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原子性,一致性,持久性基于redo log 和 undo log
隔离性:锁+MVCC
重做日志,记录的是事务提交时数据页的物理修改,是用来实现事物的持久性.
该日志文件由两部分组成:重做缓冲区(read log buffer),以及重做日志文件(read log file),前者实在内存中,后者在磁盘中,当事务提交后,会把所有修改信息都存到该日志里没用与在刷新脏页到磁盘发生错误时,进行数据恢复使用.
回滚日志,用于记录数据被修改前的信息,作用包含两个:提供回滚和MVCC(多版本并发控制),undo log 和redo log记录物理日志不一样,他是逻辑日志,可以认为当delete一条记录时,undo log会记录一条对应的insert记录,反之亦然.
Undo log销毁:undo log在事务执行时产生,事务提交时不会立即删除undo log这些日志还可能用于MVCC
Undo log存储:undo log 采用段的方式进行管理和记录,存放在rollback segment回滚段中,内部包含1024个undo log segment
当前读:读取的记录是最新的版本,读取时还要保证方其他并发事务不能修改当前记录,会对读取的记录进行加锁.
快照读:简单的select语句(不加锁)就是快照读,读取的是记录数据的可见版本,有的是历史版本,不加锁,是非阻塞读.
记录中的隐式字段
DB_TRX_ID
最近修改事务id,记录插入这条记录或最后一次修改该记录的事物ID.
DB_ROLL_PTR
回滚指针,指向这条记录的上一个版本,用于配合undo log使用,指向undo log
DB_ROW_ID
隐藏主键,如果表结构没有指定主键,将会生成该隐藏字段
ReadView(读视图)
可重复读隔离级是由 MVCC(多版本并发控制)实现的,实现的方式是开始事务后(执行 begin 语句后),在执行第一个查询语句后,会创建一个 Read View,后续的查询语句利用这个 Read View,通过这个 Read View 就可以在 undo log 版本链找到事务开始时的数据,所以事务过程中每次查询的数据都是一样的,即使中途有其他事务插入了新纪录,是查询不出来这条数据的,所以就很好了避免幻读问题。ReadView是快照读SQL执行时MVCC提取数据的依据,记录并维护系统当前活跃的事务id,ReadView中包含了四个核心字段:
m_ids:当前活跃的事物id集合,**“活跃事务”**指的就是,启动了但还没提交的事务。
min_trx_id:最小活跃事物id,也就是 m_ids 的最小值。
max_trx_id:这个并不是 m_ids 的最大值,而是创建 Read View 时当前数据库中应该给下一个事务的 id 值,也就是全局事务中最大的事务 id 值 + 1;
creator_trx_id:指的是创建该 Read View 的事务的事务 id。
在创建 Read View 后,我们可以将记录中的 trx_id 划分这三种情况:
min_trx_id
值,表示这个版本的记录是在创建 Read View 前已经提交的事务生成的,所以该版本的记录对当前事务可见。max_trx_id
值,表示这个版本的记录是在创建 Read View 后才启动的事务生成的,所以该版本的记录对当前事务不可见。m_ids
列表中,表示生成该版本记录的活跃事务依然活跃着(还没提交事务),所以该版本的记录对当前事务不可见。m_ids
列表中,表示生成该版本记录的活跃事务已经被提交,所以该版本的记录对当前事务可见。是 Innodb 存储引擎层生成的日志,实现了事务中的原子性,主要用于事务回滚和 MVCC。
如果一个事务在执行过程中,在还没有提交事务之前MYSQL发生了崩溃,而undo log就会记录没次事务开始前的的数据,保证了事务的原子性,
一条记录的每一次更新操作产生的 undo log 格式都有一个 roll_pointer 指针和一个 trx_id 事务id:
TIP
很多人疑问 undo log 是如何刷盘(持久化到磁盘)的?
undo log 和数据页的刷盘策略是一样的,都需要通过 redo log 保证持久化。
buffer pool 中有 undo 页,对 undo 页的修改也都会记录到 redo log。redo log 会每秒刷盘,提交事务时也会刷盘,数据页和 undo 页都是靠这个机制保证持久化的。
MySQL 的数据都是存在磁盘中的,那么我们要更新一条记录的时候,得先要从磁盘读取该记录,然后在内存中修改这条记录。那修改完这条记录是选择直接写回到磁盘,还是选择缓存起来呢?
