有的时候博客内容会有变动,首发博客是最新的,其他博客地址可能会未同步,认准
https://blog.zysicyj.top
这篇文章是从Github ReadMe拷贝的,内容实践下载是没问题的,能够正常发送短信,而且也不需要服务器,本地也能跑起来
首发博客地址
系列文章地址
上篇文章我们介绍了一个查询语句的执行流程,并介绍了执行过程中涉及的处理模块。一条查询语句的执行过程一般是经过连接器、分析器、优化器、执行器等功能模块,最后到达存储引擎。
那么,一条语句的更新流程是什么样的?
MySQL可以恢复到半个月内任意一秒的状态,是怎么做到的?
我们先复习下查询流程
这里我们需要注意的是,更新语句的流程和查询流程有两个区别,更新流程涉及两个重要的日志模块:
相信大家在这个面试,学习MySQL的过程中都反复听到这两个词
在MySQL中,WAL(Write-Ahead Logging)技术是一种常用的持久化数据的机制,用于确保数据库的事务操作能够持久化到磁盘并保持数据的一致性。WAL技术的核心思想是在事务进行修改之前,「先将修改操作记录到日志中,然后再将修改应用到数据库中」。
具体来说,MySQL中的WAL技术主要包括以下几个组件和步骤:
Redo Log(重做日志):Redo Log是一种事务日志,用于记录数据库中发生的修改操作。在事务提交之前,MySQL会将修改操作写入Redo Log,而不是直接写入磁盘。这样可以提高性能,因为磁盘写入是相对较慢的操作。
Write-Ahead Logging(预写式日志):WAL技术要求在事务提交之前,Redo Log必须先写入磁盘,然后再将修改操作应用到数据库中。这样即使在事务提交后发生系统崩溃,MySQL也可以通过Redo Log来恢复数据。
Redo Log Buffer(重做日志缓冲区):Redo Log Buffer是一个内存缓冲区,用于暂存待写入Redo Log的修改操作。当事务提交时,Redo Log Buffer中的内容会被刷新到磁盘的Redo Log文件中。
Checkpoint(检查点):Checkpoint是一个标记点,表示在这个点之前的所有事务已经持久化到磁盘。MySQL会定期将Checkpoint的位置更新到磁盘,以确保已经持久化的数据不会丢失。
Crash Recovery(崩溃恢复):当数据库发生崩溃或重启时,MySQL会通过读取Redo Log来恢复数据的一致性。它会按照Redo Log中的顺序,将每个事务的修改操作重新应用到数据库中,以还原数据的最新状态。
WAL技术的优点是可以提高数据库的性能和可靠性。通过将修改操作先记录到Redo Log中,可以避免频繁地写入磁盘,从而提高性能。同时,WAL技术还可以确保数据的持久性和一致性,即使在系统崩溃或断电的情况下也能够恢复数据。
MySQL中的WAL技术通过使用Redo Log和预写式日志的机制,确保事务的修改操作能够持久化到磁盘并保持数据的一致性。它是一种提高性能和可靠性的重要技术。
当一个事务开始时,MySQL会为该事务分配一个唯一的事务ID,并将该事务的相关信息存储在内存中的事务控制块(Transaction Control Block,TCB)中。
在事务执行过程中,所有的修改操作都会被写入redo log缓冲区。这些修改操作包括插入、更新和删除等操作。
当事务提交时,MySQL会将该事务的所有修改操作按照顺序写入redo log文件中。这些修改操作会被写入到redo log缓冲区,然后通过后台线程定期将缓冲区中的内容刷新到磁盘上的redo log文件中。这个过程称为redo log的刷新。
在事务提交之前,MySQL会将redo log的刷新操作和数据页的刷新操作进行协调,以保证数据的一致性。这是通过使用write-ahead logging(预写式日志)的机制来实现的。即在事务提交之前,redo log必须先写入磁盘,然后再将修改操作应用到数据库中。
当数据库发生崩溃或重启时,MySQL会在启动过程中读取redo log文件,并将其中的修改操作重新应用到数据库中,以恢复数据的一致性。这个过程称为崩溃恢复。
在MySQL的redo log中,有两个重要的概念:write pos(写入位置)和checkpoint(检查点)。
Write Pos(写入位置):Write Pos是指当前事务写入redo log的位置。当一个事务提交时,其修改操作会被写入redo log中的某个位置,Write Pos指向这个位置。下一个事务的修改操作将会从Write Pos指向的位置开始写入。
Checkpoint(检查点):Checkpoint是指一个标记点,表示在这个点之前的所有事务已经持久化到磁盘。当一个事务提交时,它的修改操作会被写入redo log,并且会更新Checkpoint的位置。这样,在Checkpoint之前的redo log中的操作可以被认为是已经持久化到磁盘的。
Checkpoint的作用是用于数据库的恢复和崩溃恢复。当数据库发生崩溃或重启时,MySQL会从Checkpoint的位置开始,读取redo log中的操作,并将其应用到数据库中,以还原数据的一致性。
