上周群里看到有位小伙伴面试时被问到这两个问题咋一看以为是在问操作系统的问题其实这两个题目都是在问如何改进 LRU 算法。因为传统的 LRU 算法存在这两个问题「预读失效」导致缓存命中率下降对应第一个问题「缓存污染」导致缓存命中率下降对应第二个问题Redis 的缓存淘汰算法则是通过实现 LFU 算法来避免「缓存污染」而导致缓存命中率下降的问题Redis 没有预读机制。MySQL 和 Linux 操作系统是通过改进 LRU 算法来避免「预读失效和缓存污染」而导致缓存命中率下降的问题。这次就重点讲讲MySQL 和 Linux 操作系统是如何改进 LRU 算法的好了开始发车坐稳了Linux 和 MySQL 的缓存Linux 操作系统的缓存在应用程序读取文件的数据的时候Linux 操作系统是会对读取的文件数据进行缓存的会缓存在文件系统中的Page Cache如下图中的页缓存。Page Cache 属于内存空间里的数据由于内存访问比磁盘访问快很多在下一次访问相同的数据就不需要通过磁盘 I/O 了命中缓存就直接返回数据即可。因此Page Cache 起到了加速访问数据的作用。MySQL 的缓存MySQL 的数据是存储在磁盘里的为了提升数据库的读写性能Innodb 存储引擎设计了一个缓冲池Buffer PoolBuffer Pool 属于内存空间里的数据。有了缓冲池后当读取数据时如果数据存在于 Buffer Pool 中客户端就会直接读取 Buffer Pool 中的数据否则再去磁盘中读取。当修改数据时首先是修改 Buffer Pool 中数据所在的页然后将其页设置为脏页最后由后台线程将脏页写入到磁盘。传统 LRU 是如何管理内存数据的Linux 的 Page Cache 和 MySQL 的 Buffer Pool 的大小是有限的并不能无限的缓存数据对于一些频繁访问的数据我们希望可以一直留在内存中而一些很少访问的数据希望可以在某些时机可以淘汰掉从而保证内存不会因为满了而导致无法再缓存新的数据同时还能保证常用数据留在内存中。要实现这个最容易想到的就是 LRULeast recently used算法。LRU 算法一般是用「链表」作为数据结构来实现的链表头部的数据是最近使用的而链表末尾的数据是最久没被使用的。那么当空间不够了就淘汰最久没被使用的节点也就是链表末尾的数据从而腾出内存空间。因为 Linux 的 Page Cache 和 MySQL 的 Buffer Pool 缓存的基本数据单位都是页Page单位所以后续以「页」名称代替「数据」。传统的 LRU 算法的实现思路是这样的当访问的页在内存里就直接把该页对应的 LRU 链表节点移动到链表的头部。当访问的页不在内存里除了要把该页放入到 LRU 链表的头部还要淘汰 LRU 链表末尾的页。比如下图假设 LRU 链表长度为 5LRU 链表从左到右有编号为 12345 的页。如果访问了 3 号页因为 3 号页已经在内存了所以把 3 号页移动到链表头部即可表示最近被访问了。而如果接下来访问了 8 号页因为 8 号页不在内存里且 LRU 链表长度为 5所以必须要淘汰数据以腾出内存空间来缓存 8 号页于是就会淘汰末尾的 5 号页然后再将 8 号页加入到头部。传统的 LRU 算法并没有被 Linux 和 MySQL 使用因为传统的 LRU 算法无法避免下面这两个问题预读失效导致缓存命中率下降缓存污染导致缓存命中率下降预读失效怎么办什么是预读机制Linux 操作系统为基于 Page Cache 的读缓存机制提供预读机制一个例子是应用程序只想读取磁盘上文件 A 的 offset 为 0-3KB 范围内的数据由于磁盘的基本读写单位为 block4KB于是操作系统至少会读 0-4KB 的内容这恰好可以在一个 page 中装下。但是操作系统出于空间局部性原理靠近当前被访问数据的数据在未来很大概率会被访问到会选择将磁盘块 offset [4KB,8KB)、[8KB,12KB) 以及 [12KB,16KB) 都加载到内存于是额外在内存中申请了 3 个 page下图代表了操作系统的预读机制上图中应用程序利用 read 系统调动读取 4KB 数据实际上内核使用预读机制ReadaHead 机制完成了 16KB 数据的读取也就是通过一次磁盘顺序读将多个 Page 数据装入 Page Cache。这样下次读取 4KB 数据后面的数据的时候就不用从磁盘读取了直接在 Page Cache 即可命中数据。因此预读机制带来的好处就是减少了 磁盘 I/O 次数提高系统磁盘 I/O 吞吐量。MySQL Innodb 存储引擎的 Buffer Pool 也有类似的预读机制MySQL 从磁盘加载页时会提前把它相邻的页一并加载进来目的是为了减少磁盘 IO。预读失效会带来什么问题如果这些被提前加载进来的页并没有被访问相当于这个预读工作是白做了这个就是预读失效。如果使用传统的 LRU 算法就会把「预读页」放到 LRU 链表头部而当内存空间不够的时候还需要把末尾的页淘汰掉。