InnoDB Crash Recovery 流程源码实现分析

                                                       InnoDB Crash Recovery 流程源码实现分析

1    Crash Recovery问题    1

1.1    Crash Recovery流程    1

1.2    Crash Recovery优化    6

1.2.1    Hash Table Size    7

1.2.2    Red Black Tree(RBT)    7

1.2.3    优化效果    8

1.3    rollback segment & Transaction    8

1.3.1    rollback segment    8

1.3.2    Transaction    10

1.3.3    DB_ROLLBACK_PTR    11

2    参考资料    11

 

1. Crash Recovery问题

本文主要分析了InnoDB整个crash recovery的源码处理流程，总入口函数是innobase_start_or_create_for_mysql()。InnoDB的crash recovery流程非常长，也十分复杂，以下我总结了几个问题，如果大家能够回答出这些问题，那么就不用看下面的内容了。

 

• crash recovery的起点，checkpoint_lsn存于何处？
• redo过程是batch redo，还是single redo？如果是batch redo，那么是如何实现的？
• redo过程中是否需要读取所有数据文件？
• redo过程，日志解析，日志回放操作对应的分别是什么函数？
• redo过程中，何时使用doublewrite检查错误页面？
• InnoDB的系统表何时创建，有哪些系统表，分别是什么表结构？
• undo操作的起点是什么？
• 一个rollback segment能够支持的并发事务数是多少？
• 多rollback segments是如何实现的？
• 如何找到每个rollback segment中的undo信息？
• 事务与undo是如何关联起来的？
• 同一事务的操作，是单一undo链表？还是需要区分insert与update操作？
• 同一事务的undo，是如何链接起来的？
• 最后，在crash recovery流程的哪些地方作调整，即可实现Percona XtraBackup类似的全量备份，增量备份的功能？

1. Crash Recovery流程

代码调用流程：

ha_innodb.cc::innobase_init

// InnoDBCrash Recovery主函数入口，在此函数中完成所有动作，并open数据库

srv0start.c::innobase_start_or_create_for_mysql();

// 打开所有的InnoDB数据文件，并且获取所有数据文件中最大最小

//的flush_lsn，因为每个数据文件最后一次flush的时间可能不一致

        open_or_create_data_files();

// 读取数据文件第一页，FIL_PAGE_FILE_FLUSH_LSN宏定义指向的flush_lsn

            // 系统保证数据文件中page_lsn小于此flush_lsn的脏页都被写到磁盘

fil_read_flushed_lsn_and_arch_log_no();

open_or_create_log_files();

// 打开系统表空间对应的文件+日志文件，防止出现文件句柄不足导致

        // 系统文件无法打开的情况。

fil_open_log_and_system_tablespace_files();

// 清空buffer pool，所有的page都需要重新读取

        // 此时buffer pool中应该只有一个非脏page

buf_pool_invalidate();

// InnoDB恢复Redo入口函数

log0recv.c::recv_recovery_from_checkpoint_start_func();

// 遍历所有的log group，查找其中最大的checkpoint lsn

            // checkpoint信息保存在每个日志组日志文件第一页之中，有两处

            // LOG_CHECKPOINT_1(第一个LOG_BLOCK_SIZE处)处；LOG_CHECKPOINT_2(3)处

recv_find_max_checkpoint();

//

            // 流程如下：

            // 1.    contiguous_lsn开始，遍历当前日志组。此lsn即为checkpoint lsn。

//     group_scanned_lsn为当前日志组能够提供的最大lsn。

// 2. 根据给定的checkpoint lsn，计算在log文件中的偏移位置

            // 3. 每次读取RECV_SCAN_SIZE (宏定义：4) 个日志pages，存入log buf。

recv_group_scan_log_recs(group, contiguous_lsn, group_scanned_lsn);

log_group_read_log_seg();

log_group_calc_lsn_offset();

// avail_mem为crash recovery期间，hash表能够使用的buffer pool

                // 上限。若buffer pool的大于10MB，则需要预留512个free pages。

                // 这些free pages buffer用于读取页面到内存中，进行恢复之用。

                // hash表的bucket个数为 buffer pool的大小 / 512.

