Mysql日志binlog、redolog、undolog

2023-12-07 15:44
文章标签 mysql 日志 binlog database redolog undolog

本文主要是介绍Mysql日志binlog、redolog、undolog，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

Mysql有多种日志，承担着不同的功能。

BinLog高可用的基石

Binlog是Mysql的server层记录的日志，包含表结构和数据的变更。Binlog有两个常用的作用，一个是用作数据库恢复，通过数据库快照和binlog，我们可以把数据库恢复到任意时刻。另一个是用于数据库复制，通过将binlog传给其他数据库副本，然后再执行binlog中的sql实现数据的同步，构建出一套高可用的数据库服务。

使用show global variables like 'log_bin'; 可以查看日志是否开启。在Mysql5.7默认是不开启，可通过--log-bin=xx开启，xx代表日志文件的名称。在Mysql8.0之后是默认开启，可以使用--skip-log-bin或--disable-log-bin进行禁用。

日志格式

Binlog有三种格式，通过--binlog-format启动参数进行设置，也可以通过系统变量查看当前binlog_format的值。

show global variables like 'binlog_format';
+-------------+-----+
|Variable_name|Value|
+-------------+-----+
|binlog_format|MIXED|
+-------------+-----+

  1. statment，基于语句的模式，记录原始的sql。这种模式存在不确定的问题，例如下面这条语句的now()函数取的是当前时间，在从库重新执行这个sql时，时间值跟主库执行的时间必然不同。

    -- 原始SQL
BEGIN;
update post set updated_date = now() where id <= 10;
COMMIT;-- bin log文件
# at 123456
#210714 12:34:56 server id 1  end_log_pos 123 Query thread_id=123  exec_time=0  error_code=0
SET TIMESTAMP=123456;
BEGIN;
update post set updated_date = now() where id <= 10;
COMMIT;

  2. row（默认值），基于行变更的模式，记录sql影响每条数据的变化。日志里记录的数据就比较多。

    -- 原始SQL
BEGIN;
update post set updated_date = now() where id <= 10;
COMMIT;-- bin log文件
# at 123456
#210714 12:34:56 server id 1  end_log_pos 123 Xid = 456
BEGIN
#210714 12:35:00 server id 1  end_log_pos 234 Table_map: `demo`.`post` mapped to number 123
#210714 12:35:05 server id 1  end_log_pos 345 Update_rows: table id 123 flags: STMT_END_F
### UPDATE `demo`.`post`
### WHERE
###   @1=1
### SET
###   @2='2023-12-01 12:34:56'
#210714 12:35:10 server id 1  end_log_pos 456 Update_rows: table id 123 flags: STMT_END_F
### UPDATE `demo`.`post`
### WHERE
###   @1=2
### SET
###   @2='2023-12-01 12:34:57'
# ... (类似的 Update_rows 记录，覆盖 id 为 3 到 10)
#210714 12:35:15 server id 1  end_log_pos 567 Xid = 456
COMMIT

  3. mixed，statment和row混合模式，默认情况下使用statment格式记录日志，日志内容会少一些，在特殊情况下会使用row格式。例如，使用这些函数，UUID()、FOUND_ROWS()、ROW_COUNT()、USER()、CURRENT_USER()、LOAD_FILE()或者使用系统变量时，会用到row模式。

写日志的时机

对于innodb引擎。mysql在引擎提交事务时，先保存binlog再完成事务提交。为了保证数据一致性，完整的流程是先把redo log设置成prepare状态，再提交binlog，然后把redo log设置为commit状态。

RedoLog

redolog是innodb引擎提供的日志，日志会记录数据执行sql前后的变化。redo log在磁盘上存储时会有很多种格式类型，下面例子只是说明会记录哪些信息:

-- 原始SQL
BEGIN;
update user set name = '小李' where id = 1;
insert into user(id, name) values(2, '小红');
delete from user where id = 3; 
COMMIT;-- 日志内容示意
TransactionID: 127
PageID: 462
Operation: MULTIPLE_UPDATES
Updates:- UpdateType: UPDATEBefore Image: (1, '小明')After Image: (1, '小李')- UpdateType: INSERTAfter Image: (2, '小红')- UpdateType: DELETEBefore Image: (3, '小张')

