我查这么多数据，会不会把数据库内存打爆？

我的数据库内存只有10G，现在我要对一个20G的大表做全表扫描，会不会把数据库内存（buffer pool）占满然后报OOM的错误？

答案是不会的。

InnoDB的数据是保存在主键索引上面的（主键索引最全），所以全表扫描扫描的是主键索引，由于没有其他的判定条件，所以查询到的每一行都放到结果集里面，然后返回给客户端。

这个结果集在哪呢？

实际上，服务端并不会保存一个完成的结果集之后在发送。 取数据和发数据的流程是这样的：

1. 获取一行，写到 net_buffer 中。这块内存的大小是由参数 net_buffer_length 定义的，默认是 16k。
2. 重复获取行，直到 net_buffer 写满，调用网络接口发出去。
3. 如果发送成功（是否收到ack），就清空 net_buffer，然后继续取下一行，并写入 net_buffer。
4. 如果发送函数返回 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。

这个过程对应的流程图如下：

看完上面的流程图，可以得到：

1. 即便表的数据比我MySQL的内存大得多，占用的内存也仅仅是 net_buffer_length 大小，所以并不会把内存占满。
2. socket send buffer 也不可能达到 200G ，如果 socket send buffer 被写满，就会暂停读数据的流程。

也就是说 MySQL 是边读边发的，如果客户端接收的速度跟不上 MySQL 服务端发送的速度，就会造成发送的时间变长。

如果你看到 State 的值一直处于“Sending to client”，就表示服务器端的网络栈写满了。

如果客户端使用–quick 参数，会使用 mysql_use_result 方法。这个方法是读一行处理一行。你可以想象一下，假设有一个业务的逻辑比较复杂，每读一行数据以后要处理的逻辑如果很慢，就会导致客户端要过很久才会去取下一行数据，可能就会出现如图所示（Sending to client）的这种情况。

因此，对于正常的线上业务来说，如果一个查询的返回结果不会很多的话，建议你使用 mysql_store_result 这个接口，直接把查询结果保存到本地内存（客户端本地）。

如果要快速减少处于这个状态的线程的话，将 net_buffer_length 参数设置为一个更大的值是一个可选方案。

与“Sending to client”长相很类似的一个状态是“Sending data” ，但是经过排查网络没有问题。

实际上，一个查询语句的状态变化是这样的：

• MySQL 查询语句进入执行阶段后，首先把状态设置成“Sending data”；
• 然后，发送执行结果的列相关的信息（meta data) 给客户端；
• 再继续执行语句的流程；
• 执行完成后，把状态设置成空字符串。

也就是说，“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。

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"；而如果显示成“Sending data”，它的意思只是“正在执行”。

在 server 层的处理逻辑我们都清楚了，在 InnoDB 引擎里面又是怎么处理的呢？ 扫描全表会不会对引擎系统造成影响呢？

全表扫描对 InnoDB 的影响

内存的数据页是在 Buffer Pool (BP) 中管理的，在 WAL 里 Buffer Pool 起到了加速更新的作用。而实际上，Buffer Pool 还有一个更重要的作用，就是加速查询。

而 Buffer Pool 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。

InnoDB Buffer Pool 的大小是由参数 innodb_buffer_pool_size 确定的，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 小于磁盘的数据量是很常见的。如果一个 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淘汰的逻辑是怎样的呢？

InnoDB 内存管理用的是最近最少使用 (Least Recently Used, LRU) 算法，这个算法的核心就是淘汰最久未使用的数据。

下图是一个 LRU 算法的基本模型。

InnoDB 管理 Buffer Pool 的 LRU 算法，是用链表来实现的。

1. 在图中的状态 1 里，链表头部是 P1，表示 P1 是最近刚刚被访问过的数据页；假设内存里只能放下这么多数据页；
2. 这时候有一个读请求访问 P3，因此变成状态 2，P3 被移到最前面；
3. 状态 3 表示，这次访问的数据页是不存在于链表中的，所以需要在 Buffer Pool 中新申请一个数据页 Px，加到链表头部。但是由于内存已经满了，不能申请新的内存。于是，会清空链表末尾 Pm 这个数据页的内存，存入 Px 的内容，然后放到链表头部。
4. 从效果上看，就是最久没有被访问的数据页 Pm，被淘汰了。

这个算法乍一看上去没什么问题，但是如果考虑到要做一个全表扫描，会不会有问题呢？

假设按照这个算法，我们要扫描一个 20G 的表，而这个表是一个历史数据表，平时没有业务访问它。那么，按照这个算法扫描的话，就会把当前的 Buffer Pool 里的数据全部淘汰掉，存入扫描过程中访问到的数据页的内容。

也就是说 Buffer Pool 里面主要放的是这个历史数据表的数据。对于一个正在做业务服务的库，这可不妙。你会看到，Buffer Pool 的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 不能直接使用这个 LRU 算法。实际上，InnoDB 对 LRU 算法做了改进。

在 InnoDB 实现上，按照 5:3 的比例把整个 LRU 链表分成了 young 区域和 old 区域。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。也就是说，靠近链表头部的 5/8 是 young 区域，靠近链表尾部的 3/8 是 old 区域。

改进后的 LRU 算法执行流程变成了下面这样。

1. 图 7 中状态 1，要访问数据页 P3，由于 P3 在 young 区域，因此和优化前的 LRU 算法一样，将其移到链表头部，变成状态 2。
2. 之后要访问一个新的不存在于当前链表的数据页，这时候依然是淘汰掉数据页 Pm，但是新插入的数据页 Px，是放在 LRU_old 处。
3. 处于 old 区域的数据页，每次被访问的时候都要做下面这个判断：
   • 若这个数据页在 LRU 链表中存在的时间超过了 1 秒，就把它移动到链表头部；
   • 如果这个数据页在 LRU 链表中存在的时间短于 1 秒，位置保持不变。1 秒这个时间，是由参数 innodb_old_blocks_time 控制的。其默认值是 1000，单位毫秒。

可以看到，这个策略最大的收益，就是在扫描这个大表的过程中，虽然也用到了 Buffer Pool，但是对 young 区域完全没有影响，从而保证了 Buffer Pool 响应正常业务的查询命中率。