大厂基本功 | MySQL 三大日志 ( binlog、redo log 和 undo log ) 的作用？

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？

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。

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。