--- title: MySQL三大日志(binlog、redo log和undo log)详解 category: 数据库 tag: - MySQL --- > 本文来自公号程序猿阿星投稿,JavaGuide 对其做了补充完善。 ## 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)。 ![](https://guide-blog-images.oss-cn-shenzhen.aliyuncs.com/github/javaguide/01.png) 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。 ![](https://guide-blog-images.oss-cn-shenzhen.aliyuncs.com/github/javaguide/02.png) `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。 ![](https://guide-blog-images.oss-cn-shenzhen.aliyuncs.com/github/javaguide/03.png) > 图片笔误提示:第 4 步 “清空 redo log buffe 刷盘到 redo 日志中”这句话中的 buffe 应该是 buffer。 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。 ![](https://guide-blog-images.oss-cn-shenzhen.aliyuncs.com/github/javaguide/04.png) 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。 ![](https://guide-blog-images.oss-cn-shenzhen.aliyuncs.com/github/javaguide/05.png) 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 ![](https://guide-blog-images.oss-cn-shenzhen.aliyuncs.com/github/javaguide/06.png) 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 ![](https://guide-blog-images.oss-cn-shenzhen.aliyuncs.com/github/javaguide/07.png) 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 ![](https://guide-blog-images.oss-cn-shenzhen.aliyuncs.com/github/javaguide/09.png) 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。 ![](https://guide-blog-images.oss-cn-shenzhen.aliyuncs.com/github/javaguide/10.png) 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。 ![](https://guide-blog-images.oss-cn-shenzhen.aliyuncs.com/github/javaguide/11.png) 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。 ![](https://guide-blog-images.oss-cn-shenzhen.aliyuncs.com/github/javaguide/12.png) ### 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? ```java 1 Byte = 8bit 1 KB = 1024 Byte 1 MB = 1024 KB 1 GB = 1024 MB 1 TB = 1024 GB ``` 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。 ![](https://guide-blog-images.oss-cn-shenzhen.aliyuncs.com/github/javaguide/01-20220305234724956.png) `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。 ![](https://guide-blog-images.oss-cn-shenzhen.aliyuncs.com/github/javaguide/02-20220305234738688.png) 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。 ![](https://guide-blog-images.oss-cn-shenzhen.aliyuncs.com/github/javaguide/03-20220305234742460.png) `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 ![](https://guide-blog-images.oss-cn-shenzhen.aliyuncs.com/github/javaguide/04-20220305234747840.png) - **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`。 ![](https://guide-blog-images.oss-cn-shenzhen.aliyuncs.com/github/javaguide/05-20220305234754405.png) 虽然性能得到提升,但是机器宕机,`page cache`里面的 binlog 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 **redo log 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`。 ![](https://guide-blog-images.oss-cn-shenzhen.aliyuncs.com/github/javaguide/06-20220305234801592.png) 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,但是侧重点不同。 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。 ![](https://guide-blog-images.oss-cn-shenzhen.aliyuncs.com/github/javaguide/01-20220305234816065.png) 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? ![](https://guide-blog-images.oss-cn-shenzhen.aliyuncs.com/github/javaguide/02-20220305234828662.png) 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。 ![](https://guide-blog-images.oss-cn-shenzhen.aliyuncs.com/github/javaguide/03-20220305235104445.png) 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**。 ![](https://guide-blog-images.oss-cn-shenzhen.aliyuncs.com/github/javaguide/04-20220305234956774.png) 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。 ![](https://guide-blog-images.oss-cn-shenzhen.aliyuncs.com/github/javaguide/05-20220305234937243.png) 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? ![](https://guide-blog-images.oss-cn-shenzhen.aliyuncs.com/github/javaguide/06-20220305234907651.png) 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 > 这部分内容为 JavaGuide 的补充: 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 > 这部分内容为 JavaGuide 的补充: 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。 ## 站在巨人的肩膀上 - 《MySQL 实战 45 讲》 - 《从零开始带你成为 MySQL 实战优化高手》 - 《MySQL 是怎样运行的:从根儿上理解 MySQL》 - 《MySQL 技术 Innodb 存储引擎》 ## MySQL 好文推荐 - [CURD 这么多年,你有了解过 MySQL 的架构设计吗?](https://mp.weixin.qq.com/s/R-1km7r0z3oWfwYQV8iiqA) - [浅谈 MySQL InnoDB 的内存组件](https://mp.weixin.qq.com/s/7Kab4IQsNcU_bZdbv_MuOg)