MySQL是如何保证数据不丢的
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图1 两阶段提交示意图
这个图不是一个update语句的执行流程吗,怎么还会调用commit语句?原因是把两个“commit”的概念混淆了:
平常说的commit语句,是指MySQL语法中,用于提交一个事务的命令。一般跟begin/start transaction 配对使用。
而我们图中用到的这个commit步骤,指的是事务提交过程中的一个小步骤,也是最后一步。当这个步骤执行完成后,这个事务就提交完成了。
commit语句执行的时候,会包含commit 步骤。
而我们这个例子里面,没有显式地开启事务,因此这个update语句自己就是一个事务,在执行完成后提交事务时,就会用到这个“commit步骤“。
接下来,我们就一起分析一下在两阶段提交的不同时刻,MySQL异常重启会出现什么现象。
如果在图中时刻A的地方,也就是写入redo log 处于prepare阶段之后、写binlog之前,发生了崩溃(crash),由于此时binlog还没写,redo log也还没提交,所以崩溃恢复的时候,这个事务会回滚。这时候,binlog还没写,所以也不会传到备库。到这里,大家都可以理解。
如果binlog写完,redo log还没commit前发生crash,那崩溃恢复的时候MySQL会怎么处理?
我们先来看一下崩溃恢复时的判断规则。
如果redo log里面的事务是完整的,也就是已经有了commit标识,则直接提交;
如果redo log里面的事务只有完整的prepare,则判断对应的事务binlog是否存在并完整:
a. 如果是,则提交事务;
b. 否则,回滚事务。
这里,时刻B发生crash对应的就是2(a)的情况,崩溃恢复过程中事务会被提交。
现在,我们继续延展一下这个问题。
追问1:MySQL怎么知道binlog是完整的?
回答:一个事务的binlog是有完整格式的:
statement格式的binlog,最后会有COMMIT;
row格式的binlog,最后会有一个XID event。
另外,在MySQL 5.6.2版本以后,还引入了binlog-checksum参数,用来验证binlog内容的正确性。对于binlog日志由于磁盘原因,可能会在日志中间出错的情况,MySQL可以通过校验checksum的结果来发现。所以,MySQL还是有办法验证事务binlog的完整性的。
追问2:redo log 和 binlog是怎么关联起来的?
回答:它们有一个共同的数据字段,叫XID。崩溃恢复的时候,会按顺序扫描redo log:
如果碰到既有prepare、又有commit的redo log,就直接提交;
如果碰到只有parepare、而没有commit的redo log,就拿着XID去binlog找对应的事务。
追问3:处于prepare阶段的redo log加上完整binlog,重启就能恢复,MySQL为什么要这么设计?
回答:其实,这个问题还是跟我们在反证法中说到的数据与备份的一致性有关。在时刻B,也就是binlog写完以后MySQL发生崩溃,这时候binlog已经写入了,之后就会被从库(或者用这个binlog恢复出来的库)使用。
所以,在主库上也要提交这个事务。采用这个策略,主库和备库的数据就保证了一致性。
追问4:如果这样的话,为什么还要两阶段提交呢?干脆先redo log写完,再写binlog。崩溃恢复的时候,必须得两个日志都完整才可以。是不是一样的逻辑?
回答:其实,两阶段提交是经典的分布式系统问题,并不是MySQL独有的。
如果必须要举一个场景,来说明这么做的必要性的话,那就是事务的持久性问题。
对于InnoDB引擎来说,如果redo log提交完成了,事务就不能回滚(如果这还允许回滚,就可能覆盖掉别的事务的更新)。而如果redo log直接提交,然后binlog写入的时候失败,InnoDB又回滚不了,数据和binlog日志又不一致了。
两阶段提交就是为了给所有人一个机会,当每个人都说“我ok”的时候,再一起提交。
追问5:不引入两个日志,也就没有两阶段提交的必要了。只用binlog来支持崩溃恢复,又能支持归档,不就可以了?
回答:这位同学的意思是,只保留binlog,然后可以把提交流程改成这样:… -> “数据更新到内存” -> “写 binlog” -> “提交事务”,是不是也可以提供崩溃恢复的能力?
