Java架构师必备框架技能核心笔记，一文轻松搞定

前言

前段时间，我向一位在阿里的朋友寻求进大厂的秘诀，他分享给我一份阿里内部资料——JAVA核心进阶手册，仔细翻阅一番才知道里面收纳整理的知识可真是齐全，不得不来感叹一番…

我将JAVA核心进阶手册大致分为以下5篇内容

• 基础：多线程+网络+数据结构与算法+MySQL+Tomcat
• 框架：设计模式+Spring+SpringMVC+MyBatis
• 分布式架构：限流（ZK/Nginx）+缓存（Redis/MongoDB/Memcached）+通讯（MQ/kafka）
• 微服务架构：RPC+SpringBoot+SpringCloud+Dubbo+K8s
• 调优：JVM+MySQL+Tomcat

InnoDB总体结构

首先我们来看官网的一张图(图片来源于MySQL官网)：

从上图中可以看出其主要分为两部分结构，一部分为内存中的结构(上图左边)，一部分为磁盘中的结构(上图右边)

内存结构

InnoDB内存中的结构主要分为：Buffer Pool,Change Buffer和Log Buffer三部分。

Buffer Pool

Buffer Pool是InnoDB缓存表和索引的一块主内存区域，Buffer Pool允许直接从内存中处理经常使用的数据，从而加快处理速度，带来一定的性能提升。 但是缓存总有放满的时候，当缓存满了新来的数据怎么处理呢？Bufer Pool中采用的是LRU(least recently used，最近最少使用)算法，LRU列表中最前面存的是高频使用页，尾部放的是最少使用的页。当有新数据过来而缓存满了就会覆盖尾部数据。

假如我们有一条查询语句非常大，返回的结果集直接就超过了Buffer Pool的大小，而这种语句使用场景又是极少的，可能查询这一次之后很久不会查询，而这一次就将缓存占满了，将一些热点数据全部覆盖了。为了避免这种情况发生，InnoDB对传统的LRU算法又做了改进，将LRU列表分拆分为2个，如下图(图片来源于MySQL官网)：

该算法在new子列表中保留大量页面(5/8),old子列表包含较少使用的页面(3/8);old子列表中数据可能会被覆盖，该算法具体操作如下：

• 3/8的Buffer Pool空间用于old子列表

• 列表的中点是new子列表的尾部与old子列表的头部之间的边界

• 当InnoDB将一个页面读入缓冲池时，它首先将它插入到中间点(old子列表的头)。读取的页面是由用户发起的操作(比如SQL查询)或InnoDB自动执行的预读操作

• 访问old子列表中的页面使其“young”，并将其移动到new子列表的头部。如果读取的页是由用户发起的操作，那么就会立即进行第一次访问，并使页面处于young状态；如果读取的页是由预读发起的操作，那么第一次访问不会立即发生，而且可能直到覆盖都不会发生。

• 操作数据时，Buffer Pool中未被访问的页会逐渐移到尾部，最终会被覆盖。

默认情况下，查询读取的页面会立即移动到新的子列表中，这意味着它们在缓冲池中停留的时间更长。

Change Buffer

Change Buffer是一种特殊的缓存结构，用来缓存不在Buffer Pool中的辅助索引页， 支持insert, update,delete(DML)操作的缓存(注意，这个在MySQL5.5之前叫做Insert Buffer，仅支持insert操作的缓存)。当这些数据页被其他查询加载到Buffer Pool后，则会将数据进行merge到索引数据叶中。

InnoDB在进行DML操作非聚集非唯一索引时，会先判断要操作的数据页是不是在Buffer Pool中，如果不在就会先放到Change Buffer进行操作，然后再以一定的频率将数据和辅助索引数据页进行merge。这时候通常都能将多个操作合并到一次操作，减少了IO操作，尤其是辅助索引的操作大部分都是IO操作，可以大大提高DML性能。

如果Change Buffer中存储了大量的数据，那么可能merge操作会需要消耗大量时间。

为什么Change Buffer只能针对非聚集非唯一索引

因为如果是主键索引或者唯一索引，需要判断数据是否唯一，这时候就需要去索引页中加载数据判断而不能仅仅只操作缓存。

Change Buffer什么时候会merge

总体来说，Change Buffer的merge操作发生在以下三种情况：

• 辅助索引页被读取到Buffer Pool时。 当执行一条select语句时，会去检查当前数据页是否在Change Buffer中，如果在，就会把数据merge到索引页

• 该辅助索引页没有可用空间时。 InnoDB内部会检测辅助索引页是否还有可用空间(至少有1/32页)，如果检测到当前操作之后，当前索引页剩余空间不足1/32时，会进行一次强制merge操作

• 后台线程Master Thread定时merge。 Master Thread是一个非常核心的后台线程，主要负责将缓冲池中的数据异步刷新到磁盘，保证数据的一致性。

Adaptive Hash Index

Adaptive Hash Index，自适应哈希索引。InnoDB引擎会监控对索引页的查询，如果发现建立哈希索引可以带来性能上的提升，就会建立哈希索引，这种称之为自适应哈希索引，InnoDB引擎不支持手动创建哈希索引。

Log Buffer

日志缓冲区是存储要写入磁盘日志文件的一块数据内存区域，大小由变量innodb_log_buffer_size 控制，默认大小为16MB(5.6版本是8MB)：

SHOW VARIABLES LIKE 'innodb_log_buffer_size';-- global级别，无session级别

上文讲述update语句更新流程一文中，我们只提到了Buffer Pool用来代替缓存区，通过本文对内存结构的分析，实际上Buffer Pool中严格来说还有Change Buffer，Log Buffer和Adaptive Hash Index三个部分，DML操作会缓存在Change Buffer区域，而写redo log之前会先写入Log Buffer，所以Log Buffer又可以称之为redo Log Buffer。