当然是缓存起来好,这样下次有查询语句命中了这条记录,直接读取缓存中的记录,就不需要从磁盘获取数据了。为此,Innodb 存储引擎设计了一个缓冲池(Buffer Pool),来提高数据库的读写性能。
有了 Buffer Poo 后:
InnoDB 会把存储的数据划分为若干个「页」,以页作为磁盘和内存交互的基本单位,一个页的默认大小为 16KB。因此,Buffer Pool 同样需要按「页」来划分。
在 MySQL 启动的时候,InnoDB 会为 Buffer Pool 申请一片连续的内存空间,然后按照默认的16KB
的大小划分出一个个的页, Buffer Pool 中的页就叫做缓存页。此时这些缓存页都是空闲的,之后随着程序的运行,才会有磁盘上的页被缓存到 Buffer Pool 中。
Buffer Pool 除了缓存「索引页」和「数据页」,还包括了 Undo 页,插入缓存、自适应哈希索引、锁信息等等。
开启事务后,InnoDB 层更新记录前,首先要记录相应的 undo log,如果是更新操作,需要把被更新的列的旧值记下来,也就是要生成一条 undo log,undo log 会写入 Buffer Pool 中的 Undo 页面。
不是的。
当我们查询一条记录时,InnoDB 是会把整个页的数据加载到 Buffer Pool 中,将页加载到 Buffer Pool 后,再通过页里的「页目录」去定位到某条具体的记录。
Buffer Pool 是提高了读写效率没错,但是问题来了,Buffer Pool 是基于内存的,而内存总是不可靠,万一断电重启,还没来得及落盘的脏页数据就会丢失。
为了防止断电导致数据丢失的问题,当有一条记录需要更新的时候,InnoDB 引擎就会先更新内存(同时标记为脏页),然后将本次对这个页的修改以 redo log 的形式记录下来,这个时候更新就算完成了。
后续,InnoDB 引擎会在适当的时候,由后台线程将缓存在 Buffer Pool 的脏页刷新到磁盘里,这就是 WAL (Write-Ahead Logging)技术。
什么是 redo log?
redo log 是物理日志,记录了某个数据页做了什么修改,比如对 XXX 表空间中的 YYY 数据页 ZZZ 偏移量的地方做了AAA 更新,每当执行一个事务就会产生这样的一条或者多条物理日志。
在事务提交时,只要先将 redo log 持久化到磁盘即可,可以不需要等到将缓存在 Buffer Pool 里的脏页数据持久化到磁盘。
当系统崩溃时,虽然脏页数据没有持久化,但是 redo log 已经持久化,接着 MySQL 重启后,可以根据 redo log 的内容,将所有数据恢复到最新的状态。
redo log 和 undo log 区别在哪?
事务提交之前发生了崩溃,重启后会通过 undo log 回滚事务,事务提交之后发生了崩溃,重启后会通过 redo log 恢复事务
不是的。
实际上, 执行一个事务的过程中,产生的 redo log 也不是直接写入磁盘的,因为这样会产生大量的 I/O 操作,而且磁盘的运行速度远慢于内存。
所以,redo log 也有自己的缓存—— redo log buffer,每当产生一条 redo log 时,会先写入到 redo log
前面介绍的 undo log 和 redo log 这两个日志都是 Innodb 存储引擎生成的。
MySQL 在完成一条更新操作后,Server 层还会生成一条 binlog,等之后事务提交的时候,会将该事物执行过程中产生的所有 binlog 统一写 入 binlog 文件。
binlog 文件是记录了所有数据库表结构变更和表数据修改的日志,不会记录查询类的操作,比如 SELECT 和 SHOW 操作。
1、适用对象不同:
2、文件格式不同:
3、写入方式不同:
4、用途不同:
MySQL 的主从复制依赖于 binlog ,也就是记录 MySQL 上的所有变化并以二进制形式保存在磁盘上。复制的过程就是将 binlog 中的数据从主库传输到从库上。
这个过程一般是异步的,也就是主库上执行事务操作的线程不会等待复制 binlog 的线程同步完成。
MySQL 集群的主从复制过程梳理成 3 个阶段:
事务提交后,redo log 和 binlog 都要持久化到磁盘,但是这两个是独立的逻辑,可能出现半成功的状态,这样就造成两份日志之间的逻辑不一致。
可以看到,在持久化 redo log 和 binlog 这两份日志的时候,如果出现半成功的状态,就会造成主从环境的数据不一致性。这是因为 redo log 影响主库的数据,binlog 影响从库的数据,所以 redo log 和 binlog 必须保持一致才能保证主从数据一致。
MySQL 为了避免出现两份日志之间的逻辑不一致的问题,使用了「两阶段提交」来解决,两阶段提交其实是分布式事务一致性协议,它可以保证多个逻辑操作要不全部成功,要不全部失败,不会出现半成功的状态
两阶段提交把单个事务的提交拆分成了 2 个阶段,分别是「准备(Prepare)阶段」和「提交(Commit)阶段」,每个阶段都由协调者(Coordinator)和参与者(Participant)共同完成。注意,不要把提交(Commit)阶段和 commit 语句混淆了,commit 语句执行的时候,会包含提交(Commit)阶段
两阶段提交虽然保证了两个日志文件的数据一致性,但是性能很差,主要有两个方面的影响:
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