答案是不可以。
如果说历史原因的话,那就是InnoDB并不是MySQL的原生存储引擎。MySQL的原生引擎是MyISAM,设计之初就有没有支持崩溃恢复。
InnoDB在作为MySQL的插件加入MySQL引擎家族之前,就已经是一个提供了崩溃恢复和事务支持的引擎了。
InnoDB接入了MySQL后,发现既然binlog没有崩溃恢复的能力,那就用InnoDB原有的redo log好了。
而如果说实现上的原因的话,就有很多了。就按照问题中说的,只用binlog来实现崩溃恢复的流程,我画了一张示意图,这里就没有redo log了。
图2 只用binlog支持崩溃恢复
这样的流程下,binlog还是不能支持崩溃恢复的。我说一个不支持的点吧:binlog没有能力恢复“数据页”。
如果在图中标的位置,也就是binlog2写完了,但是整个事务还没有commit的时候,MySQL发生了crash。
重启后,引擎内部事务2会回滚,然后应用binlog2可以补回来;但是对于事务1来说,系统已经认为提交完成了,不会再应用一次binlog1。
但是,InnoDB引擎使用的是WAL技术,执行事务的时候,写完内存和日志,事务就算完成了。如果之后崩溃,要依赖于日志来恢复数据页。
也就是说在图中这个位置发生崩溃的话,事务1也是可能丢失了的,而且是数据页级的丢失。此时,binlog里面并没有记录数据页的更新细节,是补不回来的。
你如果要说,那我优化一下binlog的内容,让它来记录数据页的更改可以吗?但,这其实就是又做了一个redo log出来。
所以,至少现在的binlog能力,还不能支持崩溃恢复。
追问6:那能不能反过来,只用redo log,不要binlog?
回答:如果只从崩溃恢复的角度来讲是可以的。你可以把binlog关掉,这样就没有两阶段提交了,但系统依然是crash-safe的。
但是,如果你了解一下业界各个公司的使用场景的话,就会发现在正式的生产库上,binlog都是开着的。因为binlog有着redo log无法替代的功能。
一个是归档。redo log是循环写,写到末尾是要回到开头继续写的。这样历史日志没法保留,redo log也就起不到归档的作用。
一个就是MySQL系统依赖于binlog。binlog作为MySQL一开始就有的功能,被用在了很多地方。其中,MySQL系统高可用的基础,就是binlog复制。
还有很多公司有异构系统(比如一些数据分析系统),这些系统就靠消费MySQL的binlog来更新自己的数据。关掉binlog的话,这些下游系统就没法输入了。
总之,由于现在包括MySQL高可用在内的很多系统机制都依赖于binlog,所以“鸠占鹊巢”redo log还做不到。你看,发展生态是多么重要。
追问7:redo log一般设置多大?
回答:redo log太小的话,会导致很快就被写满,然后不得不强行刷redo log,这样WAL机制的能力就发挥不出来了。
所以,如果是现在常见的几个TB的磁盘的话,就不要太小气了,直接将redo log设置为4个文件、每个文件1GB吧。
追问8:正常运行中的实例,数据写入后的最终落盘,是从redo log更新过来的还是从buffer pool更新过来的呢?
回答:这个问题其实问得非常好。这里涉及到了,“redo log里面到底是什么”的问题。
实际上,redo log并没有记录数据页的完整数据,所以它并没有能力自己去更新磁盘数据页,也就不存在“数据最终落盘,是由redo log更新过去”的情况。
如果是正常运行的实例的话,数据页被修改以后,跟磁盘的数据页不一致,称为脏页。最终数据落盘,就是把内存中的数据页写盘。这个过程,甚至与redo log毫无关系。
在崩溃恢复场景中,InnoDB如果判断到一个数据页可能在崩溃恢复的时候丢失了更新,就会将它读到内存,然后让redo log更新内存内容。更新完成后,内存页变成脏页,就回到了第一种情况的状态。
追问9:redo log buffer是什么?是先修改内存,还是先写redo log文件?
