MySQL中的redo log和undo log
MySQL中的redo log和undo log
MySQL日志系统中最重要的日志为 重做日志redo log 和 归档日志bin log ，后者为MySQL Server层的日志，前者为InnoDB存储引擎层的日志。
1 重做日志redo log
1.1 什么是redo log
redo log用于保证事务的持久性，即ACID中的D。
持久性：指一个事务一旦被提交，它对数据库中数据的改变就是永久性的，接下来即使数据库发生故障也不应该对其有任何影响。
redo log有两种类型，分别为物理重做日志和逻辑重做日志。 在InnoDB中redo log大多数情况下是一个物理日志，记录数据页面的物理变化（实际的数据值）。
1.2 redo log的功能
redo log的主要功能是用于数据库崩溃时的数据恢复。
1.3 redo log的组成
redo log可以分为以下两部分
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存储在内存中的重做日志缓冲区
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存储在磁盘上的重做日志文件
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1.4 记录redo log的时机
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在 完成数据的修改之后，脏页刷入磁盘之前 写入重做日志缓冲区。即先修改，再写入。脏页：内存中与磁盘上不一致的数据（并不是坏的！）
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在以下情况下，redo log由重做日志缓冲区写入磁盘上的重做日志文件。redo log buffer的日志占据redo log buffer总容量的一半是 ，将redo log写入磁盘。一个事务提交时 ，他的redo log都刷入磁盘，这样可以保证数据绝不丢失（最常见的情况）。注意这时内存中的脏页可能尚未全部写入磁盘。后台线程定时刷新 ，有一个后台线程每过一秒就将redo log写入磁盘。MySQL关闭时 ，redo log都被写入磁盘。第一种情况和第四种情况一定会执行redo log的写入，第二种情况和第三种情况的执行要根据参数 innodb_flush_log_at_trx_commit 的设定值，在下文会有详细描述。
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索引的创建也需要记录redo log。
1.5 一个重做全过程的示例
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以更新事务为例。
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将原始数据读入内存，修改数据的内存副本。
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生成redo log并写入重做日志缓冲区，redo log中存储的是修改后的新值。
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事务提交时，将重做日志缓冲区中的内容刷新到重做日志文件。
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随后正常将内存中的脏页刷回磁盘。
1.6 持久性的保证
1.6.1 Force Log at Commit机制
Force Log at Commit机制实现了事务的持久性。 在内存中操作时，日志被写入重做日志缓冲区。但在事务提交之前，必须首先将所有日志写入磁盘上的重做日志文件。
为了确保每个日志都写入重做日志文件，必须使用一个fsync系统调用，确保OS buffer中的日志被完整地写入磁盘上的log file。
fsync系统调用：需要你在入参的位置上传递给他一个fd，然后系统调用就会对这个fd指向的文件起作用。fsync会确保一直到写磁盘操作结束才会返回，所以当你的程序使用这个函数并且它成功返回时，就说明数据肯定已经安全的落盘了。所以fsync适合数据库这种程序。
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1.6.2 innodb_flush_log_at_trx_commit参数
InnoDB提供了一个参数 innodb_flush_log_at_trx_commit 控制日志刷新到磁盘的策略。
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当 innodb_flush_log_at_trx_commit 值为1时（默认）。 事务每次提交都必须将log buffer中的日志写入os buffer并调用fsync()写入磁盘中。这种方式即使系统崩溃也不会丢失任何数据，但是因为每次提交都写入磁盘，IO性能较差。
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当 innodb_flush_log_at_trx_commit 值为0时。 事务提交时不将log buffer写入到os buffer，而是每秒写入os buffer并调用fsync()写入到log file on disk中。这实际上相当于在内存中维护了一个用户设计的缓冲区，它减少了和os buffer之间的数据传输，有更好的性能。每秒写入磁盘，系统崩溃会丢失1s的数据。
