数据库内存管理-内存淘汰机制

文章详细介绍了MySQL的InnoDB存储引擎中BufferPool的内存管理机制,特别是优化后的LRU算法,以及Redis的键过期和淘汰策略,包括惰性删除和定期删除的组合使用。内容涵盖了如何提高缓存命中率和处理内存不足时的数据淘汰策略。

除了常见的索引,事务管理,对于内存的淘汰机制我们在面试过程中也需要格外注意。

MySQL

对于MySQL,我们重点关注InnoDB的内存管理。我们也是期望数据库查询尽量从内存返回,比从磁盘返回数据要快得多。

在InnoDB中有Buffer Pool缓冲池的概念,其其主要作用是用来加速更新,以及加速查询。

InnoDB的Buffer Pool的大小依赖于参数innodb_buffer_pool_size,一般建议设置为物理内存的60%到80%。

内存管理算法:优化过后的LRU算法

为什么要进行优化?传统的LRU不行吗?:如果按照普通的LRU算法实现,某个查询需要淘汰大部分的内存页,使得Buffer Pool的内存命中速率急速下降,磁盘压力增加,SQL查询语句明显变慢。

改进后的LRU算法:

MySQL使用的优化过的LRU算法的具体数据结构实现是一个双向链表和一个哈希表。

双向链表中的每个节点代表一个缓存块,按照访问时间从新到旧排列,最新被访问的缓存块放在链表头部,最久未被访问的缓存块放在链表尾部。哈希表中的每个节点是一个指针,指向双向链表中的对应节点。

当一个缓存块被访问时,MySQL会先在哈希表中查找对应节点的指针,然后通过该指针在双向链表中找到对应节点,并将该节点移动到链表头部。

这样设计的原因是因为双向链表可以方便地维护缓存块的访问顺序,哈希表可以提高查找效率。同时,在链表头部的缓存块是最热门的,最有可能被再次访问,因此可以优先被保留在缓存中,从而提高缓存命中率。

细节之处在于,实际实现中,MySQL按照5:3的比例将链表划分为young区域和old区域,LRU_old标记指向old区域的第一个位置。

具体的执行流程如下:

1. 如果访问的数据页在young区域,则将该数据页移动至链表头部。

2. 如果访问的数据页不在链表中,那么就会将链表尾部的数据页淘汰,然后将新的数据页插入到old区域开始的地方(LRU_old)

3. 处于old区域的数据页在被访问时:如果这个数据页在LRU链表中存在的时间超过了1s,就把它移动到链表头部;如果数据页存在时间少于1s,则保持位置不变,该时间由innodb_old_blocks_time参数控制,单位是ms。

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一秒,所以就会一直在old区域

在继续扫描后面的数据页,之前的这个数据页也不会被访问到,因此就会一直在old区域,也就很快就会被淘汰掉。

可以看到这个策略的最大收益,就是在扫描的过程中,虽然也用到了缓冲池,但是不会对young区域造成影响,也就保证了bufferpool响应业务的内存命中率。


Redis

对于非关系型数据库,我们最关心的还是Redis

我们在设置变量的时候肯定都用过expire这个参数,对于利用redis实现并发控制很有帮助。

对于任何redis对象,都会一个过期时间参数,如果不主动设置,那么将不会过期。

set key_melon "cantaloupe"
expire key_melon 450

 查看某个key的过期时间

ttl key_melon

 使key永久化,我们可以手动操作

ttl key_melon

expire的底层实现

Redis底层源码存储expire使用的是一种称为渐进式过期的方法。

具体来说,Redis会为每个键设置一个过期时间(expire time),这个时间是一个UNIX时间戳(即秒数)。当键被设置了过期时间后,Redis会将这个键添加到一个专门的过期字典(expire dict)中,过期字典是一个哈希表,键是过期时间,值是一个链表,链表中存储了所有过期时间为该值的键。

Redis使用一个单独的线程(即过期键清理线程)来扫描过期字典,将过期的键从数据库中删除。当一个键被访问时,Redis会检查它是否过期,如果过期则将其删除。

渐进式过期是指Redis并不会立即删除所有过期的键,而是在过期键清理线程扫描过期字典时,逐步地删除一部分过期的键。这样可以避免在一瞬间处理大量过期键导致系统阻塞的情况。


半自动+主动结合的淘汰策略

其过期删除策略是【惰性删除+定期(主动)删除】结合使用。

惰性删除:不主动删除过期键,每次从数据库访问key时,都检测key是否过期,如果过期,则删除该key(指的其具体的对象)。

定期删除:每隔一段时间,随机从数据库中取出一定数量的key进行检查,并删除其中的过期key。

主动过期机制的相关源码:redis/expire.c at a92921da135e38eedd89138e15fe9fd1ffdd9b48 · redis/redis (github.com)

Redis提供了五种内存淘汰策略:

  1. noeviction:当内存不足时,Redis不会淘汰任何数据,所有写操作都会返回错误。

  2. allkeys-lru:Redis会优先淘汰最近最少使用的key,以腾出更多的空间。

  3. allkeys-random:Redis会随机淘汰一些key。

  4. volatile-lru:Redis会优先淘汰设置了过期时间的key中最近最少使用的key。

  5. volatile-random:Redis会随机淘汰一些设置了过期时间的key。

其中,noeviction策略是默认策略,其他四种策略可以通过配置文件或命令来设置。当Redis使用的内存超过maxmemory限制时,Redis会按照设置的策略来淘汰一些数据,以便为新的数据腾出空间。