使用redo log能提升数据库写入的性能，并且在数据库奔溃时，帮助数据库恢复到崩溃前的状态。

提升写入性能

redo log以AWL（Ahead Write Log）的方式记录日志，通过顺序写日志的方式记录变更。数据库中的记录存是放在磁盘的不同位置，直接修改数据会产生随机io，性能比顺序io要差。

另外，数据库会创建几个(默认4个，8.0.30改成了32个)日志文件合成日志组，循环记录日志。当一个文件满了就会写入到下一个文件，当最后一个文件满了，又重新写入到第一个文件。为了避免新日志写入会覆盖之前的日志，当redo log提交后，会有后台线程清理掉这部分日志数据，把文件空出来。日志组有write pos和checkpoint两个指针来记录新日志写到哪个位置，以及旧日志已经清除的位置。当write pos追上checkpoint时，数据库就要停下来将一部分日志变更sync到磁盘并擦除日志，把位置空出来。

奔溃恢复

数据库发生crash，会导致部分事务的数据还没提交完成。在重启数据库的时候就需要将这部分数据恢复回去。哪些数据需要恢复是根据redo log和bin log综合进行判断。

在描述奔溃恢复逻辑之前，我们先看一下redo log和binlog的写入过程。

两阶段提交

在事务内执行变更sql会生成redo log，因为事务还没提交所以redo log还不能直接落盘。这时会把修改先记录到log buffer，在提交事务时，先把redo log的状态设置为prepare并存入磁盘，然后提交binlog存入磁盘，最后将redo log设置为commit状态存日磁盘。这也是分布式事务常用的方式，是为了保证redo log和binlog的事务性。

然后我们看下，这个过程中不同时刻数据库发生crash需要怎么恢复:

  1. 写入log buffer后，数据库奔溃。因为数据只是写入了内存，redo log和binlog还没记录，所以丢失后就相当于事务回滚了。
  2. redo log完成prepare保存，数据库奔溃。这时binlog还没提交，所以数据变更事件还没同步给从库，所以可以直接回滚本地事务。
  3. binlog已经提交，数据库奔溃。这时redo log已经处于prepare阶段，redo log里的内容是完整的，binlog内容也是完整的，并且binlog的数据已经同步给从库，这时候只能提交事务，把redo log设置为commit。
  4. redo log的commit已提交，那么说明事务已经处理成功，把事务设置成完成。

落盘策略

redo log在事务未提交前会先写入到log buffer。然后在事务提交时，再写入page cache，最后同步回磁盘。根据数据可靠性和性能的考虑，数据库提供了三种落盘策略，由innodb_flush_log_at_trx_commit参数控制:

0：redo log先写入log buffer，由后台线程每秒写入page cache并同步到磁盘。这个方式性能最高，但数据库crash会导致数据丢失。

1：redo log会马上同步到磁盘（这个是默认值），性能差一点，但数据可靠性高。

2：redo log先写入到page cache，由后台线程每秒将日志写入磁盘。这个过程数据库crash不会影响page cache的内容，但是服务器宕机会导致数据丢失。

另外，可以通过innodb_flush_log_at_timeout控制log buffer刷新到磁盘的频率，默认1秒，最大值是2700秒。

UndoLog

undo log记录了事务内的所有数据变更，用于回滚事务和实现一致性读。当数据行更新后后，会生成一条undo log，记录之前的值。然后数据行会有一个隐藏的字段Roll Pointer指针，指向上一条undo log的位置。如果同一条记录有多次更新，就会有多条undo log，形成链表。

单条日志的格式如下:

