相信大家對LRU連結串列是不陌生的，算是一種基礎的資料結構！
LRU：Least Recently Used
一、簡述傳統的LRU連結串列
LRU：Least Recently Used
相信大家對LRU連結串列是不陌生的，它算是一種基礎的資料結構吧，而且想必面試時也被問到過什麼是LRU連結串列，甚至是讓你手寫一個LRU連結串列。
如果你讀了上一篇：你有沒有搞混查詢快取和BufferPool？談談看！
想必你已經知道了MySQL的Buffer Pool機制以及MySQL組織資料的最小單位是資料頁。並且你也知道了 資料頁在Buffer Pool中是以LRU連結串列的資料結構組織在一起的。
其實所謂的LRU連結串列本質上就是一個雙向迴圈連結串列，如下圖：
下面我們結合LRU連結串列和資料頁機制描述一下MySQL載入資料的機制：
我們將從磁碟中讀取的資料頁稱為young page，young page會被直接放在連結串列的頭部。已經存在於LRU連結串列中資料頁如果被使用到了，那麼該資料頁也被認為是young page而被移動到連結串列頭部。這樣連結串列尾部的資料就是最近最少使用的資料了，當Buffer Pool容量不足，或者後臺執行緒主動重新整理資料頁時，就會優先重新整理連結串列尾部的資料頁。
二、傳統LRU連結串列的不足
相信你之前肯定聽說過作業系統級別的空間區域性性原理：
spatial locality（空間區域性性）：也就是說讀取一個資料，在它周圍記憶體地址儲存的資料也很有可能被讀取到，於是作業系統會幫你預讀一部分資料。
MySQL也是存在存在預讀機制的！
- 當Buffer Pool中儲存著一個區中13個連續的資料頁時，你再去這個區裡面讀取，MySQL就會將這個區裡面所有的資料頁都載入進Buffer Pool中的LRU連結串列中。（然後可能你根本不會使用這些被預讀的資料頁）
- 當你順序的訪問了一個區中大於
innndb_read_ahead_threshold=56個資料頁時，MySQL會自動幫你將下一個相鄰區中的資料頁讀入LRU連結串列中。（這個機制預設是被關閉的） - 當你執行
select * from xxx;時，如果表中的資料頁非常多，那這些資料頁就會一一將Buffer Pool中的經常使用的快取頁擠下去，可能留在LRU連結串列中的全部是你不經常使用的資料。
綜上你可以看到，所謂的預讀機制的優勢，實際上違背了LRU去實現將最近最少使用的資料頁刷入磁碟的設計初衷。
三、MySQL的LRU連結串列
接下來我們看下MySQL的Buffer Pool是如何定製LRU連結串列的，已經LRU幫InnoDB解決了什麼問題。
當業務進行大量的CRUD時，需要不斷的將資料頁讀取到buffer pool中的LRU連結串列中。
MySQL的LRU連結串列長下面這樣。
LRU連結串列被MidPoint分成了New Sublist和Old Sublist兩部分。
其中New Sublist大概佔比5/8，Old Sublist佔比3/8。
New Sublist儲存著young page，而Old Sublist儲存著Old Page。
我們可以通過如下的方式檢視MidPoint的預設值。
使用者可以根據自己的業務動態的調整這個引數！
這其實是一種冷熱資料分離設計思想。他相對於傳統的LRU連結串列有很大的優勢
四、MySQL定製LRU連結串列的優勢
而對於MySQLLRU連結串列來說，通過MidPoint將連結串列分成兩部分。
從磁碟中新讀出的資料會放在Old Sublist的頭部。這樣即使你真的使用select * from t;也不會導致New Sublist中的經常被訪問的資料頁被刷入磁碟中。
正常情況下，訪問Old Sublist中的快取頁，那麼該快取頁會被提升到New Sublist中成為熱資料。
但是當你通過 select * from t 將一大批資料載入到Old Sublist時，然後在不到1s內你又訪問了它，那在這段時間內被訪問的快取頁並不會被提升為熱資料。 這個1s由引數innodb_old_blocks_time控制。
另外：New SubList也是經過優化的，如果你訪問的是New SubList的前1/4的資料，他是不會被移動到LRU連結串列頭部去的。
當然你可能對什麼是資料區並不瞭解，別急。白日夢將在第13篇文章中同你分享什麼是資料區
五、推薦閱讀
4、能談談year、date、datetime、time、timestamp的區別嗎？
參考：
https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/innodb-buffer-pool.html
https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/innodb-performance-midpoint_insertion.html
https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/innodb-performance-read_ahead.html
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