MySQL 33 我查这么多数据，会不会把数据库内存打爆？

有这样一个问题：主机内存只有100G，现在要对一个200G的大表做全表扫描，会不会把数据库主机的内存用完？想想逻辑备份，也是整库扫描，因此对大表做全表扫描看起来是没有问题的，那么这个流程到底是怎样呢？
全表扫描对server层的影响

假设现在要对一个200G的InnoDB表db1.t执行全表扫描，若要把扫描结果保存在客户端，会使用命令：

1. mysql -h$host -P$port -u$user -p$pwd -e "select * from db1.t" > $target_file

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由于数据保存在主键索引上，所以全表扫描实际是直接扫描主键索引。该语句没有其他判断条件，所以查到的每一行都可以直接放到结果集，然后返回给客户端。
那么结果集是存在哪里呢？
实际上服务端并不需要保存一个完整的结果集，取数据和发数据的流程为：

• 获取一行，写到net_buffer中，这块内存的大小由参数net_buffer_length定义，默认16k；
  
• 重复获取行，直到net_buffer写满，调用网络接口发出去；
  
• 如果发送成功，清空net_buffer，然后继续取下一行并写入net_buffer；
  
• 若发送函数返回EAGAIN或WSAEWOULDBLOCK，表示本地网络栈写满，进入等待。直到网络栈重新可写，再继续发送。
  

流程图：

从中可以看到：

• 一个查询在发送过程中，占用的MySQL内部的内存最大就是net_buffer_length这么大；
  
• socket send buffer（大小定义/proc/sys/net/core/wmem_default）如果被写满，会暂停读数据的流程。
  

即MySQL是边读边发的，如果客户端接收慢，会导致MySQL发不出去，事务的执行时间变长。此时如果使用show processlist命令：

state若一直处于sending to client，就表示服务器端的网络栈写满了。
上一篇文章曾说到，若客户端使用-quick参数，会使用mysql_use_result方法，该方法是读一行处理一行。假设有一个业务的逻辑比较复杂，每读一行要处理很久，就会导致客户端过很久才会取下一行数据，就可能出现上图的情况。
因此，对于正常的线上业务来说，如果一个查询的返回结果不会很多，建议使用mysql_store_result，直接把查询结果保存到本地内存。
如果要快速减少处于sending to client状态的线程数量，将net_buffer_length参数设置为一个更大的值是一个可选方案。
另外有一个看起来像的状态是sending data，有时候能看到很多查询语句的状态是sending data，但查看网络没什么问题，这是为什么？
实际上，一个查询语句的状态变化为：

• MySQL查询语句进入执行阶段后，首先把状态设置为sending data；
  
• 发送执行结果的列相关的信息给客户端；
  
• 继续执行语句流程；
  
• 执行完成，把状态设置成空字符串。
  

也就是说sending data并不一定指正在发送数据，而可能是处于执行器过程中的任意阶段。
那么知道了server层的处理逻辑，在InnoDB引擎里又是怎么处理的呢？
全表扫描对InnoDB的影响

之前介绍WAL机制时，分析了InnoDB内存的一个作用是保存更新结果，再配合redo log避免随机写盘。内存数据页是在Buffer Pool中管理，因此在WAL里Buffer Pool起到了加速更新的作用。
实际上，Buffer Pool还有加速查询的作用。由于有WAL机制，当事务提交时，磁盘上的数据页是旧的，此时如果马上有一个查询要来读这个数据页，其并不需要读磁盘，而是直接读内存页。而Buffer Pool对查询的加速效果，依赖于一个重要的指标：内存命中率。
可以执行show engine innodb status命令，结果中的Buffer Pool hit rate，就表示当前的命中率。一般情况下，一个稳定的线上系统，要保证响应时间符合要求的话，内存命中率要在99%以上。若所有查询需要的数据页都能直接从内存得到，那命中率就是100%，但这在实际生产中很难做到。
Buffer Pool的大小由参数innodb_buffer_pool_size确定，一般建议设置成可用物理内存的60%-80%。如果一个Buffer Pool满，而又要从磁盘读入一个数据页，就肯定要淘汰一个旧数据页，InnoDB使用的是LRU算法，淘汰最久未使用的数据。
如果是平时我们理解的LRU，要全表扫描的话，会有些问题。比如要扫描一个200G大小，平时没有业务访问的历史数据表。若按基础的LRU，会把当前的Buffer Pool里的数据全部淘汰，存入扫描过程中访问到的数据页内容，即Buffer Pool里主要存放历史数据表数据，那么此时会对其他业务造成很大影响，Buffer Pool的内存命中率将会急剧下降，磁盘压力增加，SQL语句响应变慢。
因此，InnoDB对LRU算法做了改进。

在InnoDB实现上，按照5:3比例将整个LRU链表分为young区域和old区域，上图中LRU_old指向old区域的第一个位置，是整个链表的5/8处，即靠近链表head的5/8区域为yong区域，靠近链表tail的3/8区域是old区域。改进后的LRU算法执行流程为：

• state 1，要访问数据页P3，由于P3在young区域，因此和优化前的LRU算法一样，将其移到链表头，即state 2；
  
• state 3，想要访问一个新的、不存在于当前链表的数据页，此时会淘汰尾部的数据页Pm，将新插入的数据页Px放在LRU_old处。
  
• 处于old区域的数据页，每次访问时需要做如下判断：
  
  
  
  • 若该数据页在LRU链表存在时间超过了1秒，就把它移到链表头；
    
  • 否则该数据页位置保持不变。“1秒”这个时间由参数innodb_old_blocks_time控制。
    
  
  

以上策略就是为了处理类似全表扫描的操作量身定制的。以扫描200G的历史数据表为例：

• 扫描过程中，需要新插入的数据页都会放到old区域；
  
• 一个数据页有多条记录，由于顺序扫描，这个数据页第一次被访问和最后一次被访问的时间间隔不会超过1秒，因此还是会留在old区域；
  
• 再继续扫描后续的数据页，之前的数据页由于不会再被访问到，始终没有机会移到head，之后很快会从old区域淘汰出去。
  

可以看到，该策略最大的收益是在扫描大表的过程中，虽然也用到Buffer Pool，但是对young区域完全没有影响，从而保证Buffer Pool响应正常业务的查询命中率。

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