在一个事务的更新过程中,日志是要写多次的。比如下面这个事务:
begin; insert into t1 ... insert into t2 ... commit;
这个事务要往两个表中插入记录,插入数据的过程中,生成的日志都得先保存起来,但又不能在还没commit的时候就直接写到redo log文件里。
所以,redo log buffer就是一块内存,用来先存redo日志的。也就是说,在执行第一个insert的时候,数据的内存被修改了,redo log buffer也写入了日志。
但是,真正把日志写到redo log文件(文件名是 ib_logfile+数字),是在执行commit语句的时候做的。
(这里说的是事务执行过程中不会“主动去刷盘”,以减少不必要的IO消耗。但是可能会出现“被动写入磁盘”,比如内存不够、其他事务提交等情况)。
单独执行一个更新语句的时候,InnoDB会自己启动一个事务,在语句执行完成的时候提交。过程跟上面是一样的,只不过是“压缩”到了一个语句里面完成。
以上这些问题,就是把大家提过的关于redo log和binlog的问题串起来,做的一次集中回答。如果你还有问题,可以在评论区继续留言补充。
WAL 的全称是Write-Ahead Logging,它的关键点就是先写日志,再写磁盘。 提升性能的核心机制,也的确是尽量减少随机读写
结论:只要redo log和binlog保证持久化到磁盘,就能确保MySQL异常重启后,数据可以恢复。
但是redo log的写入流程是怎么样的,如何保证redo log真实地写入了磁盘。
binlog的写入机制
其实,binlog的写入逻辑比较简单: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。
一个事务的binlog是不能被拆开的,因此不论这个事务多大,也要确保一次性写入。这就涉及到了binlog cache的保存问题。
系统给binlog cache分配了一片内存,每个线程一个,参数 binlog_cache_size用于控制单个线程内binlog cache所占内存的大小。如果超过了这个参数规定的大小,就要暂存到磁盘。
事务提交的时候,执行器把binlog cache里的完整事务写入到binlog中,并清空binlog cache。状态如图1所示。
图1 binlog写盘状态
可以看到,每个线程有自己binlog cache,但是共用同一份binlog文件。
图中的write,指的就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。
图中的fsync,才是将数据持久化到磁盘的操作。一般情况下,我们认为fsync才占磁盘的IOPS。
write 和fsync的时机,是由参数sync_binlog控制的:
sync_binlog=0的时候,表示每次提交事务都只write,不fsync;
sync_binlog=1的时候,表示每次提交事务都会执行fsync;
sync_binlog=N(N>1)的时候,表示每次提交事务都write,但累积N个事务后才fsync。
因此,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。在实际的业务场景中,考虑到丢失日志量的可控性,一般不建议将这个参数设成0,比较常见的是将其设置为100~1000中的某个数值。
但是,将sync_binlog设置为N,对应的风险是:如果主机发生异常重启,会丢失最近N个事务的binlog日志。
redo log的写入机制
接下来,我们再说说redo log的写入机制。上文介绍了redo log buffer。事务在执行过程中,生成的redo log是要先写到redo log buffer的。
然后就有同学问了,redo log buffer里面的内容,是不是每次生成后都要直接持久化到磁盘呢?答案是,不需要。
如果事务执行期间MySQL发生异常重启,那这部分日志就丢了。由于事务并没有提交,所以这时日志丢了也不会有损失。
那么,另外一个问题是,事务还没提交的时候,redo log buffer中的部分日志有没有可能被持久化到磁盘呢?
答案是,确实会有。
这个问题,要从redo log可能存在的三种状态说起。这三种状态,对应的就是图2 中的三个颜色块。
图3 redo log 组提交
从图中可以看到,
trx1是第一个到达的,会被选为这组的 leader;
等trx1要开始写盘的时候,这个组里面已经有了三个事务,这时候LSN也变成了160;
trx1去写盘的时候,带的就是LSN=160,因此等trx1返回时,所有LSN小于等于160的redo log,都已经被持久化到磁盘;
这时候trx2和trx3就可以直接返回了。
所以,一次组提交里面,组员越多,节约磁盘IOPS的效果越好。但如果只有单线程压测,那就只能老老实实地一个事务对应一次持久化操作了。
在并发更新场景下,第一个事务写完redo log buffer以后,接下来这个fsync越晚调用,组员可能越多,节约IOPS的效果就越好。
为了让一次fsync带的组员更多,MySQL有一个很有趣的优化:拖时间。在介绍两阶段提交的时候,我曾经给你画了一个图,现在我把它截过来。
图5 两阶段提交细化
这么一来,binlog也可以组提交了。在执行图5中第4步把binlog fsync到磁盘时,如果有多个事务的binlog已经写完了,也是一起持久化的,这样也可以减少IOPS的消耗。
不过通常情况下第3步执行得会很快,所以binlog的write和fsync间的间隔时间短,导致能集合到一起持久化的binlog比较少,因此binlog的组提交的效果通常不如redo log的效果那么好。
如果你想提升binlog组提交的效果,可以通过设置 binlog_group_commit_sync_delay 和 binlog_group_commit_sync_no_delay_count来实现。
binlog_group_commit_sync_delay参数,表示延迟多少微秒后才调用fsync;
binlog_group_commit_sync_no_delay_count参数,表示累积多少次以后才调用fsync。
这两个条件是或的关系,也就是说只要有一个满足条件就会调用fsync。
所以,当binlog_group_commit_sync_delay设置为0的时候,binlog_group_commit_sync_no_delay_count也无效了。
之前有同学在评论区问到,WAL机制是减少磁盘写,可是每次提交事务都要写redo log和binlog,这磁盘读写次数也没变少呀?
