前言

Mysql，作为一款优秀而广泛使用的数据库管理系统，对于众多Java工程师来说，几乎是日常开发中必不可少的一环。无论是存储海量数据，还是高效地检索和管理数据，Mysql都扮演着重要的角色。然而，除了使用Mysql进行日常开发之外，我们是否真正了解它的底层架构以及设计实现的流程呢？本篇博客将带您深入探索Mysql底层架构的设计与实现流程，帮助您更好地理解和应用这个强大的数据库系统。让我们一同揭开Mysql底层的神秘面纱，探寻其中的奥秘。

1.你眼中的Mysql是什么样子？

MySQL，在大部分普通Java工程师的眼中，往往被视为一种用于存储和操作数据的工具。我们常常将其用于建立数据库、创建表和索引，以便进行数据的增删改查操作。这些基本的使用方法已经成为我们日常工作中与MySQL打交道的常规操作。（就像下图一样）

然而，在日常开发中，我们往往只关注于如何正确地使用MySQL进行数据操作，而很少深入了解MySQL的底层架构和实现原理。我们可能对存储引擎、查询优化器、事务管理等底层机制知之甚少，对于如何优化性能、保证数据一致性、备份恢复等方面的知识掌握有限。
正因如此，了解MySQL底层架构设计和实现流程对我们来说至关重要。它不仅可以帮助我们更全地理解MySQL的内部机制，还能够提升我们的工作效率和质量。在接下来的内容中，我们将深入探讨MySQL底层架构的各个组件和技术，希望能够为大家带来更深入、更全面的MySQL知识。让我们一同揭开MySQL底层的面纱，探索其中的奥秘

2.Java系统是如何连接Mysql的？

在Java中，连接MySQL数据库通常需要通过JDBC（Java Database Connectivity）来实现。JDBC是Java提供的一套用于访问数据库的API，它提供了一种标准的接口，使得我们可以通过Java代码与各种数据库进行交互。

要连接MySQL数据库，首先需要确保系统中已经安装了MySQL数据库，并且在Java项目中导入了适当的MySQL JDBC驱动。Mysql驱动为我们搭建了Java系统到Msyql数据库之间的桥梁：

因此，当我们在实现业务代码的时候，如果需要执行相关的SQL语句，就可以由Mysql驱动帮我们传递SQL语句到Mysql数据库进行落地执行：

接着我们来思考一个问题，一个Java系统难道只会跟数据库建立一个连接吗？这个肯定是不行的，因为我们要明白一个道理，假设我们用Java开发了一个Web系统，是部署在Tomcat中的，那么Tomcat本身肯定是有多个线程来并发处理接收到的多个请求的，我们看下图：

但是在高并发场景下，如果每个Tomcat线程在访问数据库时都创建一个数据库连接、执行SQL语句，然后销毁连接，这样的做法行得通吗？可能有几百个线程会频繁执行这一过程。这种方式是不可取的。每次建立数据库连接都需要耗费时间，当连接建立完成，SQL语句执行完毕后就销毁连接，再重新建立连接。这样的效率非常低下。

因此我们需要引入连接池的概念可以解决这个问题。连接池会维护一组可重用的数据库连接，并对连接进行有效管理。Tomcat线程在需要访问数据库时可以从连接池中获取一个可用连接，执行完毕后将连接归还给连接池。这样可以减少连接的频繁创建和销毁，提升性能。如下所示：

3.Mysql为什么也需要连接池？

你知道去银行办业务时，有时候需要排队等待吗？假设每个人都需要等待银行的工作人员为他们办理业务，这样会很浪费时间和资源对吧？MySQL连接池就像是银行办理业务的排队系统，它帮助我们更有效地管理和利用数据库连接。

提高连接效率：在MySQL中，建立数据库连接需要进行一些准备工作，就像是银行工作人员办理业务前需要做一些准备。如果每次都重新创建连接，就像每个人都要去银行排队取号、办理业务，那将非常低效。连接池会提前创建一些连接，就像是银行提前准备好几个窗口供业务办理，这样只需从连接池获取一个可用连接，减少了等待时间，提高了连接效率。
节约系统资源：数据库连接是有限的资源，就像银行的工作人员有限。如果每个人都占用一个工作人员办理业务，银行很快就会瘫痪。连接池可以管理和控制连接的数量，类似于银行控制窗口的数量，确保不会创建过多的连接，从而避免数据库和服务器资源的浪费。
简化连接管理：连接池可以让我们更轻松地管理连接，就像银行的排队系统让银行工作人员可以集中处理客户业务一样。通过连接池，我们无需手动创建和释放连接，只需从连接池获取连接并使用，完成后归还给连接池。这样简化了连接管理的工作，提高了开发效率。综上所述，MySQL连接池就像银行排队系统，它能够提高连接效率、节约系统资源、管理连接的可靠性，并简化连接的管理。接池在高并发的数据库操作中起着重要的作用，帮助我们更有效、更方便地与MySQL数据库进行连接和交互。

