前言

MySQL日志 主要包括错误日志、查询日志、慢查询日志、事务日志、二进制日志几大类。其中，比较重要的还要属二进制日志binlog（归档日志）和事务日志redo log（重做日志）和undo log（回滚日志）。

 今天就来聊聊redo log（重做日志）、binlog（归档日志）、两阶段提交、undo log（回滚日志）。

redo log

redo log（重做日志）是InnoDB存储引擎独有的，它让MySQL拥有了崩溃恢复能力。

比如MySQL实例挂了或宕机了，重启时，InnoDB存储引擎会使用redo log恢复数据，保证数据的持久性与完整性。

MySQL中数据是以页为单位，你查询一条记录，会从硬盘把一页的数据加载出来，加载出来的数据叫数据页，会放入到Buffer Pool中。

后续的查询都是先从Buffer Pool中找，没有命中再去硬盘加载，减少硬盘IO开销，提升性能。

更新表数据的时候，也是如此，发现Buffer Pool里存在要更新的数据，就直接在Buffer Pool里更新。

然后会把“在某个数据页上做了什么修改”记录到重做日志缓存（redo log buffer）里，接着刷盘到redo log文件里。

理想情况，事务一提交就会进行刷盘操作，但实际上，刷盘的时机是根据策略来进行的。

小贴士：每条 redo 记录由“表空间号+数据页号+偏移量+修改数据长度+具体修改的数据”组成

刷盘时机

InnoDB存储引擎为redo log的刷盘策略提供了innodb_flush_log_at_trx_commit参数，它支持三种策略：

• 0：设置为 0 的时候，表示每次事务提交时不进行刷盘操作

• 1：设置为 1 的时候，表示每次事务提交时都将进行刷盘操作（默认值）

• 2：设置为 2 的时候，表示每次事务提交时都只把 redo log buffer 内容写入 page cache

innodb_flush_log_at_trx_commit参数默认为 1 ，也就是说当事务提交时会调用fsync对 redo log 进行刷盘

另外，InnoDB存储引擎有一个后台线程，每隔1秒，就会把redo log buffer中的内容写到文件系统缓存（page cache），然后调用fsync刷盘。

也就是说，一个没有提交事务的redo log记录，也可能会刷盘。

为什么呢？

因为在事务执行过程redo log记录是会写入redo log buffer中，这些redo log记录会被后台线程刷盘。

除了后台线程每秒1次的轮询操作，还有一种情况，当redo log buffer占用的空间即将达到innodb_log_buffer_size一半的时候，后台线程会主动刷盘。

下面是不同刷盘策略的流程图。

innodb_flush_log_at_trx_commit=0

为0时，如果MySQL挂了或宕机可能会有1秒数据的丢失。

innodb_flush_log_at_trx_commit=1

为1时， 只要事务提交成功，redo log记录就一定在硬盘里，不会有任何数据丢失。

如果事务执行期间MySQL挂了或宕机，这部分日志丢了，但是事务并没有提交，所以日志丢了也不会有损失。

innodb_flush_log_at_trx_commit=2

为2时， 只要事务提交成功，redo log buffer中的内容只写入文件系统缓存（page cache）。

如果仅仅只是MySQL挂了不会有任何数据丢失，但是宕机可能会有1秒数据的丢失。

日志文件组

硬盘上存储的redo log日志文件不只一个，而是以一个日志文件组的形式出现的，每个的redo日志文件大小都是一样的。

比如可以配置为一组4个文件，每个文件的大小是1GB，整个redo log日志文件组可以记录4G的内容。

它采用的是环形数组形式，从头开始写，写到末尾又回到头循环写，如下图所示。

在个日志文件组中还有两个重要的属性，分别是write pos、checkpoint

• write pos是当前记录的位置，一边写一边后移

• checkpoint是当前要擦除的位置，也是往后推移

每次刷盘redo log记录到日志文件组中，write pos位置就会后移更新。

每次MySQL加载日志文件组恢复数据时，会清空加载过的redo log记录，并把checkpoint后移更新。

write pos和checkpoint之间的还空着的部分可以用来写入新的redo log记录。

如果write pos追上checkpoint，表示日志文件组满了，这时候不能再写入新的redo log记录，MySQL得停下来，清空一些记录，把checkpoint推进一下。