-- 原始SQL
BEGIN;
update user set name = '小李' where id = 1;
COMMIT;-- 日志内容示意
-------------------------------------
| Transaction ID    | 123456
| Roll Pointer       | 789012
| Transaction Type   | UPDATE
| Table ID           | 456
| Page Number        | 789
| Slot Number        | 1
| Undo Record Type   | Regular Undo
| Undo Record Size   | 100 bytes
| SQL Operation      | UPDATE user SET name = '小李' WHERE id = 1;
| Undo Segment ID    | 789012
| Segment State      | ACTIVE
| Transaction State  | COMMITTED
| Prev Transaction ID| 789455
| 其他记录信息
-------------------------------------

需要回滚事务，就通过记录里的Roll Pointer指针，找到上一条redo log，然后更新成原来的值。

一致性读

在可重复读的事务隔离级别，多次查询同一条记录，看到的结果是一样的，我们称这个现象为一致性读。

一致性读依赖于MVCC，MVCC的多个版本指的是一行记录存在多个版本，记录每次更新就会产生一个新版本。这里的新版本并不是说一行记录会拷贝成多份，记录只存最新的一条，然后之前的版本会各自对应一条undo log，日志里会记录变更内容的原始值。一致性读就是从最新版本开始，沿着redo log链找到当前事务可见的版本，将沿途的undo log都执行一次，就是当前事务能看到的数据状态。

例如：

  1. t1时刻，事务tx1，查询select name,age from user where id = 1；结果是‘小李’和25。
  2. t2时刻，事务tx2，将update user set name = ‘小明’ where id = 1；结果是‘小明’和25。undo log 1记录name=‘小李’
  3. t3时刻，事务tx3，将update user set age= 26 where id = 1；结果是‘小明’和26。undo log 2记录age=25
  4. t4时刻，事务tx1，再查询select name,age from user where id = 1；结果依然是‘小李’和25。这时，会从‘小明’和26开始，执行undolog 2，结果得到‘小明’和25；再执行undelog 1，结果得到‘小李’和25。

UndoLog对事务性能的影响

事务变更数据的时候需要记录undo log，undo log的数量是有限的。undo log存放于undo log segments，undo log segments会包含多个事务的undo log，但同时只能被一个事务使用。所以新事物只能等之前的事务提交或回滚之后才能，才能用它的undo log segments。undo log segments默认是数据页的1/16，innodb数据页是16k，所以undo log segments默认是1024。

undo log segments存放于rollback segments，rollback segments默认是128个，通过show global variables like 'innodb_rollback_segments'; 查看。

rollback segments从undo tablespace或者global temperary tablespaces（全局临时表空间）分配。undo tablespace默认分配2个，也可以自己添加。global temperary tablespaces是1个。undo log数量公式是：

undo log数量 = tablespaces * rollback segments * undo log segments

所以，非内存表能分配2×128×1024=262144个undo log segments，内存表1×128×1024=131072个undo log segments，

一个事务会消耗的undo log数量是不一样的，有四种情况会消耗undo log:

  1. 非内存表的所有insert会放入一个undo log
  2. 非内存表的所有update或delete会放入一个undo log
  3. 内存表的所有insert会放入一个undo log
  4. 内存表的所有update或delete会放入一个undo log

如果事务里包含这四种操作，就会占用四个log rollback segment。当undo log数量不够时，就会影响事务写入。

这篇关于Mysql日志binlog、redolog、undolog的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！


http://www.chinasem.cn/article/466420。

相关文章

MySQL的JDBC编程详解

MySQL的JDBC编程详解

《MySQL的JDBC编程详解》：本文主要介绍MySQL的JDBC编程,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教... 目录前言一、前置知识1. 引入依赖2. 认识 url二、JDBC 操作流程1. JDBC 的写操作2. JDBC 的读操作总结前言本文介绍了mysq
阅读更多...
java.sql.SQLTransientConnectionException连接超时异常原因及解决方案

java.sql.SQLTransientConnectionException连接超时异常原因及解决方案

《java.sql.SQLTransientConnectionException连接超时异常原因及解决方案》：本文主要介绍java.sql.SQLTransientConnectionExcep... 目录一、引言二、异常信息分析三、可能的原因3.1 连接池配置不合理3.2 数据库负载过高3.3 连接泄漏
阅读更多...
Linux下MySQL数据库定时备份脚本与Crontab配置教学

