MySQL-进阶篇-一条sql更新语句是如何执行的(redo log和binlog)

上一篇:一条sql查询语句是如何执行的 http://t.csdnimg.cn/nV3EY

摘自:林晓斌MySQL实战45讲——第二篇

更新语句的执行过程与上一篇查询流程相同,本篇简写。

但多了两个重要的日志模块:redo log(重做日志)和 binlog(归档日志)

create table T(ID int primary key, c int);update T set c=c+1 where ID=2;

1. 大致流程

连接器

执行语句前先连接数据库。

解析器

通过词法分析和语法分析,知道该SQL语句是更新语句。

预处理器

对请求进行拆分。

优化器

优化器决定要使用ID这个索引。

执行器

执行器负责具体执行,找到这一行,然后更新。

2. redo log重做日志

redo log是 InnoDB引擎特有的日志。

场景联想:

        《孔乙己》中,酒店掌柜有一个粉板,专门用来记录客人的赊账记录。
        如果赊账的人不多,那么他可以把顾客名和账目写在板上。但如果赊账的人多了,粉板总会有记不下的时候,这个时候掌柜一定还有一个专门记录赊账的账本。
        如果有人要赊账或者还账的话,掌柜一般有两种做法:
  • 直接把账本翻出来,把这次赊的账加上去或者扣除掉;
  • 先在粉板上记下这次的账,等打烊以后再把账本翻出来核算。
        在生意红火柜台很忙时,掌柜一定会选择后者,因为前者操作实在是太麻烦了。首先,你得找到这个人的赊账总额那条记录。你想想,密密麻麻几十页,掌柜要找到那个名字,可能还得带上老花镜慢慢找,找到之后再拿出算盘计算,最后再将结果写回到账本上。这整个过程想想都麻烦。相比之下,还是先在粉板上记一下方便。你想想,如果掌柜没有粉板的帮助,每次记账都得翻账本,效率是不是低得让人难以忍受?
        同样,在MySQL里也有这个问题,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的设计者就用了类似酒店掌柜粉板的思路来提升更新效率。 而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。
        具体来说,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。
        如果今天赊账的不多,掌柜可以等打烊后再整理。但如果某天赊账的特别多,粉板(redo log)写满了,又怎么办呢?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(磁盘)中,然后把这些记录从粉板上擦掉,为记新账腾出空间
        与此类似,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,如下面这个图所示:

  • write pos: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: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(注意顺序)的是“粉板redo log”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。
        要理解crash-safe这个概念,可以想想我们前面赊账记录的例子。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。

3. binlog归档日志

binlog是Server层的日志。(MySQL可分为Server层和存储引擎。)
有三种格式:
1. statement:每一条修改数据的SQL原文。
2. row:每一行数据被修改的细节。
3. mixed:表结构更改使用statement模式,更新删除使用row模型。

Redo logbinlog的区别:

1. 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。
2. 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 ”。
3. 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
4. redo log用于异常宕机或介质故障后的数据恢复,binlog用户数据备份、恢复数据、主从复制搭建。

执行器和InnoDB引擎在执行这个简单的update语句时的内部流程:

1. 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。
2. 执行器拿到引擎给的行数据,把这个值加上1,得到新的一行数据,再调用引擎接口写入这行新数据。
3. 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。
4. 执行器生成这个操作的binlog,并把binlog写入磁盘。
5. 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。
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。

        最后三步看上去有点“ ,将 redo log 的写入拆成了两个步骤: prepare和commit ,这就是 " 两阶段提交 "

4. 两阶段提交

目的:为了让两份日志之间的逻辑一致(redo log和binlog是两个独立的逻辑)。

如何使数据库恢复到之前的状态?

        binlog会记录所有的逻辑操作,并且是采用“追加写”的形式。如果你的DBA承诺说半个月内可以恢复,那么备份系统中一定会保存最近半个月的所有binlog,同时系统会定期做整库备份。这里的“定期”取决于系统的重要性,可以是一天一备,也可以是一周一备。
        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,那你可以这么做:
  • 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。
        这样你的临时库就跟误删之前的线上库一样了,然后你可以把表数据从临时库取出来,按需要恢复到线上库去。

反证法证明两阶段提交的必要性:

假设当前ID=2的行,字段c的值是0,再假设执行update语句(加一)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?
1. 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。 然后你会发现,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。
2. 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。

总结:

        redo log用于保证crash-safe能力。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。建议设置成1,这样可以保证MySQL异常重启之后数据不丢失。
        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。这个参数也建议设置成1,这样可以保证MySQL异常重启之后binlog不丢失。
        与MySQL日志系统密切相关的“两阶段提交”:是跨系统维持数据逻辑一致性时常用的一个方案,即使不做数据库内核开发,日常开发中也有可能会用到。

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