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詳解Oracle數據庫LRU算法:LRU鏈、臟塊與臟LRU鏈

數據庫 Oracle 算法
所謂的LRU(Least recently used)算法的基本概念是當內存的剩余的可用空間不夠時,緩沖區盡可能的先保留使用者最常使用的數據,換句話說就是優先清除”較不常使用的數據”,并釋放其空間.之所以”較不常使用的數據”要用引號是因為這里判斷所謂的較不常使用的標準是人為的、不嚴格的.所謂的MRU(Most recently used)算法的意義正好和LRU算法相反。

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概述

所謂的LRU(Least recently used)算法的基本概念是當內存的剩余的可用空間不夠時,緩沖區盡可能的先保留使用者最常使用的數據,換句話說就是優先清除”較不常使用的數據”,并釋放其空間.之所以”較不常使用的數據”要用引號是因為這里判斷所謂的較不常使用的標準是人為的、不嚴格的.所謂的MRU(Most recently used)算法的意義正好和LRU算法相反。 

詳解Oracle數據庫LRU算法--LRU鏈、臟塊與臟LRU鏈

Oracle在高速緩沖區工作機制中就用到了這個算法,下面一起看看吧~

LRU鏈:

任何緩存的大小都是有限制的,并且總不如被緩存的數據多。就像Buffer cache用來緩存數據文件,數據文件的大小遠遠超過Buffer cache。 

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因此,緩存總有被占滿的時候。當緩存中已經沒有空閑內存塊時,如果新的數據要求進入緩存,就只有從緩存中原來的數據中選出一個犧牲者,用新進入緩存的數據覆蓋這個犧牲者。這個犧牲者的選擇,是很重要的。緩存是為了數據可以重用,因此,通常應該挑選緩存中最沒有可能被重用的塊當作犧牲者。犧牲者的選擇,從CPU的L1、L2緩存,到共享池、Buffer cache池,絕大多數的緩存池都是采用著名的LRU算法,不過在Oracle中,Oracle采用了經過改進的LRU算法。具體的算法它沒有公布,不過LRU算法總的宗旨就是“最近最少”,其意義是將最后被訪問的時間距現在最遠的內存塊作為犧牲者。

比如說,現在有三個內存塊,分別是A、B、C,A被訪問過10次,最后一次訪問是在10:20,B被訪問過15次,最后一次訪問是10:18,C也被訪問10次,最后一次被訪問是在10:22。當需要選擇犧牲者時,B訪問次數最多,犧牲者肯定不是它。A、C訪問次數一樣,但A在10:20被訪問,而C在10:22被訪問,A最后被訪問的更早些,犧牲者就是A。

為了實現LRU的功能,Oracle在Buffer cache中創建了一個LRU鏈表,Oracle將Buffer cache中所有內存塊,按照訪問次數、訪問時間排序串在鏈表中。鏈表的兩頭我們分別叫做熱端與冷端, 如下圖: 

詳解Oracle數據庫LRU算法--LRU鏈、臟塊與臟LRU鏈

當你第一次訪問某個塊時,如果這個塊不在Buffer cache中,Oracle要選將它讀進Buffer cache。在Buffer cache中選擇犧牲者時,Oracle將從冷端頭開始選擇,在上圖的例子中,內存塊U將是犧牲者。 

詳解Oracle數據庫LRU算法--LRU鏈、臟塊與臟LRU鏈

如上圖,新塊將會被讀入U,覆蓋U原來的內容。這里,我們假設新塊是V。但是塊V不會被放在冷端頭,因為冷端頭的塊,會很快被當作犧牲者權覆蓋的。這不符合“將最后訪問時間距現在最遠的塊作為犧牲者”的宗旨。塊V是最后時間距當前時刻最近的,它不應該作為下一個犧牲者。Oracle是如何實驗LRU的,我們繼續看。 

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Oracle將LRU鏈從中間分為兩半,一半記錄熱端塊、一半記錄冷端塊。如上圖,而剛剛被訪問的塊V,如下圖: 

詳解Oracle數據庫LRU算法--LRU鏈、臟塊與臟LRU鏈

 

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如過再有新的塊進入Buffer cache,比如塊X被讀入Buffer cache,它將覆蓋T,并且會被移至塊V的前面,如下圖: 

詳解Oracle數據庫LRU算法--LRU鏈、臟塊與臟LRU鏈

如果按照這面的方式繼續下去,最右邊冷端頭處的塊,一定是最后一次訪問時間距現在最遠的塊。那么,訪問次數多的塊是不會被選做犧牲者的,這一點Oracle是如何實現的?這很簡單,Oracle一般以2次為準,塊被訪問2次以上了,它就有機會進入熱端。

Oracle為內存中的每個塊都添加了一個記錄訪問次數的標志位,假設圖中每個塊的訪問次數如下: 

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如果現在又有新塊要被讀入Buffer cache,Oracle開始從冷端頭尋找犧牲者,冷端頭第一個塊S,它的訪問次數是2,那么,它不能被覆蓋,只要訪問次數大于等于2的塊,Oracle會認為它可能會被經常訪問到,Oracle要把它移到熱端,它會選擇R做為本次的犧牲者: 

詳解Oracle數據庫LRU算法--LRU鏈、臟塊與臟LRU鏈
詳解Oracle數據庫LRU算法--LRU鏈、臟塊與臟LRU鏈

塊S會被從冷端移到熱端,并且它的訪問次數會被清零。此時,塊R就是犧牲者了,因為它的訪問次數不到兩次。 

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新塊Y覆蓋了塊R,并被移到了冷端塊開始處,它的訪問次數是1。如果塊Y再被訪問了一次,它的訪問次數變為了2: 