                // 根据日志组，进行redo的流程如下：

                // 1. 循环遍历buf中的每一个log block (buf 为4 pages，block = 512)

                // 2. 对于每一个block，读取block头，获取block中已写日志长度

                //      疑问：block头信息何时写入？block内容写完之后 or 之前？

                // 3. 若当前block中最大lsn > checkpoint lsn，就需要进行崩溃恢复

                // 4. 递归方式，遍历base目录下的所有目录与文件，并打开其中的

                //     ibd文件(数据文件)，保存在fil_space_struct的chain链表之中

                // 5. 读取系统表空间的第五个页面(TRX_SYS_PAGE_NO)，获取其中的

                //     doublewrite信息。若使用doublewrite，则视情况恢复损坏页面

                //     关于doublewrite相关的读取，恢复操作，将在后面详细讨论

                // 6. 将log block中的log首先保存在recv_sys_struct的buf中，等

                //     收集一次读取的4个pages中的所以日志之后，统一进行解析

                // 7. 日志解析的操作，在函数recv_parse_log_recs中完成

                // 8. 完成日志解析之后，所有的解析日志并非立即应用，而是存储

                //     于hash表之中，hash表大小的上限就是前面提到的avail_mem

                //     也就是buf pool大小 – 512个pages，hash表大小超过此限制，

                //     则需要调用recv_apply_hashed_log_recs函数，redo hash表中的

                //     日志，此函数的详细流程在下方给出。

recv_scan_log_recs(avail_mem, store_to_hash, buf, contigous_lsn);

recv_init_crash_recovery();

fil_load_single_table_tablespaces();         // 流程4

fil_load_single_table_tablespace();

fil_node_create();

trx_sys_doublewrite_init_or_restore_pages();// 流程5

recv_sys_add_to_parsing_buf();                 // 流程6

start_offset = LOG_BLOCK_HDR_SIZE;

end_offset=OS_FILE_LOG_BLOCK_SIZE–LOG_BLOCK_TRL_SIZE;

// 将log block中的redo日志内容copy到recv_sys->buf中，

                        // 需要跳过log block的头部(12 bytes)与尾部(4 bytes)

memcpy(…,log_block+start_offset, end_offset-start_offset);

// 将recv_sys_struct->buf中保存的日志进行解析。解析完成

                    // 的日志存储到hash表之中，流程如下：

                    // 7.1 首先划分日志大类型：单一日志(文件操作？) or 多日志

                    // 7.2 解析一条日志，返回的内容包括：日志长度；日志类型；

                    //     日志操作对应的表空间ID；Page_no；以及日志主体body

                    //     关于日志类型，可参考mtr0mtr.h文件中的定义

                    //     recv_parse_or_apply_log_rec_body函数遍历所有日志

//     类型，解析并应用(crash recovery时先不应用，解析返回)

                    // 7.3 若日志操作对应的是文件操作，那么crash recover不处理

                    //     但是XtraBackup需要处理文件操作日志，重用这些日志

                    // 7.4 日志操作对应的不是文件操作，则将解析的日志存入

                    //     hash表，hash值根据(space, page_no)组合计算而来，

                    //     相同的page操作日志，在hash表中保存在一起，同时

//      按照日志操作的顺序，链接在双向链表之中。

                    //     (可以尽量合并同一个page的操作，回放日志更加高效？)

                    // 7.5 上面提到的流程，同样适用于多日志的处理，唯一的不同

                    //     之处在于，多日志不包含文件操作，文件操作一定是单条

recv_parse_log_recs();                         // 流程7

recv_parse_log_rec(type, space, page_no, body);    // 流程7.2

mlog_parse_initial_log_record();

recv_parse_or_apply_log_rec_body();

recv_add_to_hash_table();                    // 流程7.4

recv_get_fil_addr_struct();