Write Pos和Checkpoint之间的关系是,Write Pos会不断向前移动,指向最新的写入位置,而Checkpoint会根据一定的策略进行更新,以标记已经持久化到磁盘的操作。
需要注意的是,Write Pos和Checkpoint的位置是相对于redo log文件的偏移量,而不是绝对的字节位置。它们的值通常以字节为单位,表示相对于redo log文件起始位置的偏移量。
Write Pos表示当前事务写入redo log的位置,Checkpoint表示已经持久化到磁盘的操作的位置。Write Pos会不断向前移动,而Checkpoint会根据一定的策略进行更新,用于数据库的恢复和崩溃恢复。
当redo log的固定大小不足以容纳新的修改操作时,MySQL会触发一个称为"redo log空间不足"的错误。在这种情况下,MySQL会停止新的事务提交,直到有足够的空间来写入redo log。
为了解决redo log空间不足的问题,可以采取以下几种方法:
增加redo log的大小:可以通过修改MySQL的配置参数innodb_log_file_size
来增加每个redo log文件的大小。增加redo log的大小可以提供更多的空间来存储修改操作,从而延长redo log的使用寿命。
增加redo log文件的数量:可以通过修改MySQL的配置参数innodb_log_files_in_group
来增加redo log文件组中的文件数量。增加文件数量可以增加redo log的总大小,从而提供更多的空间来存储修改操作。
提交事务并清空redo log:如果当前的事务已经提交,但redo log空间不足,可以尝试手动提交其他未提交的事务,以释放redo log空间。这可以通过执行COMMIT
语句来提交事务。
优化事务的写入操作:可以通过优化事务的写入操作,减少对redo log的写入量。例如,可以合并多个小事务为一个大事务,减少redo log的写入次数。
需要注意的是,增加redo log的大小或数量可能会增加系统的负载和崩溃恢复的时间。因此,在调整redo log大小时,需要综合考虑系统的性能和可靠性需求,并进行充分的测试和验证。
Binlog(二进制日志)是MySQL的服务器层产生的一种日志,用于记录数据库中的所有修改操作,包括数据定义语言(DDL)和数据操作语言(DML)等操作。
Binlog以二进制格式记录了对数据库的逻辑修改操作,而不是直接记录对数据页的具体修改。它包含了一系列的事件(Event),每个事件都代表了一个数据库操作,如插入、更新、删除等。
Binlog的主要作用是用于「数据复制和恢复」。通过将Binlog传递给其他MySQL实例,可以实现数据的复制和同步。其他MySQL实例可以读取Binlog中的事件,并将其中的修改操作应用到自己的数据库中,从而实现数据的复制和同步。
此外,Binlog也可以用于数据恢复。在误操作、数据丢失或灾难恢复的情况下,可以通过读取Binlog来还原数据。通过逐个回放Binlog中的事件,可以将数据库恢复到特定的时间点或特定的操作之前的状态。
Binlog是追加写入的,不会被重复使用,以保留完整的修改历史。它可以通过配置参数进行启用和配置,包括指定Binlog的存储位置、设置Binlog的大小和保留时间等。
MySQL之所以同时使用redo log和binlog两个日志,是因为它们具有不同的功能和用途。
Redo Log(重做日志):
Binlog(二进制日志):
redo log保证了事务的持久性和一致性,而binlog则提供了数据复制和恢复的功能。它们共同工作,确保了MySQL数据库的数据安全和可靠性。
mysql> update T set c=c+1 where ID=2;
最后三步看上去有点“绕”,将 redo log 的写入拆成了两个步骤:prepare 和 commit,这就是"两阶段提交"。
在MySQL中,redo log和binlog是两个不同的日志文件,它们都用于确保数据的一致性和持久性。它们的写入顺序和提交顺序有所不同。
Redo Log(重做日志):
Binlog(二进制日志):
现在来解释为什么MySQL先写redo log,然后等binlog写完后才提交:
事务的持久性和恢复能力:
数据复制和恢复:
所以,MySQL先写redo log,然后等binlog写完后才提交的目的是为了「保证数据的一致性和持久性」,「并提供数据复制和恢复的能力」。这样的设计可以提高性能,并确保在系统崩溃或数据复制场景下的数据完整性。希望这次解释更加清晰明了。如果还有任何疑问,请随时提问。
仍然用前面的 update 语句来做例子。假设当前 ID=2 的行,字段 c 的值是 0,再假设执行 update 语句过程中在写完第一个日志后,第二个日志还没有写完期间发生了 crash,会出现什么情况呢?
可以看到,如果不使用“两阶段提交”,那么数据库的状态就有可能和用它的日志恢复出来的库的状态不一致。
本文由 mdnice 多平台发布