Log Buffer什么时候写入redo log

一个大的Log Buffer空间大允许运行大型事务，而无需在事务提交之前将redo log数据写入磁盘。Log Buffer中的数据会定期刷新到磁盘，那么Log Buffer的数据又是如何写入磁盘的呢？Log Buffer数据flush到磁盘有三种方式，通过变量innodb_flush_log_at_trx_commit 控制，默认为1。 |value|描述|

• 当设置为0时，由于数据还在内存，所以崩溃后数据基本会被丢失

• 当设置为2时，由于数据已经实时写到redo log了，如果磁盘文件没有被损坏，还是可以恢复的

另外，Mast Thread默认1s进行一次刷盘操作，这个可以通过变量innodb_flush_log_at_timeout控制，默认1s。

SHOW VARIABLES LIKE 'innodb_flush_log_at_timeout';-- global级别，无session级别

磁盘结构

InnoDB引擎的磁盘结构，从大的方面来说可以分为Tablespace和redo log两部分

Tablespace

Tablespace可以分为4大类，分别是：System Tablespace，File-Per-Table Tablespaces，General Tablespaces，Undo Tablespaces

System Tablespace

系统表空间中包括了 InnoDB data dictionary,doublewrite buffer, change buffer, undo logs 4个部分，默认情况下InnoDB存储引擎有一个共享表空间ibdata1,如果我们创建表没有指定表空间，则表和索引数据也会存储在这个文件当中，可以通过一个变量控制(后面会介绍)。

ibdata1文件默认大小为12MB，可以通过变量innodb_data_file_path来控制，改变其大小的最好方式就是设置为自动扩展。

innodb_data_file_path=ibdata1:12M:autoextend

上面表示默认表空间ibdata1大小为12MB，支持自动扩展大小。

当我们的文件达到一定的大小之后，比如达到了998MB，我们就可以另外开启一个表空间文件：

innodb_data_home_dir=
innodb_data_file_path=/ibdata/ibdata1:988M;/disk2/ibdata2:50M:autoextend

关于上面的设置有3点需要注意：

• innodb_data_home_dir如果不设置的话，那么就默认所有的表空间文件都在datadir目录下，而我们上面指定了2个不同路径，所以需要把innodb_data_home_dir设为空

• autoextend这个属性，只能放在最后一个文件

• 指定新的表空间文件名的时候，不能和现有表空间文件名一致，否则启动MySQL时会报错

当然，表空间可以增大，自然也可以减少，但是一般我们都不会去设置减少，而且减少表空间也相对麻烦，在这里就不展开叙述了。

InnoDB Data Dictionary

InnoDB数据字典由内部系统表组成，其中包含用于跟踪对象(如表、索引和表列)的元数据。元数据在物理上位于InnoDB系统表空间中。由于历史原因，数据字典元数据在某种程度上与存储在InnoDB表元数据文件(.frm文件)中的信息重叠。

Doublewrite Buffer

Doublewrite Buffer，双写缓冲区，这个是InnoDB为了实现double write而设置的一块缓冲区，double write和上面的change buffer一个确保了可靠性，一个确保了性能的提升，是InnoDB中非常重要的两大特性。

我们先来看下面一张图：

InnoDB默认页的大小是16KB，而操作系统是4KB，如果存储引擎正在写入页的数据到磁盘时发生了宕机，可能出现页只写了一部分的情况，比如只写了 4K，这种情况叫做部分写失效（partial page write），可能会导致数据丢失。

可能有人会说，可以通过redo log来恢复，但是注意，redo log恢复数据有一个前提，那就是页没有损坏，如果页本身已经被损坏了，那么是没办法恢复的，所以为了确保万无一失，我们需要先保存一个页的副本，如果出现了上面的极端情况，可以用页的副本结合redo log来恢复数据，这就是double write技术。

double write也是由两部分组成，一部分是内存中的double write buffer,大小为2MB，另一部分是物理磁盘上的共享表空间中的连续128个页，大小也是2MB，写入流程如下图(图片来源于《MySQL技术内幕 InnoDB存储引擎》)：

double write机制会使得数据写入两次磁盘，但是其并不需要两倍的I/O开销或两倍的I/O操作。通过对操作系统的单个fsync()调用，数据以一个大的顺序块的形式写入到双写入缓冲区。

在大多数情况下默认启用了doublewrite缓冲区。要禁用doublewrite缓冲区，可通过将变量innodb_doublewrite设置为0即可。

总结

虽然我个人也经常自嘲，十年之后要去成为外卖专员，但实际上依靠自身的努力，是能够减少三十五岁之后的焦虑的，毕竟好的架构师并不多。

架构师，是我们大部分技术人的职业目标，一名好的架构师来源于机遇(公司)、个人努力(吃得苦、肯钻研)、天分(真的热爱)的三者协作的结果，实践+机遇+努力才能助你成为优秀的架构师。

如果你也想成为一名好的架构师，那或许这份Java成长笔记你需要阅读阅读，希望能够对你的职业发展有所帮助。

资料领取方式：戳这里免费下载

秀的架构师。

如果你也想成为一名好的架构师，那或许这份Java成长笔记你需要阅读阅读，希望能够对你的职业发展有所帮助。

资料领取方式：戳这里免费下载

[外链图片转存中…(img-D6Wmw94D-1622619156083)]