// 若hash表空间占用量超过上限，那么则应用hash表中的

                    // 所有日志到对应的page上，过程中不允许使用Insert Buf

                    // 应用日志的流程如下：

                    // 8.1 遍历hash表中的每一个bucket，以及bucket中的每一项，

                    // 8.2 调用buf_page_peek函数，判断page是否已经在buffer，

                    //     若存在，则直接根据buffer pool中的页面进行日志重做，

                    //     重做(redo)按照日志生成的顺序进行，老日志先做。

                    //     首先，读取page的最新page_lsn，若大于日志lsn，跳过，

                    //     否则，调用recv_parse_or_apply_log_rec_body函数进行

                    //     redo。需要记录redo日志，并且修改page_lsn。

//     重做完一个页面，recv_sys->n_addrs计数– .

                    // 8.3 若page当前不在buffer pool中，则调用recv_read_in_area

                    //     函数进行批量读取page(这些page都是需要恢复的page)

                    //     批量读取的页面数上限RECV_READ_AHEAD_AREA = 128。

                    //     批量读取page之后，视情况flush前面redo产生的脏页。

                    // 8.4 当前log hash表中的日志redo全部完成之后，清空

                    //     buffer pool中的所有页面，开始进行下一轮的redo操作

                    // 8.5 清空当前的log hash表，为下一轮redo准备。

recv_apply_hashed_log_recs(FALSE);             // 流程8

// 取出Hash表第i个bucket中的第一个页面对应的日志组

HASH_GET_FIRST(recv_sys->addr_hash, i);

 

buf_page_peek();

buf_page_get();

recv_recover_page();                    // 流程8.2

recv_parse_or_apply_log_rec_body();

recv_read_in_area();                        // 流程8.3

buf_read_recv_pages();

buf_flush_free_margins();

// 取出Hash表第i个bucket中的下一个页面对应的日志组

HASH_GET_NEXT(addr_hash, recv_addr);
Buf_pool_invalidate();                        // 流程8.4

Recv_sys_empty_hash();                        // 流程8.5

// 回到recv_recovery_from_checkpoint_start_func函数，在redo完成之后，

            // 若当前有多个日志组，则同步所有日志组到一致状态。

            // recv_recovery_from_checkpoint_start_func函数至此结束。

recv_synchronize_groups();

// 初始化表数据字典，同时初始化系统表数据字典结构，主要包括：

        // SYS_TABLES; SYS_COLUMNS; SYS_INDEXES; SYS_FIELDS;

dict_boot();

// 前面的recv_recovery_from_checkpoint_start_func函数完成了crash recovery

        // 的redo部分操作，而下面的trx_sys_init_at_db_start函数则为了实现crash

        // recovery阶段的undo部分操作(基于rollback segment回滚段的undo)，包括：

        // 未成功commit事务的收集整理，按类别划分，真正undo操作的前期准备。

        // undo信息收集整理的流程如下：

        // 1. 读取Transaction system header页面，系统表空间的第五个page

        // 2. 初始化内存回滚段对象，主要内容包括：

        //      2.1 读取每个回滚段对应的回滚段段头页(page_no)

        //     2.2 读取每个回滚段对应的表空间序号(space_id)

        //     2.3 根据2.1；2.2读取的信息，重构回滚段内存结构：

        //     2.3.1 将回滚段链接到系统事务管理结构的链表中(trx_sys->rseg_list)

        //     2.3.2 读取当前回滚段的段头页(trs_rsegf_get_new())，结构可见trx0rseg.h

        //     2.3.3 分析回滚段段头页，取出其中的undo slot (每个回滚段段头页，

//          最多能够包含个TRX_RSEG_N_SLOTS undo slot，page_size / 16 = 1024)

        //          每个slot占用 4 bytes，记录的则是当前undo对应的undo page_no

        //         每个事务需要占用两个undo slot(insert & update)

        //     2.3.4 根据undo slot中记录的page_no，读取对应的undo page信息：

        //         undo_type：    UNDO_INSERT or UPDATE;

