetapi ketidakpastian yang wujud dalam ramalan kedalaman, terutamanya di kawasan yang jauh, mungkin menimbulkan ketidaktepatan. Manakala kaedah 3D ke 2D biasanya menggunakan pertanyaan 3D untuk mencuba ciri 2D dan mempelajari berat perhatian bagi kesesuaian antara ciri 3D dan 2D melalui Transformer, yang meningkatkan masa pengiraan dan penggunaan.

Model dunia penjanaan video adegan pemanduan berbilang paparan autonomi | Model dunia penjanaan video adegan pemanduan berbilang paparan autonomi | Oct 23, 2023 am 11:13 AM

Beberapa pemikiran peribadi pengarang Dalam bidang pemanduan autonomi, dengan pembangunan sub-tugas/penyelesaian hujung-ke-hujung berasaskan BEV, data latihan berbilang paparan berkualiti tinggi dan pembinaan adegan simulasi yang sepadan telah menjadi semakin penting. Sebagai tindak balas kepada titik kesakitan tugas semasa, "kualiti tinggi" boleh dipecahkan kepada tiga aspek: senario ekor panjang dalam dimensi berbeza: seperti kenderaan jarak dekat dalam data halangan dan sudut arah tepat semasa pemotongan kereta, dan data garis lorong. . Ini selalunya bergantung pada sejumlah besar pengumpulan data dan strategi perlombongan data yang kompleks, yang memerlukan kos yang tinggi. Nilai sebenar 3D - imej sangat konsisten: Pemerolehan data BEV semasa sering dipengaruhi oleh ralat dalam pemasangan/penentukuran sensor, peta berketepatan tinggi dan algoritma pembinaan semula itu sendiri. ini membawa saya kepada

GSLAM |. Seni bina dan penanda aras umum SLAM GSLAM |. Seni bina dan penanda aras umum SLAM Oct 20, 2023 am 11:37 AM

Tiba-tiba menemui kertas 19 tahun GSLAM: Rangka Kerja SLAM Umum dan kod sumber terbuka Penanda Aras: https://github.com/zdzhaoyong/GSLAM Pergi terus ke teks penuh dan rasai kualiti karya ini~1 Teknologi SLAM Abstrak telah mencapai banyak kejayaan baru-baru ini dan menarik ramai yang menarik perhatian syarikat berteknologi tinggi. Walau bagaimanapun, cara untuk antara muka dengan algoritma sedia ada atau yang baru muncul untuk melaksanakan penandaarasan dengan cekap pada kelajuan, kekukuhan dan mudah alih masih menjadi persoalan. Dalam kertas kerja ini, satu platform SLAM baharu yang dipanggil GSLAM dicadangkan, yang bukan sahaja menyediakan keupayaan penilaian tetapi juga menyediakan penyelidik dengan cara yang berguna untuk membangunkan sistem SLAM mereka sendiri dengan pantas.

Cara melihat sejarah log ubat anda dalam apl Kesihatan pada iPhone Cara melihat sejarah log ubat anda dalam apl Kesihatan pada iPhone Nov 29, 2023 pm 08:46 PM

iPhone membolehkan anda menambah ubat dalam apl Kesihatan untuk menjejak dan mengurus ubat, vitamin dan suplemen yang anda ambil setiap hari. Anda kemudian boleh log ubat yang telah anda ambil atau langkau apabila anda menerima pemberitahuan pada peranti anda. Selepas anda mencatatkan ubat anda, anda boleh melihat kekerapan anda mengambil atau melangkaunya untuk membantu anda menjejaki kesihatan anda. Dalam siaran ini, kami akan membimbing anda untuk melihat sejarah log ubat yang dipilih dalam apl Kesihatan pada iPhone. Panduan ringkas tentang cara melihat sejarah log ubat anda dalam Apl Kesihatan: Pergi ke Apl Kesihatan>Semak imbas>Ubat>Ubat>Pilih Ubat>Pilihan&a

See all articles