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当 innodb_flush_log_at_trx_commit 值为2时。 每次提交都仅写入os buffer，然后每秒调用fsync()将os buffer中的日志写入到log file on disk中。虽然说我们是每秒调用fsync()将os buffer中的日志写入到log file on disk中，但是平时即使不调用fsync，数据也会2自主地逐渐进入磁盘。所以当发生系统崩溃，相比第二种情况，会丢失较少的数据。但同时，由于每次提交都写入os buffer，所以相比第二种情况，性能会差一些，但还是比第一种好的。
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无论是哪种情况
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1.6.3 一个小的性能测试
几个选项之间的性能差距是极大的，下面做一个简单的测试。
#创建测试表 drop table if exists test_flush_log; create table test_flush_log(id int,name char(50))engine=innodb; #创建插入指定行数的记录到测试表中的存储过程 drop procedure if exists proc; delimiter $$ create procedure proc(i int) begin declare s int default 1; declare c char(50) default repeat('a',50); while s<=i do start transaction; insert into test_flush_log values(null,c); commit; set s=s+1; end while; end$$ delimiter ;
下面均插入十万条记录。
Ⅰ 当innodb_flush_log_at_trx_commit值为1时
test> call proc(100000) [2021-07-25 13:22:02] completed in 27 s 350 ms
需要长达27.35s。
Ⅱ 当innodb_flush_log_at_trx_commit值为2时
test> set @@global.innodb_flush_log_at_trx_commit=2; test> truncate test_flush_log; test> call proc(100000) [2021-07-25 13:27:33] completed in 5 s 774 ms
只需5.774s，性能大大提升。
Ⅲ 当innodb_flush_log_at_trx_commit值为0时
test> set @@global.innodb_flush_log_at_trx_commit=0; test> truncate test_flush_log; test> call proc(100000) [2021-07-25 13:30:34] completed in 3 s 537 ms
只需3.537s，性能更高。
显然，innodb_flush_log_at_trx_commit值为1时性能差得非常明显，改为0和2后性能都有大幅提升，其中0更快但相比2提升不大。
虽然改为0和2可以大幅提升性能，但会严重影响安全性。 我们可以通过修改存储过程，将事务的创建和提交放到循环外，统一提交，减少了IO频率。
drop procedure if exists proc; delimiter $$ create procedure proc(i int) begin declare s int default 1; declare c char(50) default repeat('a',50); start transaction; while s<=i DO insert into test_flush_log values(null,c); set s=s+1; end while; commit; end$$ delimiter ;
1.6.4 迷你事务mini-transaction
mini-trasaction是InnoDB处理小型事务时使用的一种机制，它可以确保 并发事务操作和数据库异常发生时，数据页中的数据一致性。
迷你事务必须遵循下面三个协议：
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FIX规则。写时必须使用独占锁，读时必须使用共享锁。反正就是要锁住。
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预写日志。预写日志即WAL，Write-Ahead Log。持久化数据之前，必须先持久化内存中的日志。每个页面都有一个LSN（日志序列号）。在将数据写入磁盘前，要先将内存中序列号小于LSN的日志写入磁盘。WAL提供三种持久化模式最严格的是full-sync，fsync保证在返回之前将记录刷新到磁盘，最大化了数据的安全性。
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第二个级别是write-only，保证记录写入操作系统。这允许数据在进程级别的崩溃后幸存。
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最不严格的是no-sync，将记录保存在内存缓冲区中，不保证立即写入文件系统。
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强制日志再提交。 即Force-log-at-commit，它要求提交事务时必须把所有迷你事务日志刷新到磁盘。
1.7 写redo log的过程
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如上图，展示了redo log是如何被写入log buffer的。 每个mini-trasaction对应于每个DML操作 ，例如更新语句等。
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每个数据修改后被写入迷你事务私有缓冲区。