        //          undo_state：    TRX_UNDO_ACTIVE or TRX_UNDO_PREPARE

        //         undo_offset：    当前undo最后一条undo日志在页面中的位置

        //         trx_id：        读取最后一条undo日志头，获得日志对应事务ID

        //         xid：            若存在XA事务，则读取XA事务的xid

        //         last_page_no：    当前undo最后(最新)一条日志写的undo page

//         在这些信息读取之后，创建trx_undo_t，undo内存结构

        //     2.3.5 根据last_page_no与undo_offset，读取最后一条undo日志内容

        //     2.3.6 根据最后一条undo rec，读取其对应的undo 序列号

        //     2.3.7 当前undo，链接到回滚段对应的链表中(insert/update_undo_list)

trx_sys_init_at_db_start();

trx_sysf_get(TRX_SYS_SPACE, TRX_SYS_PAGE_NO);

trx_rseg_list_and_array_init();

trx_rseg_create_instance();

trx_sysf_rseg_get_page_no();                    // 流程2.1

trx_sysf_rseg_get_space();                    // 流程2.2

trx_rseg_mem_create();                        // 流程2.3

trx_undo_lists_init();                    // 流程2.3.3

trx_undo_mem_create_at_db_start();    // 流程2.3.4

trx_undo_mem_create();        // 流程

trx_undo_page_get_last_rec();    // 流程2.3.5

trx_undo_rec_get_undo_no();    // 流程2.3.6

UT_LIST_ADD_LAST(undo_list, undo); // 流程2.3.7

// 完成undo信息的收集，接下来就是根据undo信息，重建未提交事务。

// 未提交事务的重建流程如下：

// 1. 遍历trx_sys结构中的rollback segment回滚段链表，取出所有回滚段

// 2. 遍历每个回滚段的insert_undo_list与update_undo_list，取出的undo

// 3. 根据undo日志信息，重建事务；并且根据事务的不同状态：

//     3.1 undo事务状态为TRX_UNDO_ACTIVE，为活跃事务，TRX_ACTIVE

//     3.2 undo事务状态为TRX_UNDO_PREPARED -> TRX_PREPARED

// 4. 将事务按照trx_id的顺序链入trx_sys->trx_list链表

// 注意：在重建事务时，事务的start_time也为新的时间，而不是crash

// 前的事务真正创建时间。

trx_lists_init_at_db_start();

    trx_create();                            // 流程3

// trx->undo_no，记录了当前事务的undo序列号，也代表当前事务一共

// 修改了多少行记录。

rows_to_undo += trx->undo_no;

// 创建purge操作系统结构。至此，undo信息与undo事务的创建结束。

trx_purge_sys_create();

            // undo信息重构，事务创建完成之后，进入到crash recovery的最后一个步骤

            // 最后一个步骤的流程如下：

            // 1. redo最后hash表中最后一部分log，最后一次hash表未满，在此时redo

            // 2. 打印InnoDB redo log位置信息；以及最后一次commit操作的binlog信息

            //     两个信息都保存于transaction system header page中。[0, 5]

            // 3. 回滚处于ACTIVE状态的DDL操作事务，此时并不回滚DML事务。

recv_recovery_from_checkpoint_finish();

recv_apply_hashed_log_recs();

trx_rollback_or_clean_recovered(FALSE);

 

// 回滚DML操作ACTIVE事务，在此函数中完成；而处于PREPARE状态的

        // 事务，并不回滚，而是等待MySQL上层的binlog判断最终的回滚or提交

 

        // 回滚DML操作，通过新创建一个线程完成，而非在主线程中执行

recv_recovery_rollback_active();

os_thread_create(trx_rollback_or_clean_all_recovered);

trx_rollback_or_clean_recover(TRUE);

 

// 创建加锁超时监控线程

os_thread_create(&srv_lock_timeout_thread);

// 创建InnoDB主线程，做purge，checkpoint，dirty pages flush操作

os_thread_create(&srv_master_thread);

