MySQL | MySQL是怎么保证数据不丢的？

向右看齐 2023-06-12 11:09 209阅读 0赞

今天我和你介绍的方法，跟数据的可靠性有关。结论是：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。

有同学问，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。那么今天，我们就再一起看看 MySQL 写入 binlog 和 redo log 的流程。

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。

![640?wx\_fmt=png][640_wx_fmt_png]

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：

1.  sync\_binlog=0 的时候，表示每次提交事务都只 write，不 fsync；
2.  sync\_binlog=1 的时候，表示每次提交事务都会执行 fsync；
3.  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。

**接下来，我们再说说 redo log 的写入机制。**

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。

![640?wx\_fmt=png][640_wx_fmt_png 1]

图 2 MySQL redo log 存储状态

这三种状态分别是：

1.  存在 redo log buffer 中，物理上是在 MySQL 进程内存中，就是图中的红色部分；
2.  写到磁盘 (write)，但是没有持久化（fsync)，物理上是在文件系统的 page cache 里面，也就是图中的黄色部分；
3.  持久化到磁盘，对应的是 hard disk，也就是图中的绿色部分。

日志写到 redo log buffer 是很快的，wirte 到 page cache 也差不多，但是持久化到磁盘的速度就慢多了。

为了控制 redo log 的写入策略，InnoDB 提供了 innodb\_flush\_log\_at\_trx\_commit 参数，它有三种可能取值：

1.  设置为 0 的时候，表示每次事务提交时都只是把 redo log 留在 redo log buffer 中 ;
2.  设置为 1 的时候，表示每次事务提交时都将 redo log 直接持久化到磁盘；
3.  设置为 2 的时候，表示每次事务提交时都只是把 redo log 写到 page cache。

InnoDB 有一个后台线程，每隔 1 秒，就会把 redo log buffer 中的日志，调用 write 写到文件系统的 page cache，然后调用 fsync 持久化到磁盘。

注意，事务执行中间过程的 redo log 也是直接写在 redo log buffer 中的，这些 redo log 也会被后台线程一起持久化到磁盘。也就是说，一个没有提交的事务的 redo log，也是可能已经持久化到磁盘的。

实际上，除了后台线程每秒一次的轮询操作外，还有两种场景会让一个没有提交的事务的 redo log 写入到磁盘中。

1.  **一种是，redo log buffer 占用的空间即将达到 innodb\_log\_buffer\_size 一半的时候，后台线程会主动写盘。**注意，由于这个事务并没有提交，所以这个写盘动作只是 write，而没有调用 fsync，也就是只留在了文件系统的 page cache。
2.  **另一种是，并行的事务提交的时候，顺带将这个事务的 redo log buffer 持久化到磁盘。**假设一个事务 A 执行到一半，已经写了一些 redo log 到 buffer 中，这时候有另外一个线程的事务 B 提交，如果 innodb\_flush\_log\_at\_trx\_commit 设置的是 1，那么按照这个参数的逻辑，事务 B 要把 redo log buffer 里的日志全部持久化到磁盘。这时候，就会带上事务 A 在 redo log buffer 里的日志一起持久化到磁盘。

这里需要说明的是，我们介绍两阶段提交的时候说过，时序上 redo log 先 prepare， 再写 binlog，最后再把 redo log commit。

如果把 innodb\_flush\_log\_at\_trx\_commit 设置成 1，那么 redo log 在 prepare 阶段就要持久化一次，因为有一个崩溃恢复逻辑是要依赖于 prepare 的 redo log，再加上 binlog 来恢复的。

每秒一次后台轮询刷盘，再加上崩溃恢复这个逻辑，InnoDB 就认为 redo log 在 commit 的时候就不需要 fsync 了，只会 write 到文件系统的 page cache 中就够了。

通常我们说 MySQL 的“双 1”配置，指的就是 sync\_binlog 和 innodb\_flush\_log\_at\_trx\_commit 都设置成 1。也就是说，一个事务完整提交前，需要等待两次刷盘，一次是 redo log（prepare 阶段），一次是 binlog。

这时候，你可能有一个疑问，这意味着我从 MySQL 看到的 TPS 是每秒两万的话，每秒就会写四万次磁盘。但是，我用工具测试出来，磁盘能力也就两万左右，怎么能实现两万的 TPS？

解释这个问题，就要用到组提交（group commit）机制了。

这里，我需要先和你介绍日志逻辑序列号（log sequence number，LSN）的概念。LSN 是单调递增的，用来对应 redo log 的一个个写入点。每次写入长度为 length 的 redo log， LSN 的值就会加上 length。

LSN 也会写到 InnoDB 的数据页中，来确保数据页不会被多次执行重复的 redo log。关于 LSN 和 redo log、checkpoint 的关系，我会在后面的文章中详细展开。

如图 3 所示，是三个并发事务 (trx1, trx2, trx3) 在 prepare 阶段，都写完 redo log buffer，持久化到磁盘的过程，对应的 LSN 分别是 50、120 和 160。

![640?wx\_fmt=png][640_wx_fmt_png 2]

图 3 redo log 组提交

从图中可以看到，

1.  trx1 是第一个到达的，会被选为这组的 leader；
2.  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；
3.  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；
4.  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。

![640?wx\_fmt=png][640_wx_fmt_png 3]

图 4 两阶段提交

图中，我把“写 binlog”当成一个动作。但实际上，写 binlog 是分成两步的：

1.  先把 binlog 从 binlog cache 中写到磁盘上的 binlog 文件；
2.  调用 fsync 持久化。

MySQL 为了让组提交的效果更好，把 redo log 做 fsync 的时间拖到了步骤 1 之后。也就是说，上面的图变成了这样：

![640?wx\_fmt=png][640_wx_fmt_png 4]

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。

1.  binlog\_group\_commit\_sync\_delay 参数，表示延迟多少微秒后才调用 fsync;
2.  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：

1.  redo log 和 binlog 都是顺序写，磁盘的顺序写比随机写速度要快；
2.  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：

1.  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。
2.  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。
3.  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。

**热门问题解答**：

**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：

1.  如果客户端收到事务成功的消息，事务就一定持久化了；
2.  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；
3.  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。

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