参考资料:

MySQL 内存页淘汰策略 - 腾讯云开发者社区-腾讯云 (tencent.com)

mysql内存数据淘汰机制和大查询会不会把内存打爆? - 掘金 (juejin.cn)

Redis 常见面试题 | 小林coding (xiaolincoding.com)

How does redis expire keys? - Stack Overflow

How To Expire Keys in Redis | DigitalOcean

<think>我们正在讨论数据库内存管理技术的关键技术。根据引用[1]和引用[2],内存数据库主要使用内存作为存储介质,因此内存管理是核心。引用[1]中明确列出了内存管理技术包括内存分配算法、缓存管理、内存回收等。此外,引用[2]提到共享内存数据库内存管理上的挑战,如多进程冲突、指针问题等,因此还需要考虑共享内存的管理技术。结合引用[1]的内容,我们可以将关键技术归纳如下: 1.内存分配算法:高效分配和释放内存,减少碎片。 2.缓存管理:管理数据在内存中的缓存策略,提高访问速度。3.内存回收:及时回收不再使用的内存,避免内存泄漏。4.共享内存管理(针对多进程架构):包括锁机制、避免指针问题等。5.数据压缩:使用压缩算法减少内存占用(引用[1]中数据压缩部分)。 6.持久化支持:虽然持久化主要涉及磁盘,但内存数据库也需要考虑如何将数据持久化,这涉及到内存和磁盘之间的数据交换(引用[1]的数据持久化部分和引用[3]的恢复技术)。注意:引用[3]虽然主要讲恢复技术,但恢复技术依赖于冗余,而冗余的实现可能涉及内存管理(如日志缓存的管理)。 因此,回答应涵盖这些关键技术点,并适当引用。结构安排: 1.概述内存管理内存数据库中的重要性。2.分点列出关键技术,每点简要说明。3.生成相关问题。注意:使用中文,LaTeX格式的数学表达式用$...$,独立公式用$$...$$。引用标识自然添加。</think>### 数据库内存管理关键技术解析 数据库内存管理技术是内存数据库(如Redis、MemSQL)的核心,其关键技术体系包含以下核心组件: --- #### **1. 内存分配算法** - **核心机制**:采用高效分配策略减少内存碎片 - 伙伴系统(Buddy System):$2^n$ 粒度分配,解决外部碎片[^1] - Slab分配器:预分配对象池(如Redis的`zmalloc`),$T_{alloc}$ 降至$O(1)$ - **优化目标**:平衡分配速度($\mu_{alloc}$)与空间利用率($\eta_{mem}$) #### **2. 缓存管理** | **策略** | **原理** | **适用场景** | |----------------|-----------------------------------|----------------------| | **LRU** | 淘汰最久未访问数据 | 访问局部性强的负载 | | **LFU** | 淘汰访问频率最低数据 | 热点数据分布不均场景 | | **ARC** | 自适应LRU/LFU混合策略 | 动态负载环境[^1] | | **分层缓存** | 热数据驻留内存,冷数据转储磁盘 | 有限内存的大数据集 | #### **3. 内存回收机制** - **同步回收**:事务提交时立即释放(强一致性,$Latency \uparrow$) - **异步回收**:后台线程定期扫描(低延迟,$Throughput \uparrow$) - **引用计数**: $$ \text{Recycle when } ref\_count = 0 $$ 实时回收孤儿对象(如共享内存指针管理)[^2] #### **4. 共享内存管理** - **地址映射**:虚拟地址$\rightarrow$物理内存固定映射(避免指针失效) - **锁优化**: - 读写锁(RWLock):读多写少场景 - RCU(Read-Copy-Update):零锁读操作[^2] - **安全容器**:定制化STL容器(如无指针vector),规避内存越界[^2] #### **5. 数据压缩技术** - **实时压缩**: ```mermaid graph LR A[数据写入] --> B{压缩算法} B -->|LZ4/ZSTD| C[压缩存储] C --> D[读时解压] ``` - **压缩比权衡**:$\frac{Size_{raw}}{Size_{compressed}} > 2.5$ 时触发(空间vs CPU开销)[^1] #### **6. 持久化内存协同** - **日志结构**:WAL(Write-Ahead Log)保证$ACID$ $$ \text{Recovery} = \text{Last Snapshot} + \text{Redo Log} $$ [^3] - **异步刷盘**:批量提交磁盘I/O(降低$fsync$调用频率) --- ### **技术挑战与创新方向** 1. **指针安全**:共享内存中禁用传统指针,需定制数据结构[^2] 2. **碎片控制**:动态合并空闲块(如Jemalloc的`arena`分区) 3. **跨节点同步**:分布式内存池的一致性协议(如Raft) 4. **混合存储引擎**:热数据内存化+冷数据SSD分层(如Aurora) > **典型案例**:Redis通过`jemalloc`优化内存分配,结合`RDB快照`+`AOF日志`实现持久化[^1];Oracle TimesTen使用共享内存锁分区提升并发度。 --- ### 相关问题 1. 内存数据库如何解决$Pointer\_in\_SHM$(共享内存指针)问题?[^2] 2. 不同压缩算法(LZ4 vs ZSTD)在内存数据库中的性能对比? 3. 异步内存回收机制如何保证数据一致性? 4. 分布式内存数据库如何实现跨节点内存资源调度?
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