redo log 小结

相信大家都知道redo log的作用和它的刷盘时机、存储形式。

现在我们来思考一个问题：只要每次把修改后的数据页直接刷盘不就好了，还有redo log什么事？

它们不都是刷盘么？差别在哪里？

1Byte=8bit 1KB=1024Byte 1MB=1024KB 1GB=1024MB 1TB=1024GB

实际上，数据页大小是16KB，刷盘比较耗时，可能就修改了数据页里的几Byte数据，有必要把完整的数据页刷盘吗？

而且数据页刷盘是随机写，因为一个数据页对应的位置可能在硬盘文件的随机位置，所以性能是很差。

如果是写redo log，一行记录可能就占几十Byte，只包含表空间号、数据页号、磁盘文件偏移 量、更新值，再加上是顺序写，所以刷盘速度很快。

所以用redo log形式记录修改内容，性能会远远超过刷数据页的方式，这也让数据库的并发能力更强。

其实内存的数据页在一定时机也会刷盘，我们把这称为页合并，讲Buffer Pool的时候会对这块细说

binlog

redo log它是物理日志，记录内容是“在某个数据页上做了什么修改”，属于InnoDB存储引擎。

而binlog是逻辑日志，记录内容是语句的原始逻辑，类似于“给 ID=2 这一行的 c 字段加 1”，属于MySQL Server层。

不管用什么存储引擎，只要发生了表数据更新，都会产生binlog日志。

那binlog到底是用来干嘛的？

可以说MySQL数据库的数据备份、主备、主主、主从都离不开binlog，需要依靠binlog来同步数据，保证数据一致性。

binlog会记录所有涉及更新数据的逻辑操作，并且是顺序写。

记录格式

binlog日志有三种格式，可以通过binlog_format参数指定。

• statement

• row

• mixed

指定statement，记录的内容是SQL语句原文，比如执行一条update T set update_time=now() where id=1，记录的内容如下。

同步数据时，会执行记录的SQL语句，但是有个问题，update_time=now()这里会获取当前系统

时间，直接执行会导致与原库的数据不一致。

为了解决这种问题，我们需要指定为row，记录的内容不再是简单的SQL语句了，还包含操作的具体数据，记录内容如下。

row格式记录的内容看不到详细信息，要通过mysqlbinlog工具解析出来。

update_time=now()变成了具体的时间update_time=1627112756247，条件后面的@1、@2、@3 都是该行数据第 1 个~3 个字段的原始值（假设这张表只有 3 个字段）。