// 至此，innobase_start_or_create_for_mysql函数处理完毕，crash recovery

    // 操作也基本完成，InnoDB引擎恢复成功，处于open状态

1. Crash Recovery优化

根据crash recovery流程，后续人员发现其中有两个性能不足的点：

• 控制redo log hash table的大小

  redo log hash table大小，不能超过available_mem，如何判断？Bug #49535

• redo 过程中维护flush_list

  按照dirty page最早的修改时间排序的一个链表结构，方便进行fuzzy checkpoint？Bug #29847
  

  在正常超过过程中，由于lsn是递增生成，因此新修改的page一定位于flush list的最前面。但是在crash recovery过程中，redo是按照页面进行batch操作，不同页面的oldest_modification不一定递增产生，因此每个页面加入flush list，都需要遍历flush list链表，消耗cpu性能。

两个问题的说明与解决方案，具体可参考[1][2]。而接下来的部分，主要是从源码分析两个问题的解决方案。

1. Hash Table Size

原来是遍历hash table，获得hash table中的页面数量，然后判断hash table的size是否已经超过指定大小。

新的做法是，在 recs_sys->heap 结构中，新增一个total_size字段，每次heap新增一个block，则将相应的block_size加到total_size之上。

只需要判断total_size与available_memory之间的大小，即可以判断hash table size是否超过指定大小，简单方便。

1. Red Black Tree(RBT)

crash recovery过程中，page的oldest_modification不一定递增生成，需要遍历整个flush list链表，查找正确的插入位置。为了解决链表插入操作的性能不足，InnoDB Plugin在crash recovery过程中，提供了一个Red Black Tree(红黑树：ib_rbt_struct)数据结构，用于加速crash recovery过程。源码的修改主要集中于buf_flush_insert_sorted_into_flush_list函数：

 

buf0flu.c::buf_flush_insert_sorted_into_flush_list();

    // 1. 如果使用Red Black Tree，则首先将页面插入Red Black Tree之中

    // 2. Red Black Tree，按照<page.oldest_modification, space, offset>排序

    // 3. 插入完成之后，并且返回当前插入节点的前一个节点

    if (buf_pool->flush_rbt)

        prev_b = buf_flush_insert_in_flush_rbt(&block->page);            // 流程1

            cnode = rbt_insert(buf_pool->flush_rbt, &page, &page);        // 流程2

            rbt_prev(buf_pool->flush_rbt, cnode);                        // 流程3

    // 4. 根据Red Black Tree返回的前一个节点，将当前page链入flush list中

    UT_LIST_INSERT_AFTER(list, buf_pool->flush_list, prev_b, &block->page);    // 流程4

 

crash recovery过程中，当恢复由于内存不足，或者是全部hash table中的全部redo应用完毕，都会调用函数，清空内存中的所有dirty pages，与此同时，也相应的逐个删除Red Black Tree中的page。

 

buf0flu.cc::buf_flush_remove(bpage);

    buf_flush_delete_from_flush_rbt(bpage);

        rbt_delete(buf_pool->flush_rbt, &bpage);

1. 优化效果

下图是截自于[2]的第13页，从中可以看出两个优化对于crash recovery带来的影响。在这个测试用例下，恢复时间改进了32倍。尤其是改进2，让log applying改进了35.5倍。

1. rollback segment & Transaction

本小节，主要讨论InnoDB的两个主要数据结构的关系，其一是rollback segment，其二是transaction。

1. rollback segment

• Transaction System Header Page

  系统表空间的第五个Page [TRX_SYS_SPACE, TRX_SYS_PAGE_NO] ，该页面中保存了最新的binlog信息，日志信息等。同时，保存了每个undo segments的回滚段段头页信息。每个回滚段信息包括[space_id, page_no]组合，指向回滚段段头页。

   

• Rollback Segment Header Page
  

  回滚段段头页，其中最重要的信息是undo slot：undo槽。回滚段段头页包含1024个undo slot，每个slot中存储的是page_no，指向Undo Segment Header Page。

  undo slot可以这么理解，一个事务的一类操作(insert or update)的undo通过链表链接起来，形成一个undo slot。
  

  每个事务，需要占用两个undo slot，一个slot用于处理事务的所有insert操作；另一个slot用于处理事务的delete/update操作，在事务中的定义如下：

  trx_undo_t*    insert_undo;    /*!< pointer to the insert undo log, or

                      NULL if no inserts performed yet */

      trx_undo_t*    update_undo;    /*!< pointer to the update undo log, or

                      NULL if no update performed yet */

   

