mysql中有两块非常重要的日志模块，分别是redo log 和binlog。这两种日志的主要特点如下：

（1）redo log 是 InnoDB 引擎特有的；binlog 是 MySQL 的 Server 层实现的，所有引擎都可以使用。

（2）redo log 是物理日志，记录的是“在某个数据页上做了什么修改”；binlog 是逻辑日志，记录的是这个语句的原始逻辑，比如“给 ID=2 这一行的 c 字段加 1 ”。

（3）redo log 是循环写的，空间固定会用完；binlog 是可以追加写入的。“追加写”是指 binlog 文件写到一定大小后会切换到下一个，并不会覆盖以前的日志。

一、redo log

Redo log不是记录数据页“更新之后的状态”，而是记录这个页 “做了什么改动”。

mysql中有一个非常重要的技术叫WAL(write-ahead-logging)。顾名思义，在mysql进行写操作时会先写日志，然后再写磁盘。而这里的写日志，写的就是redo log。

当有一条记录需要更新的时候，InnoDB 引擎就会先把记录写到 redo log里面，并更新内存，这个时候更新就算完成了。同时，InnoDB 引擎会在适当的时候，

将这个操作记录更新到磁盘里面，而这个更新往往是在系统比较空闲的时候做。

InnoDB 的 redo log 是固定大小的，比如可以配置为一组 4 个文件，每个文件的大小是 1GB，那么总共就可以记录 4GB 的操作。从头开始写，写到末尾就又回到开头循环写，如下面这个图所示。

redo log 的存储结构里主要由write pos和checkpoint两个指针控制，write pos 是当前记录的位置，一边写一边后移。checkpoint 是当前要清空数据的位置，也是往后推移并且循环的，

擦除记录前要把记录更新到数据文件（磁盘中）。write pos 和 checkpoint 之间的是redo log上还空着的部分，可以用来记录新的操作。如果 write pos 追上 checkpoint，表示redo log满了，

这时候不能再执行新的更新，得停下来先擦掉一些记录，把 checkpoint 推进一下。

有了 redo log，InnoDB 就可以保证即使数据库发生异常重启，之前提交的记录都不会丢失，这个能力称为 crash-safe。

1.1 redo log 的写入机制

redo log 的日志主要存在于三个位置，分别是redo log buffer、page cache 和硬盘。

这三种状态分别是：

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；

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；

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：

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;

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；

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。

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。

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。

二、binlog

用于记录了完整的逻辑记录，所有的逻辑记录在 bin log 里都能找到，所以在备份恢复时，是以 bin log 为基础，通过其记录的完整逻辑操作，备份出一个和原库完整的数据。

Binlog有三种模式，statement 格式的话是记sql语句， row格式会记录行的内容，记两条，更新前和更新后都有，Mixed是statement和row格式的融合

2.1事务两阶段提交过程

eg: update table set c=c+1 where id =2

（1）执行器先找引擎取 ID=2 这一行。ID 是主键，引擎直接用树搜索找到这一行。如果 ID=2 这一行所在的数据页本来就在内存中，就直接返回给执行器；否则，需要先从磁盘读入内存，然后再返回。

（2）执行器拿到引擎给的行数据，把这个值加上 1，比如原来是 N，现在就是 N+1，得到新的一行数据，再调用引擎接口写入这行新数据。

（3）引擎将这行新数据更新到内存中，同时将这个更新操作记录到 redo log 里面，此时 redo log 处于 prepare 状态。然后告知执行器执行完成了，随时可以提交事务。

（4）执行器生成这个操作的 binlog，并把 binlog 写入磁盘。

（5）执行器调用引擎的提交事务接口，引擎把刚刚写入的 redo log 改成提交（commit）状态，更新完成。

2.2 写binlog时机

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。

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。

三、两阶段提交事务回滚

（1）在prepare阶段carsh

因为事务还没有提交，binlog还没有写入磁盘，该事务会直接rollback。

（2）事务在将binlog cache写入磁盘的时候crash

因为该事务还没有全部写入磁盘，故此时xid不会写入到binlog，会认为该事务并没有提交，所以会将该事务回滚。

（3）事务已经全部刷新到磁盘，但在引擎层还没有commit

因为在binlog中已经有该事务的xid，所以会将该事务在引擎层提交，然后将redo log checkpoint点之后的事务进行重做。事务可以提交。

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