Linux下MySQL数据库定时备份脚本与Crontab配置教学

《Linux下MySQL数据库定时备份脚本与Crontab配置教学》在生产环境中,数据库是核心资产之一,定期备份数据库可以有效防止意外数据丢失,本文将分享一份MySQL定时备份脚本,并讲解如何通过cr... 目录备份脚本详解脚本功能说明授权与可执行权限使用 Crontab 定时执行编辑 Crontab添加定
阅读更多...
SpringBoot日志级别与日志分组详解

SpringBoot日志级别与日志分组详解

《SpringBoot日志级别与日志分组详解》文章介绍了日志级别（ALL至OFF）及其作用,说明SpringBoot默认日志级别为INFO,可通过application.properties调整全局或... 目录日志级别1、级别内容2、调整日志级别调整默认日志级别调整指定类的日志级别项目开发过程中，利用日志
阅读更多...
MySQL中On duplicate key update的实现示例

MySQL中On duplicate key update的实现示例

《MySQL中Onduplicatekeyupdate的实现示例》ONDUPLICATEKEYUPDATE是一种MySQL的语法,它在插入新数据时,如果遇到唯一键冲突,则会执行更新操作,而不是抛... 目录1/ ON DUPLICATE KEY UPDATE的简介2/ ON DUPLICATE KEY UP
阅读更多...
MySQL分库分表的实践示例

MySQL分库分表的实践示例

《MySQL分库分表的实践示例》MySQL分库分表适用于数据量大或并发压力高的场景,核心技术包括水平/垂直分片和分库,需应对分布式事务、跨库查询等挑战,通过中间件和解决方案实现,最佳实践为合理策略、备... 目录一、分库分表的触发条件1.1 数据量阈值1.2 并发压力二、分库分表的核心技术模块2.1 水平分
阅读更多...
Python与MySQL实现数据库实时同步的详细步骤

Python与MySQL实现数据库实时同步的详细步骤

《Python与MySQL实现数据库实时同步的详细步骤》在日常开发中,数据同步是一项常见的需求,本篇文章将使用Python和MySQL来实现数据库实时同步,我们将围绕数据变更捕获、数据处理和数据写入这... 目录前言摘要概述：数据同步方案1. 基本思路2. mysql Binlog 简介实现步骤与代码示例1
阅读更多...
使用shardingsphere实现mysql数据库分片方式

使用shardingsphere实现mysql数据库分片方式

《使用shardingsphere实现mysql数据库分片方式》本文介绍如何使用ShardingSphere-JDBC在SpringBoot中实现MySQL水平分库,涵盖分片策略、路由算法及零侵入配置... 目录一、ShardingSphere 简介1.1 对比1.2 核心概念1.3 Sharding-Sp
阅读更多...
深度剖析SpringBoot日志性能提升的原因与解决

深度剖析SpringBoot日志性能提升的原因与解决

《深度剖析SpringBoot日志性能提升的原因与解决》日志记录本该是辅助工具,却为何成了性能瓶颈,SpringBoot如何用代码彻底破解日志导致的高延迟问题,感兴趣的小伙伴可以跟随小编一起学习一下... 目录前言第一章：日志性能陷阱的底层原理1.1 日志级别的“双刃剑”效应1.2 同步日志的“吞吐量杀手”
阅读更多...
MySQL 表空却 ibd 文件过大的问题及解决方法

MySQL 表空却 ibd 文件过大的问题及解决方法

《MySQL表空却ibd文件过大的问题及解决方法》本文给大家介绍MySQL表空却ibd文件过大的问题及解决方法,本文给大家介绍的非常详细,对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友参考... 目录一、问题背景：表空却 “吃满” 磁盘的怪事二、问题复现：一步步编程还原异常场景1. 准备测试源表与数据
阅读更多...

Copyright China编程 23002807@qq.com

沪ICP备2023033072号-2