全表对server层的影响

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

那么，这个“结果集”存在哪里呢？

服务端无需保存一个完整结果集。取数据和发数据的流程是这样的：

• 获取一行，写到net_buffer。这块内存的大小是由参数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

• 若发送成功，就清空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，就表示本地网络栈（socket send buffer）写满了，进入等待。直到网络栈重新可写，再继续发送

查询结果发送流程

可见：

• 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，不会达到200G

• socket send buffer 也不可能达到200G（默认定义/proc/sys/net/core/wmem_default），若socket send buffer被写满，就会暂停读数据的流程

所以MySQL其实是“边读边发”。这意味着，若客户端接收得慢，会导致MySQL服务端由于结果发不出去，这个事务的执行时间变长。

比如下面这个状态，就是当客户端不读socket receive buffer内容时，在服务端show processlist看到的结果。

• 服务端发送阻塞

若看到State一直是“Sending to client”，说明服务器端的网络栈写满了。

若客户端使用–quick参数，会使用mysql_use_result方法：读一行处理一行。假设某业务的逻辑较复杂，每读一行数据以后要处理的逻辑若很慢，就会导致客户端要过很久才取下一行数据，可能就会出现上图结果。

因此，对于正常的线上业务来说，若一个查询的返回结果不多，推荐使用mysql_store_result接口，直接把查询结果保存到本地内存。

当然前提是查询返回结果不多。如果太多，因为执行了一个大查询导致客户端占用内存近20G，这种情况下就需要改用mysql_use_result接口。

若你在自己负责维护的MySQL里看到很多个线程都处于“Sending to client”，表明你要让业务开发同学优化查询结果，并评估这么多的返回结果是否合理。

若要快速减少处于这个状态的线程的话，可以将net_buffer_length设置更大。

有时，实例上看到很多查询语句状态是“Sending data”，但查看网络也没什么问题，为什么Sending data要这么久？

一个查询语句的状态变化是这样的：

1. MySQL查询语句进入执行阶段后，先把状态设置成 Sending data

2. 然后，发送执行结果的列相关的信息（meta data) 给客户端

3. 再继续执行语句的流程

4. 执行完成后，把状态设置成空字符串。

即“Sending data”并不一定是指“正在发送数据”，而可能是处于执行器过程中的任意阶段。比如，你可以构造一个锁等待场景，就能看到Sending data状态。

读全表被锁：

Sending data状态

image

可见session2是在等锁，状态显示为Sending data。

• 仅当一个线程处于“等待客户端接收结果”的状态，才会显示"Sending to client"

• 若显示成“Sending data”，它的意思只是“正在执行”

以上是server层的处理逻辑，在InnoDB引擎里又是怎么处理？

全表对InnoDB的影响

InnoDB内存的一个作用，是保存更新的结果，再配合redo log，避免随机写盘。

内存的数据页是在Buffer Pool (简称为BP)管理，在WAL里BP起加速更新的作用。
BP还能加速查询。

• 由于WAL，当事务提交时，磁盘上的数据页是旧的，若这时马上有个查询来读该数据页，是不是要马上把redo log应用到数据页？
  不需要。因为此时，内存数据页的结果是最新的，直接读内存页即可。这时查询无需读磁盘，直接从内存取结果，速度很快。所以，Buffer Pool能加速查询。

而BP对查询的加速效果，依赖于一个重要的指标，即：内存命中率。

可以在show engine innodb status结果中，查看一个系统当前的BP命中率。一般情况下，一个稳定服务的线上系统，要保证响应时间符合要求的话，内存命中率要在99%以上。

执行show engine innodb status ，可以看到“Buffer pool hit rate”字样，显示的就是当前的命中率。比如下图命中率，就是100%。

若所有查询需要的数据页都能够直接从内存得到，那是最好的，对应命中率100%。

InnoDB Buffer Pool的大小是由参数 innodb_buffer_pool_size确定，一般建议设置成可用物理内存的60%~80%。

在大约十年前，单机的数据量是上百个G，而物理内存是几个G；现在虽然很多服务器都能有128G甚至更高的内存，但是单机的数据量却达到了T级别。

所以，innodb_buffer_pool_size小于磁盘数据量很常见。若一个 Buffer Pool满了，而又要从磁盘读入一个数据页，那肯定是要淘汰一个旧数据页的。

InnoDB内存管理

使用的最近最少使用 (Least Recently Used, LRU)算法，淘汰最久未使用数据。

• 基本LRU算法：TODO

InnoDB管理BP的LRU算法，是用链表实现的：

• state1，链表头部是P1，表示P1是最近刚被访问过的数据页

• 此时，一个都请求访问P3，因此变成状态2，P3被移到最前

• 状态3表示，这次访问的数据页不存在于链表，所以需要在BP中新申请一个数据页Px，加到链表头。但由于内存已满，不能申请新内存。于是清空链表末尾Pm数据页内存，存入Px的内容，放到链表头部

最终就是最久没有被访问的数据页Pm被淘汰。

对于一个正在做业务服务的库，这可不行呀。你会看到，BP内存命中率急剧下降，磁盘压力增加，SQL语句响应变慢。

所以，InnoDB不能直接使用原始的LRU。InnoDB对其进行了优化。

• 改进的LRU算法

InnoDB按5:3比例把链表分成New区和Old区。图中LRU_old指向的就是old区域的第一个位置，是整个链表的5/8处。即靠近链表头部的5/8是New区域，靠近链表尾部的3/8是old区域。

改进后的LRU算法执行流程：

• 状态1，要访问P3，由于P3在New区，和优化前LRU一样，将其移到链表头部 =》状态2

• 之后要访问一个新的不存在于当前链表的数据页，这时依然是淘汰掉数据页Pm，但新插入的数据页Px，是放在LRU_old处

• 处于old区的数据页，每次被访问的时候都要做如下判断：

1. 若该数据页在LRU链表中存在的时间超过1s，就把它移动到链表头部

2. 若该数据页在LRU链表中存在的时间短于1s，位置保持不变。1s是由参数innodb_old_blocks_time控制，默认值1000，单位ms。

小结

MySQL采用的是边算边发的逻辑，因此对于数据量很大的查询结果来说，不会在server端保存完整的结果集。所以，如果客户端读结果不及时，会堵住MySQL的查询过程，但是不会把内存打爆。

来源：https://blog.csdn.net/qq_33589510/article/details/117673449