MySQL的基本架构示意图

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MySQL可以分为 Server层 和 存储引擎层 两部分。

Server层 包括连接器、查询缓存、分析器、优化器、执行器等，涵盖MySQL的大多数核心服务功能，以及所有的内置函数（如日期、时间、数学和加密函数等），所有跨存储引擎的功能都在这一层实现，比如存储过程、触发器、视图等。

存储引擎层 负责数据的存储和提取。其架构模式是插件式的，支持 InnoDB、MyISAM、Memory等多个存储引擎。现在最常用的存储引擎是 InnoDB，它从 MySQL 5.5.5版本开始成为了默认存储引擎。执行create table建表的时候，如果不指定引擎类型，默认使用的就是 InnoDB。create table语句中使用engine=memory, 来指定使用内存引擎创建表。不同的存储引擎共用一个Server层，也就是从连接器到执行器的部分。

连接器

连接器负责跟客户端建立连接、获取权限、维持和管理连接。连接命令一般是这么写的：

mysql -h$ip -P$port -u$user -p

连接命令中的 mysql 是客户端工具，用来跟服务端建立连接。在完成经典的 TCP 握手后，连接器就要开始认证身份，这个时候用的就是你输入的用户名和密码。

如果用户名或密码不对，报"Access denied for user"的错误，然后客户端程序结束执行。
如果用户名密码认证通过，连接器会到权限表里面查出你拥有的权限。之后，这个连接里面的权限判断逻辑，都将依赖于此时读到的权限。

这就意味着，一个用户成功建立连接后，即使你用管理员账号对这个用户的权限做了修改，也不会影响已经存在连接的权限。修改完成后，只有再新建的连接才会使用新的权限设置。

连接完成后，如果没有后续的动作，这个连接就处于空闲状态，可以在show processlist命令中看到它。其中的 Command 列显示为 “Sleep” 的这一行，就表示现在系统里面有一个空闲连接。
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客户端如果太长时间没动静，连接器就会自动将它断开。这个时间是由参数 wait_timeout 控制的，默认值是8小时。断开之后，客户端再次发送请求的话，就会收到一个错误提醒： Lost connection to MySQL server during query。这时候如果要继续，就需要重连，然后再执行请求了。

数据库里面，长连接是指连接成功后，如果客户端持续有请求，则一直使用同一个连接。短连接则是指每次执行完很少的几次查询就断开连接，下次查询再重新建立一个。建议在使用中要尽量减少建立连接的动作，也就是尽量使用长连接。

全部使用长连接后，有些时候 MySQL 占用内存涨得特别快，这是因为 MySQL 在执行过程中临时使用的内存是管理在连接对象里面的。这些资源会在连接断开的时候才释放。所以如果长连接累积下来，可能导致内存占用太大，被系统强行杀掉（OOM），从现象看就是 MySQL 异常重启了。

定期断开长连接。使用一段时间，或者程序里面判断执行过一个占用内存的大查询后，断开连接，之后要查询再重连。
如果你用的是MySQL 5.7或更新版本，可以在每次执行一个比较大的操作后，通过执行 mysql_reset_connection来重新初始化连接资源。这个过程不需要重连和重新做权限验证，但是会将连接恢复到刚刚创建完时的状态。

查询缓存

连接建立完成后，就可以执行select语句了。执行逻辑就会来到：查询缓存。

MySQL 拿到一个查询请求后，会先到查询缓存看看，之前是不是执行过这条语句。之前执行过的语句及其结果可能会以 key-value 对的形式，被直接缓存在内存中。key是查询的语句，value是查询的结果。如果查询能够直接在这个缓存中找到key，那么这个value就会被直接返回给客户端。

如果语句不在查询缓存中，就会继续后面的执行阶段。执行完成后，执行结果会被存入查询缓存中。如果查询命中缓存，MySQL 不需要执行后面的复杂操作，就可以直接返回结果，这个效率会很高。

查询缓存的失效非常频繁，只要有对一个表的更新，这个表上所有的查询缓存都会被清空除非你的业务就是有一张静态表，很长时间才会更新一次。
MySQL提供了这种“按需使用”的方式。可以将参数query_cache_type设置成DEMAND，这样对于默认的SQL语句都不使用查询缓存。而对于你确定要使用查询缓存的语句，可以用SQL_CACHE显式指定，像下面这个语句一样：

mysql> select SQL_CACHE * from T where ID=10；

注：MySQL 8.0 版本直接将查询缓存的整块功能删掉了，也就是说 8.0 开始彻底没有这个功能了。

分析器

如果没有命中查询缓存，就要开始真正执行语句了。首先，MySQL需要对SQL语句做解析。

分析器先会做“词法分析”。然后做“语法分析”。根据词法分析的结果，语法分析器会根据语法规则，判断你输入的这个SQL语句是否满足 MySQL 语法。如果语句不对，就会收到“You have an error in your SQL syntax”的错误提醒。