这样就能保证同步数据的一致性，通常情况下都是指定为row，这样可以为数据库的恢复与同步带来更好的可靠性。

但是这种格式，需要更大的容量来记录，比较占用空间，恢复与同步时会更消耗IO资源，影响执行速度。

所以就有了一种折中的方案，指定为mixed，记录的内容是前两者的混合。

MySQL会判断这条SQL语句是否可能引起数据不一致，如果是，就用row格式，否则就用statement格式。

写入机制

binlog的写入时机也非常简单，事务执行过程中，先把日志写到binlog cache，事务提交的时候，再把binlog cache写到binlog文件中。

因为一个事务的binlog不能被拆开，无论这个事务多大，也要确保一次性写入，所以系统会给每个线程分配一个块内存作为binlog cache。

我们可以通过binlog_cache_size参数控制单个线程 binlog cache 大小，如果存储内容超过了这个参数，就要暂存到磁盘（Swap）。

binlog日志刷盘流程如下

• 上图的 write，是指把日志写入到文件系统的 page cache，并没有把数据持久化到磁盘，所以速度比较快

• 上图的 fsync，才是将数据持久化到磁盘的操作

write和fsync的时机，可以由参数sync_binlog控制，默认是0。

为0的时候，表示每次提交事务都只write，由系统自行判断什么时候执行fsync。

虽然性能得到提升，但是机器宕机，page cache里面的 binglog 会丢失。

为了安全起见，可以设置为1，表示每次提交事务都会执行fsync，就如同binlog 日志刷盘流程一样。

最后还有一种折中方式，可以设置为N(N>1)，表示每次提交事务都write，但累积N个事务后才fsync。

在出现IO瓶颈的场景里，将sync_binlog设置成一个比较大的值，可以提升性能。

同样的，如果机器宕机，会丢失最近N个事务的binlog日志。

两阶段提交

redo log（重做日志）让InnoDB存储引擎拥有了崩溃恢复能力。

binlog（归档日志）保证了MySQL集群架构的数据一致性。

虽然它们都属于持久化的保证，但是则重点不同。

在执行更新语句过程，会记录redo log与binlog两块日志，以基本的事务为单位，redo log在事务执行过程中可以不断写入，而binlog只有在提交事务时才写入，所以redo log与binlog的写入时机不一样。

回到正题，redo log与binlog两份日志之间的逻辑不一致，会出现什么问题？

我们以update语句为例，假设id=2的记录，字段c值是0，把字段c值更新成1，SQL语句为update T set c=1 where id=2。

假设执行过程中写完redo log日志后，binlog日志写期间发生了异常，会出现什么情况呢？

由于binlog没写完就异常，这时候binlog里面没有对应的修改记录。因此，之后用binlog日志恢复数据时，就会少这一次更新，恢复出来的这一行c值是0，而原库因为redo log日志恢复，这一行c值是1，最终数据不一致。

为了解决两份日志之间的逻辑一致问题，InnoDB存储引擎使用两阶段提交方案。

原理很简单，将redo log的写入拆成了两个步骤prepare和commit，这就是两阶段提交。

使用两阶段提交后，写入binlog时发生异常也不会有影响，因为MySQL根据redo log日志恢复数据时，发现redo log还处于prepare阶段，并且没有对应binlog日志，就会回滚该事务。

再看一个场景，redo log设置commit阶段发生异常，那会不会回滚事务呢？

并不会回滚事务，它会执行上图框住的逻辑，虽然redo log是处于prepare阶段，但是能通过事务id找到对应的binlog日志，所以MySQL认为是完整的，就会提交事务恢复数据。

undo log

数据库事务四大特性中有一个是原子性，具体来说就是原子性是指对数据库的一系列操作，要么全部成功，要么全部失败，不可能出现部分成功的情况。

我们知道如果想要保证事务的原子性，就需要在异常发生时，对已经执行的操作进行回滚，在 MySQL 中，恢复机制是通过回滚日志（undo log）实现的，所有事务进行的修改都会先先记录到这个回滚日志中，然后再执行相关的操作。

如果执行过程中遇到异常的话，我们直接利用回滚日志中的信息将数据回滚到修改之前的样子即可！并且，回滚日志会先于数据持久化到磁盘上。这样就保证了即使遇到数据库突然宕机等情况，当用户再次启动数据库的时候，数据库还能够通过查询回滚日志来回滚将之前未完成的事务。

另外，MVCC的实现依赖于：隐藏字段、Read View、undo log。在内部实现中，InnoDB通过数据行的DB_TRX_ID和Read View来判断数据的可见性，如不可见，则通过数据行的DB_ROLL_PTR找到undo log中的历史版本。

每个事务读到的数据版本可能是不一样的，在同一个事务中，用户只能看到该事务创建Read View之前已经提交的修改和该事务本身做的修改。

总结

MySQL InnoDB 引擎使用redo log(重做日志)保证事务的持久性，使用undo log(回滚日志)来保证事务的原子性。

MySQL数据库的数据备份、主备、主主、主从都离不开binlog，需要依靠binlog来同步数据，保证数据一致性。