詳解Oracle數據庫LRU算法--LRU鏈、臟塊與臟LRU鏈

雖然Y的訪問次數達到了兩次,但它不會馬上被移到熱端,它仍然留在原來的位置,隨著不斷有新塊加入,被插入到它的前面,它會不斷的被向后推移。 

詳解Oracle數據庫LRU算法--LRU鏈、臟塊與臟LRU鏈

如上圖,又加入了很多的新塊,Y又被推到了冷端頭,當再有新塊進入Buffer cache時,Y不會是犧牲者,它會被移到熱端頭S的前面,Y后面的Z,它的訪問次數沒有達到2,它將會是犧牲者。

上面就是Oracle中Buffer cache管理LRU的原理。按照這種方式運作,Oracle可以把常用的塊盡量長的保持在Buffer cache中。而且,每有新塊進入Buffer cache,Oracle都會從冷端頭處,從右向左搜索犧牲塊。因為越靠近冷端,塊的訪問次數有可能越少、最后的訪問時間離現在最遠。

臟塊與臟LRU鏈:

Oracle中修改塊的規則是只對Buffer cache中的塊進行修改,并不直接修改磁盤中的塊。如果要修改的塊不在Buffer cache中,Oracle會先將它讀入Buffer cache,再在Buffer cache中進行修改。 

詳解Oracle數據庫LRU算法--LRU鏈、臟塊與臟LRU鏈

當Buffer cache中的塊被修改后,Oracle會把它標記為“臟”塊。臟塊含有臟數據,臟數據就是用戶修改過的數據。Oracle會定期的將臟塊寫到磁盤中。有一個專門的后臺進程就是專門負責寫臟塊到磁盤的,它就是DBWn。我們也把DBWn寫臟塊到磁盤這個過程叫做刷新臟塊,刷新過后,臟塊就不臟了,又變成了干凈塊。其實,有一個塊A,如果Buffer cache中此塊的數據和磁盤上塊中數據不一致,那么,這個塊就是臟塊。否則,就是干凈塊。當修改完成后,因為Oracle只修改Buffer cache,因此,塊中數據和磁盤肯定不一致,這時塊就是臟塊。當塊被刷新后,塊被寫到磁盤,那么,磁盤中塊數據和Buffer cache中塊的數據又是一致的,此時,塊就又變成了干凈塊。

臟塊在被寫回磁盤前,也就是在它還是臟塊時,它是不能被覆蓋的,因為,臟塊含有用戶修改過的數據,而這些數據還沒被寫到磁盤,如果此時覆蓋了臟塊,用戶的修改結果將會丟失。 

詳解Oracle數據庫LRU算法--LRU鏈、臟塊與臟LRU鏈

設當前LRU鏈如上圖所示,其中V、L、O、P、Q是臟塊。當新的塊要進入Buffer cache時,Oracle從冷端頭開始選擇犧牲塊,Q、P和O都不能做作犧牲塊,因為它們是臟塊,N是這一次的犧牲者,新進入的塊將會覆蓋N,然后將新的塊插入到Y之前。然后呢,下一次有塊進入Buffer cache時,Oracle從冷端頭開始搜索,它還要檢查一邊Q、P和O,發現它們都不能覆蓋,再將M定為犧牲者。等等,每一次都要檢查一邊O、P、Q,這太浪費時間了,Oracle不會這么傻,Oracle有準備了一個臟LRU鏈,專門保存臟塊。當塊變臟時,塊不會馬上被移到臟LRU中,只有當Oracle從冷端頭開始,尋找犧牲者時,才會將發現的臟塊移動到臟LRU鏈中。這樣做的目的就是下次再尋找犧牲者時,可以不用再檢查這些臟塊。

總結

從LRU鏈與臟LRU鏈的原理,我們可以發現Oracle把很多工作,都留到了在LRU的冷端搜索犧牲者時。當塊的訪問次數增加的超過2時,塊在LUR鏈的位置不變;當塊變臟時,塊的LRU鏈位置也不變。只有當從LRU的冷端搜索犧牲者時,才會將發現的臟塊移到臟LRU鏈,將訪問次數超過2的,插入到熱端,這就是Oracle改進了的LRU算法。

當訪問次數大于2的塊太多,或才臟塊太多,反正這些塊都是不能覆蓋的,Oracle不得不移動它們到它們該去的位置。當碰到的這樣的塊超過LRU中總塊數的40%時,也就是說搜索了一小半LRU鏈,還是沒有發現可以覆蓋的犧牲者,Oracle就不在找了,它會喚醒DBWn刷新臟塊。在DBWn刷新期間的等待,就會被記入到free buffer waits事件中。

在尋找犧牲者過程中發現臟塊,Oracle將其移動到臟LRU鏈,但是臟LRU鏈中臟塊數目達到限制,DBWn被喚醒開始刷新臟塊,Oracle必須等待刷新臟塊完畢,才能再繼續尋找犧牲者,這其間的等待事件,也會被記入free buffer inspected。

總之,free buffer waits事件發生的主要原因就是在LRU中尋找犧牲者的時間過長。如果 這個等待事件頻繁出現,說明Buffer cache中臟塊太多了,這通常是DBWn寫刷新速度慢造成的。

 

責任編輯:武曉燕 來源: 今日頭條
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