本篇内容主要讲解“InnoDB的底层原理”，感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷，实用性强。下面就让小编来带大家学习“InnoDB的底层原理”吧!
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存储引擎
很多文章都是直接开始介绍有哪些存储引擎，并没有去介绍存储引擎本身。那么究竟什么是存储引擎?不知道大家有没有想过，MySQL是如何存储我们丢进去的数据的?
其实存储引擎也很简单，我认为就是一种存储解决方案，实现了新增数据、更新数据和建立索引等等功能。
有哪些已有的存储引擎可以让我们选择呢?
InnoDB、MyISAM、Memory、CSV、Archive、Blackhole、Merge、Federated、Example
种类很多，但是常用的存储引擎目前就只有InnoDB和MyISAM，我也会着重来介绍这两种存储引擎。
InnoDB是目前使用最广的MySQL存储引擎，MySQL从5.5版本开始InnoDB就已经是默认的存储引擎了。那你知道为什么InnoDB被广泛的使用呢?先把这个问题放一放，我们先来了解一下InnoDB存储引擎的底层原理。
InnoDB的内存架构主要分为三大块，缓冲池(Buffer Pool)、重做缓冲池(Redo Log Buffer)和额外内存池
缓冲池
InnoDB为了做数据的持久化，会将数据存储到磁盘上。但是面对大量的请求时，CPU的处理速度和磁盘的IO速度之间差距太大，为了提高整体的效率， InnoDB引入了缓冲池。
当有请求来查询数据时，如果缓存池中没有，就会去磁盘中查找，将匹配到的数据放入缓存池中。同样的，如果有请求来修改数据，MySQL并不会直接去修改磁盘，而是会修改已经在缓冲池的页中的数据，然后再将数据刷回磁盘，这就是缓冲池的作用，加速读，加速写，减少与磁盘的IO交互。
缓冲池说白了就是把磁盘中的数据丢到内存，那既然是内存就会存在没有内存空间可以分配的情况。所以缓冲池采用了LRU算法，在缓冲池中没有空闲的页时，来进行页的淘汰。但是采用这种算法会带来一个问题叫做缓冲池污染。
当你在进行批量扫描甚至全表扫描时，可能会将缓冲池中的热点页全部替换出去。这样以来可能会导致MySQL的性能断崖式下降。所以InnoDB对LRU做了一些优化，规避了这个问题。
MySQL采用日志先行，在真正写数据之前，会首先记录一个日志，叫Redo Log，会定期的使用CheckPoint技术将新的Redo Log刷入磁盘，这个后面会讲。
除了数据之外，里面还存储了索引页、Undo页、插入缓冲、自适应哈希索引、InnoDB锁信息和数据字典。下面选几个比较重要的来简单聊一聊。
插入缓冲
插入缓冲针对的操作是更新或者插入，我们考虑最坏的情况，那就是需要更新的数据都不在缓冲池中。那么此时会有下面两种方案。
来一条数据就直接写入磁盘
等数据达到某个阈值(例如50条)才批量的写入磁盘
很明显，第二种方案要好一点，减少了与磁盘IO的交互。
两次写
鉴于都聊到了插入缓冲，我就不得不需要提一嘴两次写，因为我认为这两个InnoDB的特性是相辅相成的。
插入缓冲提高了MySQL的性能，而两次写则在此基础上提高了数据的可靠性。我们知道，当数据还在缓冲池中的时候，当机器宕机了，发生了写失效，有Redo Log来进行恢复。但是如果是在从缓冲池中将数据刷回磁盘的时候宕机了呢?
这种情况叫做部分写失效，此时重做日志就无法解决问题。
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在刷脏页时，并不是直接刷入磁盘，而是copy到内存中的Doublewrite Buffer中，然后再拷贝至磁盘共享表空间(你可以就理解为磁盘)中，每次写入1M，等copy完成后，再将Doublewrite Buffer中的页写入磁盘文件。
有了两次写机制，即使在刷脏页时宕机了，在实例恢复的时候也可以从共享表空间中找到Doublewrite Buffer的页副本，直接将其覆盖原来的数据页即可。
自适应哈希索引
自适应索引就跟JVM在运行过程中，会动态的把某些热点代码编译成Machine Code一样，InnoDB会监控对所有索引的查询，对热点访问的页建立哈希索引，以此来提升访问速度。
你可能多次看到了一个关键字页，接下来那我们就来聊一下页是什么?