优化器

在开始执行之前，还要先经过优化器的处理。

优化器是在表里面有多个索引的时候，决定使用哪个索引；或者在一个语句有**多表关联（join）**的时候，决定各个表的连接顺序。例如：

mysql> select * from t1 join t2 using(ID)  where t1.c=10 and t2.d=20;

既可以先从表 t1 里面取出 c=10 的记录的 ID，再根据 ID 关联到表 t2，再判断 t2 里面 d 是否等于20。
也可以先从表 t2 里面取出 d=20 的记录的 ID，再根据 ID 关联到 t1，再判断 t1 里面 c 是否等于10。

两种执行方法逻辑结果是一样的，但是执行的效率会有不同，而优化器的作用就是决定选择使用哪一个方案。优化器阶段完成后，这个语句的执行方案就确定下来了，然后进入执行器阶段。

执行器

开始执行的时候，要先判断一下对表 T 有没有执行查询的权限，如果没有，就会返回没有权限的错误，如下所示（如果命中查询缓存，会在查询缓存放回结果的时候，做权限验证。查询也会在优化器之前调用 precheck 验证权限）

mysql> select * from T where ID=10;
ERROR 1142 (42000): SELECT command denied to user 'b'@'localhost' for table 'T'

如果有权限，就打开表继续执行。打开表的时候，执行器就会根据表的引擎定义，去使用这个引擎提供的接口。

比如例子中的表T 中，ID 没有索引，那么执行器的执行流程是这样的：

调用 InnoDB 引擎接口取这个表的第一行，判断 ID 是不是10，如果不是则跳过，如果是则将这行存在结果集中
调用引擎接口取“下一行”，重复相同的判断逻辑，直到取到这个表的最后一行。
执行器将上述遍历过程中所有满足条件的行组成的记录集作为结果集返回给客户端。

对于有索引的表，执行的逻辑也差不多。第一次调用的是“取满足条件的第一行”这个接口，之后循环取“满足条件的下一行”这个接口，这些接口都是引擎中已经定义好的。

会在数据库的慢查询日志中看到一个rows_examined的字段，表示这个语句执行过程中扫描了多少行。这个值就是在执行器每次调用引擎获取数据行的时候累加的。在有些场景下，执行器调用一次，在引擎内部则扫描了多行，因此引擎扫描行数跟rows_examined并不是完全相同的。

重要的日志模块：redo log

从更新语句说起，下面是这个表的创建语句，这个表有一个主键ID 和一个整型字段 c

mysql> create table T(ID int primary key, c int);

如果要将 ID=2 这一行的值加1

mysql> update T set c=c+1 where ID=2;

如果每一次的更新操作都需要写进磁盘，然后磁盘也要找到对应的那条记录，然后再更新，整个过程IO成本、查找成本都很高。为了解决这个问题，MySQL 用了类似酒店掌柜粉板的思路来提升更新效率。

粉板和账本配合的整个过程，其实就是 MySQL 里经常说到的 WAL 技术，WAL的全称是Write-Ahead Logging，它的关键点就是先写日志，再写磁盘，也就是先写粉板，等不忙的时候再写账本。

当有一条记录需要更新的时候，InnoDB 引擎就会先把记录写到 redo log（粉板）里面，并更新内存，这个时候更新就算完成了。同时，InnoDB 引擎会在适当的时候，将这个操作记录更新到磁盘里面，而这个更新往往是在系统比较空闲的时候做，这就像打烊以后掌柜做的事。

但如果某天赊账的特别多，粉板写满了，这个时候掌柜只好放下手中的活儿，把粉板中的一部分赊账记录更新到账本中，然后把这些记录从粉板上擦掉，为记新账腾出空间。InnoDB 的 redo log 是固定大小的，比如可以配置为一组 4 个文件，每个文件的大小是1GB，那么这块“粉板”总共就可以记录 4GB 的操作。从头开始写，写到末尾就又回到开头循环写。
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write pos是当前记录的位置，一边写一边后移，写到第 3 号文件末尾后就回到 0 号文件开头。checkpoint 是当前要擦除的位置，也是往后推移并且循环的，擦除记录前要把记录更新到数据文件。

write pos和checkpoint之间的是“粉板”上还空着的部分，可以用来记录新的操作。如果write pos追上checkpoint，表示“粉板”满了，这时候不能再执行新的更新，得停下来先擦掉一些记录，把checkpoint推进一下。

有了redo log，InnoDB 就可以保证即使数据库发生异常重启，之前提交的记录都不会丢失，这个能力称为crash-safe。（crash-safe：只要赊账记录记在了粉板上或写在了账本上，之后即使掌柜忘记了，比如突然停业几天，恢复生意后依然可以通过账本和粉板上的数据明确赊账账目）

innodb_flush_log_at_trx_commit这个参数设置成 1 的时候，表示每次事务的 redo log 都直接持久化到磁盘。这样可以保证 MySQL 异常重启之后数据不丢失。