4.Mysql如何处理连接请求的？

当Mysql接收到一个网络连接请求后，它是如何去处理该请求的，以及如何将SQL最终执行的，我们一起来看看整个过程链路中会经历哪些步骤。

首先：

网络连接必须得分配给一个线程去进行处理，由一个线程来监听请求以及读取请求数据，比如从网络连接中读取和解析出来一条Java系统发送过去的SQL语
句。
Mysql内部提供了一个组件：SQL接口（SQL Interface），用来专门执行SQL语句的接口
然后通过查询优化器：选择最优的查询路径来执行，作用：针对你编写的几十行、几百行甚至上千行的复杂SQL语句生成查询路径树，然后从里面选择一条最优的查询路径出来。
调用执行器：根据执行计划调用存储引擎的接口
调用存储引擎接口，真正执行SQL语句，作用：执行器会根据优化器选择的执行方案，去调用存储引擎的接口按照一定的顺序和步骤，就把SQL语句的逻辑给执行了
存储引擎：管理和存储数据，支持各种各样的存储引擎比如：InnoDB、MyISAM、Memory，我们可以自己选择使用哪种存储引擎来负责具体的SQL语句执行现在MySQL一般都是默认使用InnoDB存储引擎

以上整个执行过程大家感兴趣的可以深入研究，本篇文章就不做细节介绍了。我们接着来分析InnoDB存储引擎是如何管理和存储我们的数据。

5.InnoDB的重要内存结构：缓冲池

InnoDB存储引擎中有一个非常重要的放在内存里的组件，就是缓冲池（BufferPool），这里面会缓存很多的数据，以便于以后在查询的时候，万一你要是内存缓冲池里有数据，就可以不用去查磁盘了，我们看下图。

比如SQL语句：update users set name=‘xxx’ where id=1，比如对“id=1”这一行数据，他其实会先将“id=1”这一行数据看看是否在缓冲池里，如果不在的话，那么会直接从磁盘里加载到缓冲池里来，而且接着还会对这行记录加独占锁。

缓冲池使用LRU（Least Recently Used，最近最少使用）算法来管理内存中的数据页。当查询需要访问数据时，InnoDB首先检查缓冲池中是否存在相应的数据页。如果存在，它会直接从内存中获取数据，而不是从磁盘中读取，这大大提高了查询性能。如果数据页不在缓冲池中，InnoDB会将其读取到缓冲池，并将其保留在内存中供后续查询使用。

通过适当配置缓冲池的大小，可以使常用的数据页始终在内存中，提高查询效率。较大的缓冲池通常适用于具有大量内存的服务器

6.undo日志文件：让更新的数据可以回滚

Undo日志文件用于记录数据库中正在进行的事务的操作，以便在需要回滚事务时提供回滚数据。当有更新、删除或插入操作发生时，InnoDB引擎会将相关信息记录到Undo日志文件中。

当需要撤销事务时，InnoDB引擎使用Undo日志来还原数据到事务开始之前的状态。它通过逆向操作来撤销对数据的修改，并将数据还原为先前的状态。

当我们把要更新的那行记录从磁盘文件加载到缓冲池，同时对他加锁之后，而且还把更新前的旧值写入undo日志文件之后，我们就可以正式开始更新这行记录了，更新的时候，先是会更新缓冲池中的记录，此时这个数据就是脏数据了。

这里所谓的更新内存缓冲池里的数据，意思就是把内存里的“id=1”这行数据的name字
段修改为“xxx”：

7.redo日志文件：保证数据的一致性和持久性

现在我们试想下，上图中的修改操作如果已经写入缓存中，但是还未来得及同步到磁盘进行持久化；此时，msyql的机器宕机了，挂了，那么缓存中的数据必然也会丢失，那么本次更新的数据也就丢失了。因此为了保障Mysql数据的一致性和持久性，innodb引擎引入了redo 日志文件。

Redo Log日志是一种物理日志，主要用于记录在事务提交前对数据库进行的修改操作。当数据库崩溃或发生故障时，通过Redo Log可以恢复到最后一次提交的状态，保证数据的持久性。

Redo Log的作用主要体现在以下两个方面：

数据恢复：当数据库发生故障时，通过Redo Log可以将未提交的修改操作重新应用到数据库中，从而恢复到最后一次提交的状态。
提高性能：通过将修改操作记录到Redo Log中，可以将磁盘IO操作转化为顺序写操作，大幅提高了数据库的写入性能。

因此，当更新操作执行后，Mysql会把对内存所做的修改写入到一个Redo Log Buffer里去，这也是内存里的一个缓冲区，是用来存放redo日志的。所谓的redo日志，就是记录下来你对数据做了什么修改，比如对“id=10这行记录修改了name字段的值为xxx”，这就是一个日志。如下图所示：

备注：innodb_log_buffer_size：指定Redo Log的缓冲区大小，默认为8MB。较大的值
可以减少频繁的刷新操作，提高性能，但同时也会占用更多的内存。