• Undo Segment Header Page
  

  undo slot中存储的page_no，对应的就是Undo Segment Header Page。Undo Segment Header Page，主要有以下几个头结构：

1. TRX_UNDO_PAGE_HDR(undo页头)

   事务操作类型；page的free空间等(trx0undo.h)

2. TRX_UNDO_SEG_HDR(undo段头)

   事务状态；undo log header位置；undo page链表(trx0undo.h)

3. undo log header(undo日志头)

   起始地址在TRX_UNDO_SEG_HDR中保存。内容包括：事务id；xid；下一个undo log header位置等(trx0undo.h)

    

通过读取undo段头中的undo page链表，获取当前undo写的最后一个page，然后读取此page上的最后一个undo record，就完成了一个undo slot的解析。事务rollback时，首先rollback最后一个undo record，然后根据此undo record记录的上一个undo的位置，继续回滚上一条undo。

根据当前undo record，如何获取上一条undo record？通过跟踪函数trx0roll.c::trx_roll_pop_top_rec_of_trx()，可以略知一二。

1. undo page有两种，undo segment header page与普通undo page。

   普通undo page不包含前面提到的undo日志头。

   普通undo page中，第一个undo记录存储于[TRX_UNDO_PAGE_HDR + TRX_UNDO_PAGE_HDR_SIZE]处
   

   undo segment header page，第一个undo记录(不是undo日志头)存储于undo日志头结构中的TRX_UNDO_LOG_START处。
   

   普通undo page，最后一个undo记录存储于空闲位置之前
   

   undo segment header page，最后一个undo记录存储于下一个undo日志头之前
   

    

2. 若undo的前一条记录与当前undo记录在同一页面

   前一条记录的位置 = undo_page + mach_read_from_2(rec – 2);

   当前undo record的前面2 bytes，记录了前一个undo record的位置

    

3. 若undo的前一条记录与当前undo记录不在同一页面

   首先通过当前undo record所处的undo page页面，读取其TRX_UNDO_SEG_HDR(undo段头)获得前一个undo page

   然后读取前一个undo page中的最后一个undo record即可。

 

1. Transaction

在Rollback Segment的基础上，加上了事务部分。事务部分相对简单，与undo相关的包括：

• Transaction System Structure

  事务的集中管理者，主要的结构包括：

  • max_trx_id：    下一个未分配事务ID
  • trx_list：        所有活跃事务链表

   

• Transaction Structure

事务的内存结构，跟undo相关的成员包括：

• undo_no

  事务的DML序列号。标识事务当前修改了多少行记录。

• update_undo

  事务所有的update/delete_mark操作，保存在这个undo链表中，占用一个undo slot

  update_undo对应的是trx_undo_struct数据结构，其中包含undo slot id；rollback segment id；最新一条undo记录写的page_no以及page_offset信息。
  

• insert_undo

  事务所有的insert操作，保存在一个undo链表中，占用一个undo slot

   

因此，一个事务，如果既包括insert操作，也包括update/delete_mark操作，则需要占用两个undo slot。

1. DB_ROLLBACK_PTR

在InnoDB cluster index的记录，有一个系统列DB_ROLLBACK_PTR：7 bytes。组成如下：

• 最低位2 bytes：前一版本所在undo页面内的偏移；
• 中间 4 bytes：所在undo页面page_no；
• 最高位 1 bytes分为两部分；
  • 低 7 bits：     rollback segment id (128个)。
  • 最高位 1 bit：标识当前操作类型，insert or update操作。若为insert操作，则直接不用undo，没有前一版本。
    

1. 参考资料

[1] http://blogs.innodb.com/wp/2010/04/innodb-performance-recovery/

[2] InnoDB Plugin: Performance Features and Benchmarks

标签:  Crash Recovery,  Double Write,  InnoDB,  Trasaction,  Undo Page,  Undo Segment