现在你就能理解了,WAL机制主要得益于两个方面:
redo log 和 binlog都是顺序写,磁盘的顺序写比随机写速度要快;
组提交机制,可以大幅度降低磁盘的IOPS消耗。
分析到这里,我们再来回答这个问题:如果你的MySQL现在出现了性能瓶颈,而且瓶颈在IO上,可以通过哪些方法来提升性能呢?
针对这个问题,可以考虑以下三种方法:
设置 binlog_group_commit_sync_delay 和 binlog_group_commit_sync_no_delay_count参数,减少binlog的写盘次数。这个方法是基于“额外的故意等待”来实现的,因此可能会增加语句的响应时间,但没有丢失数据的风险。
将sync_binlog 设置为大于1的值(比较常见是100~1000)。这样做的风险是,主机掉电时会丢binlog日志。
将innodb_flush_log_at_trx_commit设置为2。这样做的风险是,主机掉电的时候会丢数据。
我不建议你把innodb_flush_log_at_trx_commit 设置成0。因为把这个参数设置成0,表示redo log只保存在内存中,这样的话MySQL本身异常重启也会丢数据,风险太大。而redo log写到文件系统的page cache的速度也是很快的,所以将这个参数设置成2跟设置成0其实性能差不多,但这样做MySQL异常重启时就不会丢数据了,相比之下风险会更小。
小结
在专栏的第2篇和第15篇文章中,我和你分析了,如果redo log和binlog是完整的,MySQL是如何保证crash-safe的。今天这篇文章,我着重和你介绍的是MySQL是“怎么保证redo log和binlog是完整的”。
希望这三篇文章串起来的内容,能够让你对crash-safe这个概念有更清晰的理解。
之前的第15篇答疑文章发布之后,有同学继续留言问到了一些跟日志相关的问题,这里为了方便你回顾、学习,我再集中回答一次这些问题。
问题1:执行一个update语句以后,我再去执行hexdump命令直接查看ibd文件内容,为什么没有看到数据有改变呢?
回答:这可能是因为WAL机制的原因。update语句执行完成后,InnoDB只保证写完了redo log、内存,可能还没来得及将数据写到磁盘。
问题2:为什么binlog cache是每个线程自己维护的,而redo log buffer是全局共用的?
回答:MySQL这么设计的主要原因是,binlog是不能“被打断的”。一个事务的binlog必须连续写,因此要整个事务完成后,再一起写到文件里。
而redo log并没有这个要求,中间有生成的日志可以写到redo log buffer中。redo log buffer中的内容还能“搭便车”,其他事务提交的时候可以被一起写到磁盘中。
问题3:事务执行期间,还没到提交阶段,如果发生crash的话,redo log肯定丢了,这会不会导致主备不一致呢?
回答:不会。因为这时候binlog 也还在binlog cache里,没发给备库。crash以后redo log和binlog都没有了,从业务角度看这个事务也没有提交,所以数据是一致的。
问题4:如果binlog写完盘以后发生crash,这时候还没给客户端答复就重启了。等客户端再重连进来,发现事务已经提交成功了,这是不是bug?
回答:不是。
你可以设想一下更极端的情况,整个事务都提交成功了,redo log commit完成了,备库也收到binlog并执行了。但是主库和客户端网络断开了,导致事务成功的包返回不回去,这时候客户端也会收到“网络断开”的异常。这种也只能算是事务成功的,不能认为是bug。
实际上数据库的crash-safe保证的是:
如果客户端收到事务成功的消息,事务就一定持久化了;
如果客户端收到事务失败(比如主键冲突、回滚等)的消息,事务就一定失败了;
如果客户端收到“执行异常”的消息,应用需要重连后通过查询当前状态来继续后续的逻辑。此时数据库只需要保证内部(数据和日志之间,主库和备库之间)一致就可以了。
到此,相信大家对“MySQL是如何保证数据不丢的”有了更深的了解,不妨来实际操作一番吧!这里是创新互联网站,更多相关内容可以进入相关频道进行查询,关注我们,继续学习!
本文题目:MySQL是如何保证数据不丢的
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