8.提交事务：redo日志刷盘

当提交事务的时候，redolog中缓存区中的数据才会被刷入到磁盘。那么此时数据丢失要紧吗？

其实是不要紧的，因为你一条更新语句，没提交事务，就代表他没执行成功，此时MySQL宕机虽然导致内存里的数据都丢失了，但是你会发现，磁盘上的数据依然还停留在原样子。

redo日志写入磁盘的三种策略

刷盘策略是通过innodb_flush_log_at_trx_commit来配置的，他有几个选项：

1.参数值为0，redo log不进磁盘表示不刷写Redo Log到磁盘，即异步写入策略。事务提交时，Redo Log的修改操作只会写入到操作系统的页缓存中，并不会马上刷写到磁盘。这样可以提供最好的写入性能，但在数据库崩溃或发生故障时，可能会造成一定程度的数据丢失。

2.参数值为1，redo log进磁盘【默认值】表示同步刷写Redo Log到磁盘。事务提交时，Redo Log的修改操作会立即写入磁盘并等待IO操作完成。确保数据持久性的同时，也会对性能产生一定的影响。这是最常用的设置，适合大多数应用场景。

3.参数值为2，redo log进os cache缓存

刷盘策略选择

选择适当的innodb_flush_log_at_trx_commit值取决于对数据的持久性和性能的需求。如果对数据的持久性要求非常高，可以将其设置为1。如果对性能要求较高且可以接受一定程度的数据丢失，可以将其设置为0。如果在保证一定程度的数据保护的同时追求更好的性能，可以选择设置为2。

可以通过修改MySQL配置文件中的参数设置来调innodb_flush_log_at_trx_commit值，并重启MySQL服务使其生效。

我们通常建议是设置为1。也就是说，提交事务的时候，redo日志必须是刷入磁盘文件里的。这样可以严格的保证提交事务之后，数据是绝对不会丢失的，因为有redo日志在磁盘文件里可以恢复你做的所有修改。

9.binlog到底是什么东西

实际上我们之前说的redo log，他是一种偏向物理性质的重做日志，因为他里面记录的是类似这样的东西，“对哪个数据页中的什么记录，做了个什么修改”。

而且redo log本身是属于InnoDB存储引擎特有的一个东西。而binlog叫做归档日志，他里面记录的是偏向于逻辑性的日志，类似于“对users表中的id=1的一行数据做了更新操作，更新以后的值是什么”，binlog不是InnoDB存储引擎特有的日志文件，是属于mysql server自己的日志文件。因此在提交事务的时候，同时会写入binlog：

binlog日志的刷盘策略分析

对于binlog日志，其实也有不同的刷盘策略，有一个sync_binlog参数可以控制binlog的刷盘策略，他的默认值是0，此时你把binlog写入磁盘的时候，其实不是直接进入磁盘文件，而是进入os cache内存缓存。所以跟之前分析的一样，如果此时机器宕机，那么你在os cache里的binlog日志是会丢失的：

如果要是把sync_binlog参数设置为1的话，那么此时会强制在提交事务的时候，把binlog直接写入到磁盘文件里去，那么这样提交事务之后，哪怕机器宕机，磁盘上的binlog是不会丢失的。

基于binlog和redo log完成事务的提交

当我们把binlog写入磁盘文件之后，接着就会完成最终的事务提交，此时会把本次更新对应的binlog文件名称和这次更新的binlog日志在文件里的位置，都写入到redo log日志文件里去，同时在redo log日志文件里写入一个commit标记。在完成这个事情之后，才算最终完成了事务的提交，我们看下图的示意：

最后一步redo日志中写入commit标记的意义是什么？

用来保持redo log日志与binlog日志一致的，必须是在redo log中写入最终的事务commit标记了，然后此时事务提交成功，而且redo log里有本次更新对应的日志，binlog里也有本次更新对应的日志，redo log和binlog完全是一致的

后台IO线程随机将内存更新后的脏数据刷回磁盘

MySQL有一个后台的IO线程，会在之后某个时间里，随机的把内存buffer pool中的修改后的脏数据给刷回到磁盘上的数据文件里去，我们看下图：

在你IO线程把脏数据刷回磁盘之前，哪怕mysql宕机崩溃也没关系，因为重启之后，会根据redo日志恢复之前提交事务做过的修改到内存里去，然后等适当时机，IO线程自然还是会把这个修改后的数据刷到磁盘上的数据文件里去的。

10.总结

InnoDB存储引擎主要就是包含了一些buffer pool、redo log buffer等内存里的缓存数据，同时还包含了一些undo日志文件，redo日志文件等东西，同时mysql server自己还有binlog日志文件。

在你执行更新的时候，每条SQL语句，都会对应修改buffer pool里的缓存数据、写undo日志、写redo log buffer几个步骤；但是当你提交事务的时候，一定会把redo log刷入磁盘，binlog刷入磁盘，完成redo log中的事务commit标记；最后后台的IO线程会随机的把buffer pool里的脏数据刷入磁盘里去。