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当更新语句完成，redo log从迷你事务私有缓冲区被写入内存中的公共日志缓冲区。
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提交外部事务时，会将重做日志缓冲区刷入重做日志文件。
1.8 日志块 log block
redo log以块为单位进行存储，每个块大小为512字节。无论是在内存重做日志缓冲区、操作系统缓冲区还是重做日志文件中，都是以这样的512字节大小地块进行存储的。
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每个日志块头由以下四个部分组成
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log_block_hdr_no：(4字节)该日志块在redo log buffer中的位置ID。
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log_block_hdr_data_len：(2字节)该log block中已记录的log大小。写满该log block时为0x200，表示512字节。
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log_block_first_rec_group：(2字节)该log block中第一个log的开始偏移位置。
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lock_block_checkpoint_no：(4字节)写入检查点信息的位置。
1.9 log group
log group代表redo log的分组，由多个大小相同的redo log file组成。由一个参数 innodb_log_files_group 决定，默认为2。
[外链图片转存失败,源站可能有防盗 img-qAyaSeL3543740G:61311akw89MySQL[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-h01w68EG-1627284031849)(G:\markdown\MySQL\image-20210726131134489.png)].png)]
这个group是逻辑上的概念，但可以通过变量 innodb_log_group_home_dir 来定义组的目录，redo log file都放在这个目录下，默认是在datadir下。
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2 撤销日志undo log
2.1 关于undo log
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undo log存在的意义是确保数据库事务的原子性。原子性是指事务是一个不可分割的工作单位，事务中的操作要么都发生，要么都不发生。
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redo log记录了事务的行为，可以很好地保证一致性，对数据进行“重做”操作。但事务有时还需要进行“回滚”操作，这时就需要undo log。当我们对记录做了变更操作的时候就需要产生undo log，其中记录的是老版本的数据，当旧事务需要读取数据时，可以顺着undo链找到满足其可见性的记录。
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undo log通常以逻辑日志的形式存在。我们可以认为当delete一条记录时，undo log会产生一条对应的insert记录，反之亦然。当update一条记录时，会产生一条相反的update记录。
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undo log采用段segment的方式来记录，每个undo操作在记录的时候占用一个undo log segment。
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undo log也会产生redo log，因为undo log也要实现持久性保护。
2.2 undo log segment
为了保证事务并发操作时，写各自的undo log时不发生冲突，nnodb用段的方式管理undo log。 rollback segment称为回滚段，每个回滚段中有1024个undo log segment。 MySQL5.5以后的版本支持128个rollback segment，就可以存储128*1024个操作，还可以通过 innodb_undo_logs 参数定义盯梢个rollback segment。
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2.3 purge
在聚集索引列的操作中，MySQL是这样设计的。对一条delete语句
delete from t where a = 1
假如a有聚集索引（主键），那么不会进行真正的删除，而是在主键列等于1的记录处设置delete flag为1，即把记录保存在B+树中。同理，对于update操作，不是直接更新记录，而是把旧记录标识给删除，再创建一条新记录。
那么，旧版本记录什么时候真正的删除呢？
InnoDB使用undo日志进行旧版本的删除操作，这个操作称为purge操作。InnoDB开辟了purge线程进行purge操作，并且可以控制purge线程的数量，每个purge线程每10s 进行一次purge操作。
InnoDB的undo log设计
一个页上允许多个事务的undo log存在，undo log的存储顺序是随时的。 InnoDB维护了一个history链表，按照事务提交的顺序将undo log进行连接。