如果这些「预读页」如果一直不会被访问到就会出现一个很奇怪的问题不会被访问的预读页却占用了 LRU 链表前排的位置而末尾淘汰的页可能是热点数据这样就大大降低了缓存命中率。如何避免预读失效造成的影响我们不能因为害怕预读失效而将预读机制去掉大部分情况下空间局部性原理还是成立的。要避免预读失效带来影响最好就是让预读页停留在内存里的时间要尽可能的短让真正被访问的页才移动到 LRU 链表的头部从而保证真正被读取的热数据留在内存里的时间尽可能长。那到底怎么才能避免呢Linux 操作系统和 MySQL Innodb 通过改进传统 LRU 链表来避免预读失效带来的影响具体的改进分别如下Linux 操作系统实现两个了 LRU 链表活跃 LRU 链表active_list和非活跃 LRU 链表inactive_listMySQL 的 Innodb 存储引擎是在一个 LRU 链表上划分来 2 个区域young 区域 和 old 区域。这两个改进方式设计思想都是类似的都是将数据分为了冷数据和热数据然后分别进行 LRU 算法。不再像传统的 LRU 算法那样所有数据都只用一个 LRU 算法管理。接下来具体聊聊 Linux 和 MySQL 是如何避免预读失效带来的影响Linux 是如何避免预读失效带来的影响Linux 操作系统实现两个了 LRU 链表活跃 LRU 链表active_list和非活跃 LRU 链表inactive_list。active list活跃内存页链表这里存放的是最近被访问过活跃的内存页inactive list不活跃内存页链表这里存放的是很少被访问非活跃的内存页有了这两个 LRU 链表后预读页就只需要加入到 inactive list 区域的头部当页被真正访问的时候才将页插入 active list 的头部。如果预读的页一直没有被访问就会从 inactive list 移除这样就不会影响 active list 中的热点数据。接下来给大家举个例子。假设 active list 和 inactive list 的长度为 5目前内存中已经有如下 10 个页现在有个编号为 20 的页被预读了这个页只会被插入到 inactive list 的头部而 inactive list 末尾的页10号会被淘汰掉。即使编号为 20 的预读页一直不会被访问它也没有占用到 active list 的位置而且还会比 active list 中的页更早被淘汰出去。如果 20 号页被预读后立刻被访问了那么就会将它插入到 active list 的头部 active list 末尾的页5号会被降级到 inactive list 作为 inactive list 的头部这个过程并不会有数据被淘汰。MySQL 是如何避免预读失效带来的影响MySQL 的 Innodb 存储引擎是在一个 LRU 链表上划分来 2 个区域young 区域 和 old 区域。young 区域在 LRU 链表的前半部分old 区域则是在后半部分这两个区域都有各自的头和尾节点如下图young 区域与 old 区域在 LRU 链表中的占比关系并不是一比一的关系而是是 7 比 3 默认比例的关系。划分这两个区域后预读的页就只需要加入到 old 区域的头部当页被真正访问的时候才将页插入 young 区域的头部。如果预读的页一直没有被访问就会从 old 区域移除这样就不会影响 young 区域中的热点数据。接下来给大家举个例子。假设有一个长度为 10 的 LRU 链表其中 young 区域占比 70 %old 区域占比 30 %。现在有个编号为 20 的页被预读了这个页只会被插入到 old 区域头部而 old 区域末尾的页10号会被淘汰掉。如果 20 号页一直不会被访问它也没有占用到 young 区域的位置而且还会比 young 区域的数据更早被淘汰出去。如果 20 号页被预读后立刻被访问了那么就会将它插入到 young 区域的头部young 区域末尾的页7号会被挤到 old 区域作为 old 区域的头部这个过程并不会有页被淘汰。缓存污染怎么办什么是缓存污染虽然 Linux 实现两个 LRU 链表和 MySQL 划分两个区域通过改进传统的 LRU 数据结构避免了预读失效带来的影响。但是如果还是使用「只要数据被访问一次就将数据加入到活跃 LRU 链表头部或者 young 区域」这种方式的话那么还存在缓存污染的问题。当我们在批量读取数据的时候由于数据被访问了一次这些大量数据都会被加入到「活跃 LRU 链表」里然后之前缓存在活跃 LRU 链表或者 young 区域里的热点数据全部都被淘汰了如果这些大量的数据在很长一段时间都不会被访问的话那么整个活跃 LRU 链表或者 young 区域就被污染了。缓存污染会带来什么问题缓存污染带来的影响就是很致命的等这些热数据又被再次访问的时候由于缓存未命中就会产生大量的磁盘 I/O系统性能就会急剧下降。我以 MySQL 举例子Linux 发生缓存污染的现象也是类似。