MySQL：InnoDB的页合并与页分裂到底是什么

本文为摘录文章，如有错误，请指正。文章是以MySQL5.7版本进行说明，和现有版本可能会有一定差距，但是数据页的设计基本没有发生过变化，因此，可以作为学习参考。原文为2017年发表的一篇文章：《InnoDB Page Merging and Page Splitting - Percona Database Performance Blog》。

1 文件表（File-Table）结构

在MySQL5.7创建windmills库（schema）和wmills表，在文件目录（/var/lib/mysql）有如下内容：

data/
  windmills/
      wmills.ibd
      wmills.frm

原因是从MySQL5.6开始innodb_file_per_table参数默认设置为1，即：每个表都会单独作为一个文件存储（如果有分区，可能有多个文件）。如果配置为0，则所有的表都是写入公共表空间。

• vmills.ibd文件由多个段（segments）组成，每个段和一个索引有关；
• 段由多个区构成，区仅存于段内，每个区的默认固定大小为1MB（页体积默认情况下）；
• 区是由很多数据页构成，默认大小为16KB，即一个分区最多由64个数据页构成。
• 数据页可以容纳2-N行数据行，行的数量取决于数据行的大小；InnoDB要求页至少要有两行，因此行的大小最多为8000bytes。
• 文件的结构不会随着数据行的删除而变化，但是段会跟着区的变化而变化；

图片

2 根、分支和叶子(Roots,Branches and Leaves)

每个页（逻辑上指的是主键索引的叶子节点）包含2-N行数据行，根据主键排列，树有着特殊的页区管理不同的分支，即内部节点（INodes）。示例如下：

图片

ROOT NODE #3: 4 records, 68 bytes
 NODE POINTER RECORD ≥ (id=2) → #197
 INTERNAL NODE #197: 464 records, 7888 bytes
 NODE POINTER RECORD ≥ (id=2) → #5
 LEAF NODE #5: 57 records, 7524 bytes
 RECORD: (id=2) → (uuid="884e471c-0e82-11e7-8bf6-08002734ed50", millid=139, kwatts_s=1956, date="2017-05-01", locatinotallow="For beauty's pattern to succeeding men.Yet do thy", active=1, time="2017-03-21 22:05:45", strrecordtype="Wit")

表结构为：

CREATE TABLE `wmills` (
  `id` bigint(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `uuid` char(36) COLLATE utf8_bin NOT NULL,
  `millid` smallint(6) NOT NULL,
  `kwatts_s` int(11) NOT NULL,
  `date` date NOT NULL,
  `location` varchar(50) COLLATE utf8_bin DEFAULT NULL,
  `active` tinyint(2) NOT NULL DEFAULT '1',
  `time` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP,
  `strrecordtype` char(3) COLLATE utf8_bin NOT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `IDX_millid` (`millid`)
) ENGINE=InnoDB;

B+树的根节点就是查询的根节点，如图的#3就是根节点。根节点（页）包含了索引ID、INodes数量等信息。INodes页包含了关于页本身的信息、值的范围等。最后还有叶子节点，存储着具体的数据行的全部数据。在示例中，叶子节点#5有57行记录，共7524bytes。这行信息是具体的记录，可以看到数据行内容。

因此， 使用InnoDB管理表和行，InnoDB会将数据以分支、页和记录形式进行组织。InnoDB可操的最小粒度是页，页加载进内存后才会通过扫描页获取行数据（即示例中的record）。

3 页的内部原理(page internals)

数据页的数据会按照主键的顺序来排序，这也是我们在设计表主键时设置为AUTO_INCREMENT的原因，这样在频繁插入时，写入的数据尽可能的写入相同的页，写满后刷盘也可以是顺序写。

图片

但是如果页的数据比较小，就会导致磁盘和内存空间的浪费，因此，如果 页的数据大小/页大小 小于一定比例，就会做页合并，这个值我们称之为MERGE_THRESHOLD，默认值为50%。

图片

当本页数据写满后，就会从内存中申请新页（next）进行写入。

图片

每个叶子节点都有着一个指向包含下一条（顺序）记录的页的指针，这也是InnoDB可以实现自顶向下的遍历和叶子节点顺序范围扫描的能力基础。

4 页合并（page merging）

当执行数据行删除时，并没有物理删除，而是将改行数据标记（flaged）为删除，允许被其他记录声明使用。

图片

当页中删除的记录达到MERGE_THRESHOLD（默认页体积的50%），InnoDB确认最靠近的前后页是否页达到MERGE_THRESHOLD，如果也已经在限定值之下， 可以将两个页进行合并优化空间使用。如上图，当page#5数据小于50%时，由于page#6数据量也是小于50%，因此会进行页合并，合并后，page#6就会变为空页，可以接纳新数据。

图片

图片

在delete/update语句操作中都可能会诱发页合并的发生，关联到当前页的相邻页。如果页合并成功，在INFOMATION_SCHEMA.INNODB_METRICS中的index_page_merge_successful将会增加。

5 页分裂（Page Splits)

假设有如下场景，page#10已经被填满时，继续插入数据，#10没有足够空间去容纳新的记录，根据“下一页”逻辑，记录应该由page#11负责，但是页#11也已经满了。

图片

图片

这时候的简化逻辑为：

1. 创建新页#12；
2. 判断当前页（page#10）可以从哪里进行分裂（记录行里面）；
3. 移动记录行；
4. 重新定义页与页之间的关系；

图片

新的页#12被创建。

图片

此时的页与页之间的关系为：

• Page #10 will have Prev=9 and Next=12
• Page #12 Prev=10 and Next=11
• Page #11 Prev=12 and Next=13（page#13是后续顺序插入新增的页）；

这样，B+树水平方向的逻辑一致性仍然满足，但是在物理存储上页可能是乱序的，大概率会落到不同的区。

不太清楚这里是否会有疑问，page#10和page#11虽然都已经写满，但是可能已经存在page#12，并且还有大量剩余空间，为什么不做数据迁移呢？这样不就可以不插入新页而导致大量的空间浪费了吗？

虽然从理论上是可行的，但是在实操中，这时候InnoDB就需要先遍历确认next page是否有空余位置，甚至是继续遍历直至找到有空余位置的页，然后进行数据迁移，这个操作可能带来大量遍历的时间复杂度以及数据复制的IO操作，因此，方案不可行。

因此，我们可以总结：页分裂可能发生在执行插入或者更新时，但是可能也会造成页的错位（dislocation），即落入不同的区。

InnoDB用INFORMATION_SCHEMA.INNODB_METRICS表来跟踪页的分裂数。可以查看其中的index_page_splits和index_page_reorg_attempts/successful统计。

当page#12和page#10的数据都低于MERGE_THRESHOLD时，这时候可以通过页合并将数据合并回来。

另一种方式是使用OPTIMIZE重新整理表，可以将大量分布在不同区的页理顺，因此，也是一个很重量级和耗时的过程。

同时，不管是页分裂还是页合并，InnoDB都会在索引树上加写锁（x-latch）。在操作频繁的系统中这会是在隐患，可能会导致索引的锁竞争（index latch contention）。如果表中没有合并和分裂操作（也就是写操作），称之为“乐观（optimistic）”更新，只需要使用读锁（S）。带有合并或者分裂的操作称之为“悲观（pessimistic）”更新，使用写锁（X）。