页
页，是InnoDB中数据管理的最小单位。当我们查询数据时，其是以页为单位，将磁盘中的数据加载到缓冲池中的。同理，更新数据也是以页为单位，将我们对数据的修改刷回磁盘。每页的默认大小为16k，每页中包含了若干行的数据，页的结构如下图所示。
图片来源于网络, 侵删
不用太纠结每个区是干嘛的，我们只需要知道这样设计的好处在哪儿。每一页的数据，可以通过FileHeader中的上一下和下一页的数据，页与页之间可以形成双向链表。因为在实际的物理存储上，数据并不是连续存储的。你可以把他理解成G1的Region在内存中的分布。
而一页中所包含的行数据，行与行之间则形成了单向链表。我们存入的行数据最终会到User Records中，当然最初User Records并不占据任何存储空间。随着我们存入的数据越来越多，User Records会越来越大，Free Space的空间会越来越小，直到被占用完，就会申请新的数据页。
User Records中的数据，是按照主键id来进行排序的，当我们按照主键来进行查找时，会沿着这个单向链表一直往后找，
重做日志缓冲
上面聊过，InnoDB中缓冲池中的页数据更新会先于磁盘数据更新的，InnoDB也会采用日志先行(Write Ahead Log)策略来刷新数据，什么意思呢?当事务开始时，会先记录Redo Log到Redo Log Buffer中，然后再更新缓冲池页数据。
Redo Log Buffer中的数据会按照一定的频率写到重做日志中去。被更改过的页就会被标记成脏页，InnoDB会根据CheckPoint机制来将脏页刷到磁盘。
日志
上面提到了Redo log，这一小节就专门来讲一讲日志，日志分为如下两个维度。
MySQL层面
InnoDB层面
MySQL日志
MySQL的日志可以分为错误日志、二进制文件、查询日志和满查询日志。
错误日志 很好理解，就是服务运行过程中发生的严重错误日志。当我们的数据库无法启动时，就可以来这里看看具体不能启动的原因是什么
二进制文件 它有另外一个名字你应该熟悉，叫Binlog，其记录了对数据库所有的更改。
查询日志 记录了来自客户端的所有语句
慢查询日志 这里记录了所有响应时间超过阈值的SQL语句，这个阈值我们可以自己设置，参数为long_query_time，其默认值为10s，且默认是关闭的状态，需要手动的打开。
InnoDB日志
InnoDB日志就只有两种，Redo Log和Undo Log，
Redo Log记录的是具体某个数据页上的修改，只能在当前Server使用，而Binlog可以理解为可以给其他类型的存储引擎使用。这也是Binlog的一个重要作用，那就是主从复制，另外一个作用是数据恢复。
上面提到过，Binlog中记录了所有对数据库的修改，其记录日志有三种格式。分别是Statement、Row和MixedLevel。
Statement 记录所有会修改数据的SQL，其只会记录SQL，并不需要记录下这个SQL影响的所有行，减少了日志量，提高了性能。但是由于只是记录执行语句，不能保证在Slave节点上能够正确执行，所以还需要额外的记录一些上下文信息
Row 只保存被修改的记录，与Statement只记录执行SQL来比较，Row会产生大量的日志。但是Row不用记录上下文信息了，只需要关注被改成啥样就行。
MixedLevel 就是Statement和Row混合使用。
具体使用哪种日志，需要根据实际情况来决定。例如一条UPDATE语句更新了很多的数据，采用Statement会更加节省空间，但是相对的，Row会更加的可靠。
InnoDB和MyISAM的区别
由于MyISAM并不常用，我也不打算去深究其底层的一些原理和实现。我们在这里简单的对比一下这两个存储引擎的区别就好。我们分点来一点点描述。
事务 InnoDB支持事务、回滚、事务安全和奔溃恢复。而MyISAM不支持，但查询的速度要比InnoDB更快
主键 InnoDB规定，如果没有设置主键，就自动的生成一个6字节的主键，而MyISAM允许没有任何索引和主键的存在，索引就是行的地址
外键 InnoDB支持外键，而MyISAM不支持
表锁 InnoDB支持行锁和表锁，而MyISAM只支持表锁
全文索引 InnoDB不支持全文索引，但是可以用插件来实现相应的功能，而MyISAM是本身就支持全本索引
行数 InnoDB获取行数时，需要扫全表。而MyISAM保存了当前表的总行数，直接读取即可。
所以，简单总结一下，MyISAM只适用于查询大于更新的场景，如果你的系统查询的情况占绝大多数(例如报表系统)就可以使用MyISAM来存储，除此之外，都建议使用InnoDB。
到此，相信大家对“InnoDB的底层原理”有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是创新互联网站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！
网页题目：InnoDB的底层原理
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