当某一个 SQL 语句扫描了大量的数据时在 Buffer Pool 空间比较有限的情况下可能会将Buffer Pool 里的所有页都替换出去导致大量热数据被淘汰了等这些热数据又被再次访问的时候由于缓存未命中就会产生大量的磁盘 I/OMySQL 性能就会急剧下降。注意 缓存污染并不只是查询语句查询出了大量的数据才出现的问题即使查询出来的结果集很小也会造成缓存污染。比如在一个数据量非常大的表执行了这条语句select * from t_user where name like %xiaolin%;可能这个查询出来的结果就几条记录但是由于这条语句会发生索引失效所以这个查询过程是全表扫描的接着会发生如下的过程从磁盘读到的页加入到 LRU 链表的 old 区域头部当从页里读取行记录时也就是页被访问的时候就要将该页放到 young 区域头部接下来拿行记录的 name 字段和字符串 xiaolin 进行模糊匹配如果符合条件就加入到结果集里如此往复直到扫描完表中的所有记录。经过这一番折腾由于这条 SQL 语句访问的页非常多每访问一个页都会将其加入 young 区域头部那么原本 young 区域的热点数据都会被替换掉导致缓存命中率下降。那些在批量扫描时而被加入到 young 区域的页如果在很长一段时间都不会再被访问的话那么就污染了 young 区域。举个例子假设需要批量扫描2122232425 这五个页这些页都会被逐一访问读取页里的记录。在批量访问这些页的时候会被逐一插入到 young 区域头部。可以看到原本在 young 区域的 6 和 7 号页都被淘汰了而批量扫描的页基本占满了 young 区域如果这些页在很长一段时间都不会被访问那么就对 young 区域造成了污染。如果 6 和 7 号页是热点数据那么在被淘汰后后续有 SQL 再次读取 6 和 7 号页时由于缓存未命中就要从磁盘中读取了降低了 MySQL 的性能这就是缓存污染带来的影响。怎么避免缓存污染造成的影响前面的 LRU 算法只要数据被访问一次就将数据加入活跃 LRU 链表或者 young 区域这种 LRU 算法进入活跃 LRU 链表的门槛太低了正式因为门槛太低才导致在发生缓存污染的时候很容就将原本在活跃 LRU 链表里的热点数据淘汰了。所以只要我们提高进入到活跃 LRU 链表或者 young 区域的门槛就能有效地保证活跃 LRU 链表或者 young 区域里的热点数据不会被轻易替换掉。Linux 操作系统和 MySQL Innodb 存储引擎分别是这样提高门槛的Linux 操作系统在内存页被访问第二次的时候才将页从 inactive list 升级到 active list 里。MySQL Innodb在内存页被访问第二次的时候并不会马上将该页从 old 区域升级到 young 区域因为还要进行停留在 old 区域的时间判断如果第二次的访问时间与第一次访问的时间在 1 秒内默认值那么该页就不会被从 old 区域升级到 young 区域如果第二次的访问时间与第一次访问的时间超过 1 秒那么该页就会从 old 区域升级到 young 区域提高了进入活跃 LRU 链表或者 young 区域的门槛后就很好了避免缓存污染带来的影响。在批量读取数据时候如果这些大量数据只会被访问一次那么它们就不会进入到活跃 LRU 链表或者 young 区域也就不会把热点数据淘汰只会待在非活跃 LRU 链表或者 old 区域中后续很快也会被淘汰。总结传统的 LRU 算法法无法避免下面这两个问题预读失效导致缓存命中率下降缓存污染导致缓存命中率下降为了避免「预读失效」造成的影响Linux 和 MySQL 对传统的 LRU 链表做了改进Linux 操作系统实现两个了 LRU 链表活跃 LRU 链表active list和非活跃 LRU 链表inactive list。MySQL Innodb 存储引擎是在一个 LRU 链表上划分来 2 个区域young 区域 和 old 区域。但是如果还是使用「只要数据被访问一次就将数据加入到活跃 LRU 链表头部或者 young 区域」这种方式的话那么还存在缓存污染的问题。为了避免「缓存污染」造成的影响Linux 操作系统和 MySQL Innodb 存储引擎分别提高了升级为热点数据的门槛Linux 操作系统在内存页被访问第二次的时候才将页从 inactive list 升级到 active list 里。MySQL Innodb在内存页被访问第二次的时候并不会马上将该页从 old 区域升级到 young 区域因为还要进行停留在 old 区域的时间判断如果第二次的访问时间与第一次访问的时间在 1 秒内默认值那么该页就不会被从 old 区域升级到 young 区域如果第二次的访问时间与第一次访问的时间超过 1 秒那么该页就会从 old 区域升级到 young 区域通过提高了进入 active list 或者 young 区域的门槛后就很好了避免缓存污染带来的影响。