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在执行purge过程中，InnoDB存储引擎首先从history list中找到第一个需要被清理的记录，这里为trx1，清理之后InnoDB存储引擎会在trx1所在的Undo page中继续寻找是否存在可以被清理的记录，这里会找到事务trx3，接着找到trx5，但是发现trx5被其他事务所引用而不能清理，故再去history list中去查找，发现最尾端的记录时trx2，接着找到trx2所在的Undo page，依次把trx6、trx4清理，由于Undo page2中所有的记录都被清理了，因此该Undo page可以进行重用。
InnoDB存储引擎这种先从history list中找undo log，然后再从Undo page中找undo log的设计模式是为了避免大量随机读操作，从而提高purge的效率。
3 InnoDB的恢复操作
3.1 数据页刷盘的规则和checkpoint
内存中(buffer pool)未刷到磁盘的数据称为脏数据(dirty data)。由于数据和日志都以页的形式存在，所以脏页表示脏数据和脏日志。
在InnoDB中，checkpoint是数据刷盘的唯一规则。checkpoint触发后，会将内存中的脏数据刷到磁盘。
innodb存储引擎中checkpoint分为两种：
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sharp checkpoint：在重用redo log文件(例如切换日志文件)的时候，将所有已记录到redo log中对应的脏数据刷到磁盘。
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fuzzy checkpoint：一次只刷一小部分的日志到磁盘，而非将所有脏日志刷盘。有以下几种情况会触发该检查点：
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master thread checkpoint。由master线程控制， 每秒或每10秒 刷入一定比例的脏页到磁盘。
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flush_lru_list checkpoint。从MySQL5.6开始可通过 innodb_page_cleaners 变量指定专门负责脏页刷盘的page cleaner线程的个数，该线程的目的是为了保证lru列表有可用的空闲页。
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async/sync flush checkpoint。同步刷盘还是异步刷盘。例如还有非常多的脏页没刷到磁盘(非常多是多少，有比例控制)，这时候会选择同步刷到磁盘，但这很少出现；如果脏页不是很多，可以选择异步刷到磁盘，如果脏页很少，可以暂时不刷脏页到磁盘
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dirty page too much checkpoint。脏页太多时强制触发检查点，目的是为了保证缓存有足够的空闲空间。too much的比例有变量 innodb_max_dirty_pages_pct 控制，MySQL 5.6默认的值为75，即当脏页占缓冲池的百分之75后，就强制刷一部分脏页到磁盘。
由于刷脏页需要一定的时间来完成，所以记录检查点的位置是在每次刷盘结束之后才在redo log中标记的。
3.2 LSN
3.2.1 LSN概念
LSN称为日志的逻辑序列号，在InnoDB中占用8个字节
我们可以通过LSN了解到下面这些信息：
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数据页的版本信息。
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写入的日志总量。
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检查点的位置。
在下面两个位置存在LSN：
fil_page_lsn
显然，如果页中的LSN值小于redo log中的LSN值，说明数据出现了丢失。
通过 show engine innodb status 可以查看当前InnoDB的运行信息，其中有一栏log中有关于lsn的记录。
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log sequence number记录了当前的redo log(in buffer)中的LSN。
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log flushed up to是刷到磁盘重做日志文件中的LSN。
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pages flushed up to是已经刷到磁盘数据页上的LSN。
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last checkpoint at是上一次检查点所在位置的LSN。
3.2.2 LSN处理流程
(1).首先修改内存中的数据页，并在数据页中记录LSN，暂且称之为data_in_buffer_lsn；
(2).并且在修改数据页的同时(几乎是同时)向redo log in buffer中写入redo log，并记录下对应的LSN，暂且称之为redo_log_in_buffer_lsn；
(3).写完buffer中的日志后，当触发了日志刷盘的几种规则时，会向redo log file on disk刷入重做日志，并在该文件中记下对应的LSN，暂且称之为redo_log_on_disk_lsn；