重要的日志模块：binlog

“粉板” redo log 是 InnoDB引擎特有的日志，而 Server层也有自己的日志，称为 binlog（归档日志）。

最开始 MySQL 里并没有 InnoDB 引擎。MySQL 自带的引擎是 MyISAM，但是MyISAM没有crash-safe的能力，binlog 日志只能用于归档。而 InnoDB 是另一个公司以插件形式引入 MySQL 的，既然只依靠 binlog 是没有crash-safe能力的，所以InnoDB使用另外一套日志系统——也就是 redo log来实现 crash-safe能力。

这两种日志有以下三点不同。

redo log是 InnoDB引擎特有的；binlog 是 MySQL 的 Server 层实现的，所有引擎都可以使用。
redo log 是物理日志，记录的是“在某个数据页上做了什么修改”；binlog 是逻辑日志，记录的是这个语句的原始逻辑，比如“给ID=2这一行的c字段加1”。
redo log是循环写的，空间固定会用完；binlog 是可以追加写入的。“追加写”是指binlog 文件写到一定大小后会切换到下一个，并不会覆盖以前的日志。

执行器和 InnoDB引擎在执行这个简单的 update语句时的内部流程。

执行器先找引擎取 ID=2 这一行。ID是主键，引擎直接用树搜索找到这一行。如果 ID=2 这一行所在的数据页本来就在内存中，就直接返回给执行器；否则，需要先从磁盘读入内存，然后再返回。
执行器拿到引擎给的行数据，把这个值加上1，比如原来是N，现在就是 N+1，得到新的一行数据，再调用引擎接口写入这行新数据。
引擎将这行新数据更新到内存中，同时将这个更新操作记录到 redo log 里面，此时 redo log 处于prepare状态。然后告知执行器执行完成了，随时可以提交事务。
执行器生成这个操作的 binlog，并把 binlog 写入磁盘。
执行器调用引擎的提交事务接口，引擎把刚刚写入的 redo log 改成提交（commit）状态，更新完成。

update语句的执行流程图，图中浅色框表示是在 InnoDB 内部执行的，深色框表示是在执行器中执行的。
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最后三步看上去有点“绕”，将 redo log 的写入拆成了两个步骤：prepare和commit，这就是"两阶段提交"。

sync_binlog这个参数设置成1的时候，表示每次事务的 binlog 都持久化到磁盘。这样可以保证 MySQL 异常重启之后 binlog 不丢失。

更新时redo log 和 binlog 两阶段提交

两阶段提交是为了让两份日志之间的逻辑一致。

当需要恢复到指定的某一秒时，比如某天下午两点发现中午十二点有一次误删表，需要找回数据，那可以这么做：

首先，找到最近的一次全量备份，如果你运气好，可能就是昨天晚上的一个备份，从这个备份恢复到临时库
然后，从备份的时间点开始，将备份的 binlog 依次取出来，重放到中午误删表之前的那个时刻

为什么日志需要“两阶段提交”：

由于 redo log 和 binlog 是两个独立的逻辑，如果不用两阶段提交，要么就是先写完 redo log 再写 binlog，或者采用反过来的顺序。会有什么问题。假设当前 ID=2 的行，字段 c 的值是0，再假设执行 update 语句过程中在写完第一个日志后，第二个日志还没有写完期间发生了 crash，会出现什么情况呢：

先写redo log后写binlog。假设在redo log写完，binlog还没有写完的时候，MySQL进程异常重启。由于我们前面说过的，redo log写完之后，系统即使崩溃，仍然能够把数据恢复回来，所以恢复后这一行 c 的值是1。
但是由于 binlog 没写完就crash了，这时候 binlog 里面就没有记录这个语句。因此，之后备份日志的时候，存起来的 binlog 里面就没有这条语句。
如果需要用这个 binlog 来恢复临时库的话，由于这个语句的 binlog 丢失，这个临时库就会少了这一次更新，恢复出来的这一行 c 的值就是0，与原库的值不同。
先写binlog后写redo log。如果在 binlog 写完之后crash，由于 redo log 还没写，崩溃恢复以后这个事务无效，所以这一行 c 的值是0。但是 binlog 里面已经记录了“把 c 从0改成1”这个日志。所以，在之后用 binlog 来恢复的时候就多了一个事务出来，恢复出来的这一行 c 的值就是1，与原库的值不同。

可以看到，如果不使用“两阶段提交”，那么数据库的状态就有可能和用它的日志恢复出来的库的状态不一致。

当需要扩容的时候，也就是需要再多搭建一些备库来增加系统的读能力的时候，现在常见的做法也是用全量备份加上应用binlog来实现的，这个“不一致”就会导致线上出现主从数据库不一致的情况。

简单说，redo log 和 binlog 都可以用于表示事务的提交状态，而两阶段提交就是让这两个状态保持逻辑上的一致。