(4).数据页不可能永远只停留在内存中，在某些情况下，会触发checkpoint来将内存中的脏页(数据脏页和日志脏页)刷到磁盘，所以会在本次checkpoint脏页刷盘结束时，在redo log中记录checkpoint的LSN位置，暂且称之为checkpoint_lsn。
(5).要记录checkpoint所在位置很快，只需简单的设置一个标志即可，但是刷数据页并不一定很快，例如这一次checkpoint要刷入的数据页非常多。也就是说要刷入所有的数据页需要一定的时间来完成，中途刷入的每个数据页都会记下当前页所在的LSN，暂且称之为data_page_on_disk_lsn。
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上图中，从上到下的横线分别代表：时间轴、buffer中数据页中记录的LSN(data_in_buffer_lsn)、磁盘中数据页中记录的LSN(data_page_on_disk_lsn)、buffer中重做日志记录的LSN(redo_log_in_buffer_lsn)、磁盘中重做日志文件中记录的LSN(redo_log_on_disk_lsn)以及检查点记录的LSN(checkpoint_lsn)。
假设在最初时(12:0:00)所有的日志页和数据页都完成了刷盘，也记录好了检查点的LSN，这时它们的LSN都是完全一致的。
假设此时开启了一个事务，并立刻执行了一个update操作，执行完成后，buffer中的数据页和redo log都记录好了更新后的LSN值，假设为110。这时候如果执行 show engine innodb status 查看各LSN的值，即图中①处的位置状态，结果会是：
log sequence number(110) > log flushed up to(100) = pages flushed up to = last checkpoint at
之后又执行了一个delete语句，LSN增长到150。等到12:00:01时，触发redo log刷盘的规则(其中有一个规则是 innodb_flush_log_at_timeout 控制的默认日志刷盘频率为1秒)，这时redo log file on disk中的LSN会更新到和redo log in buffer的LSN一样，所以都等于150，这时 show engine innodb status ，即图中②的位置，结果将会是：
log sequence number(150) = log flushed up to > pages flushed up to(100) = last checkpoint at
再之后，执行了一个update语句，缓存中的LSN将增长到300，即图中③的位置。
假设随后检查点出现，即图中④的位置，正如前面所说，检查点会触发数据页和日志页刷盘，但需要一定的时间来完成，所以在数据页刷盘还未完成时，检查点的LSN还是上一次检查点的LSN，但此时磁盘上数据页和日志页的LSN已经增长了，即：
log sequence number > log flushed up to 和 pages flushed up to > last checkpoint at
但是log flushed up to和pages flushed up to的大小无法确定，因为日志刷盘可能快于数据刷盘，也可能等于，还可能是慢于。但是checkpoint机制有保护数据刷盘速度是慢于日志刷盘的：当数据刷盘速度超过日志刷盘时，将会暂时停止数据刷盘，等待日志刷盘进度超过数据刷盘。
等到数据页和日志页刷盘完毕，即到了位置⑤的时候，所有的LSN都等于300。
随着时间的推移到了12:00:02，即图中位置⑥，又触发了日志刷盘的规则，但此时buffer中的日志LSN和磁盘中的日志LSN是一致的，所以不执行日志刷盘，即此时 show engine innodb status 时各种lsn都相等。
随后执行了一个insert语句，假设buffer中的LSN增长到了800，即图中位置⑦。此时各种LSN的大小和位置①时一样。
随后执行了提交动作，即位置⑧。默认情况下，提交动作会触发日志刷盘，但不会触发数据刷盘，所以 show engine innodb status 的结果是：
log sequence number = log flushed up to > pages flushed up to = last checkpoint at
最后随着时间的推移，检查点再次出现，即图中位置⑨。但是这次检查点不会触发日志刷盘，因为日志的LSN在检查点出现之前已经同步了。假设这次数据刷盘速度极快，快到一瞬间内完成而无法捕捉到状态的变化，这时 show engine innodb status 的结果将是各种LSN相等。
3.3 InnoDB的恢复行为
启动InnoDB时，一定会进行恢复操作，无论上次是因为什么原因退出。
checkpoint表示已经完整刷到磁盘上data page上的LSN，因此恢复时仅需要恢复从checkpoint开始的日志部分。例如，当数据库在上一次checkpoint的LSN为10000时宕机，且事务是已经提交过的状态。启动数据库时会检查磁盘中数据页的LSN，如果数据页的LSN小于日志中的LSN，则会从检查点开始恢复。
还有一种情况，在宕机前正处于checkpoint的刷盘过程，且数据页的刷盘进度超过了日志页的刷盘进度。这时候一宕机，数据页中记录的LSN就会大于日志页中的LSN，在重启的恢复过程中会检查到这一情况，这时超出日志进度的部分将不会重做，因为这本身就表示已经做过的事情，无需再重做。
另外， 事务日志具有幂等性，所以多次操作得到同一结果的行为在日志中只记录一次。 而二进制日志不具有幂等性，多次操作会全部记录下来，在恢复的时候会多次执行二进制日志中的记录，速度就慢得多。例如，某记录中id初始值为2，通过update将值设置为了3，后来又设置成了2，在事务日志中记录的将是无变化的页，根本无需恢复；而二进制会记录下两次update操作，恢复时也将执行这两次update操作，速度比事务日志恢复更慢。