图解mysql（五）——日志篇_数据库日志读取顺序

5 MYSQL日志：undo log、redo log、binlog有什么用

5.1 为什么需要undo log？

我们在执行执行一条“增删改”语句的时候，虽然没有输入 begin 开启事务和 commit 提交事务，但是 MySQL 会隐式开启事务来执行“增删改”语句的，执行完就自动提交事务的，这样就保证了执行完“增删改”语句后，我们可以及时在数据库表看到“增删改”的结果了。

执行一条语句是否自动提交事务，是由 autocommit 参数决定的，默认是开启。所以，执行一条 update 语句也是会使用事务的。

那么，考虑一个问题。一个事务在执行过程中，在还没有提交事务之前，如果MySQL 发生了崩溃，要怎么回滚到事务之前的数据呢？

如果我们每次在事务执行过程中，都记录下回滚时需要的信息到一个日志里，那么在事务执行中途发生了 MySQL 崩溃后，就不用担心无法回滚到事务之前的数据，我们可以通过这个日志回滚到事务之前的数据。

实现这一机制就是 undo log（回滚日志），它保证了事务的 ACID 特性 (opens new window)中的原子性（Atomicity）。

undo log 是一种用于撤销回退的日志。在事务没提交之前，MySQL 会先记录更新前的数据到 undo log 日志文件里面，当事务回滚时，可以利用 undo log 来进行回滚。

另外，undo log 还有一个作用，通过 ReadView + undo log 实现 MVCC（多版本并发控制）。

对于「读提交」和「可重复读」隔离级别的事务来说，它们的快照读（普通 select 语句）是通过 Read View + undo log 来实现的，它们的区别在于创建 Read View 的时机不同：

• 「读提交」隔离级别是在每个 select 都会生成一个新的 Read View，也意味着，事务期间的多次读取同一条数据，前后两次读的数据可能会出现不一致，因为可能这期间另外一个事务修改了该记录，并提交了事务。
• 「可重复读」隔离级别是启动事务时生成一个 Read View，然后整个事务期间都在用这个 Read View，这样就保证了在事务期间读到的数据都是事务启动前的记录。

因此，undo log 两大作用：

• 实现事务回滚，保障事务的原子性。事务处理过程中，如果出现了错误或者用户执 行了 ROLLBACK 语句，MySQL 可以利用 undo log 中的历史数据将数据恢复到事务开始之前的状态。
• 实现 MVCC（多版本并发控制）关键因素之一。MVCC 是通过 ReadView + undo log 实现的。undo log 为每条记录保存多份历史数据，MySQL 在执行快照读（普通 select 语句）的时候，会根据事务的 Read View 里的信息，顺着 undo log 的版本链找到满足其可见性的记录。

5.2 为什么需要Buffer Pool？

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：

• 当读取数据时，如果数据存在于 Buffer Pool 中，客户端就会直接读取 Buffer Pool 中的数据，否则再去磁盘中读取。
• 当修改数据时，如果数据存在于 Buffer Pool 中，那直接修改 Buffer Pool 中数据所在的页，然后将其页设置为脏页（该页的内存数据和磁盘上的数据已经不一致），为了减少磁盘I/O，不会立即将脏页写入磁盘，后续由后台线程选择一个合适的时机将脏页写入到磁盘。

5.2.1 Buffer Pool缓存什么？

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。

所以，MySQL 刚启动的时候，你会观察到使用的虚拟内存空间很大，而使用到的物理内存空间却很小，这是因为只有这些虚拟内存被访问后，操作系统才会触发缺页中断，申请物理内存，接着将虚拟地址和物理地址建立映射关系。

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。

5.3 为什么需要redo log？

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。

WAL 技术指的是， MySQL 的写操作并不是立刻写到磁盘上，而是先写日志，然后在合适的时间再写到磁盘上。

5.3.1 redo log 什么时候刷盘？

缓存在 redo log buffe 里的 redo log 还是在内存中，它什么时候刷新到磁盘？

主要有下面几个时机：

• MySQL 正常关闭时；
• 当 redo log buffer 中记录的写入量大于 redo log buffer 内存空间的一半时，会触发落盘；
• InnoDB 的后台线程每隔 1 秒，将 redo log buffer 持久化到磁盘。
• 每次事务提交时都将缓存在 redo log buffer 里的 redo log 直接持久化到磁盘（这个策略可由 innodb_flush_log_at_trx_commit 参数控制，下面会说）。

5.3.2 redo log 文件写满了怎么办？

重做日志文件组是以循环写的方式工作的，从头开始写，写到末尾就又回到开头，相当于一个环形。

我们知道 redo log 是为了防止 Buffer Pool 中的脏页丢失而设计的，那么如果随着系统运行，Buffer Pool 的脏页刷新到了磁盘中，那么 redo log 对应的记录也就没用了，这时候我们擦除这些旧记录，以腾出空间记录新的更新操作。

redo log 是循环写的方式，相当于一个环形，InnoDB 用 write pos 表示 redo log 当前记录写到的位置，用 checkpoint 表示当前要擦除的位置，如下图：

图中的：

• write pos 和 checkpoint 的移动都是顺时针方向；
• write pos ～ checkpoint 之间的部分（图中的红色部分），用来记录新的更新操作；
• check point ～ write pos 之间的部分（图中蓝色部分）：待落盘的脏数据页记录；

如果 write pos 追上了 checkpoint，就意味着 redo log 文件满了，这时 MySQL 不能再执行新的更新操作，也就是说 MySQL 会被阻塞（因此所以针对并发量大的系统，适当设置 redo log 的文件大小非常重要），此时会停下来将 Buffer Pool 中的脏页刷新到磁盘中，然后标记 redo log 哪些记录可以被擦除，接着对旧的 redo log 记录进行擦除，等擦除完旧记录腾出了空间，checkpoint 就会往后移动（图中顺时针），然后 MySQL 恢复正常运行，继续执行新的更新操作。

所以，一次 checkpoint 的过程就是脏页刷新到磁盘中变成干净页，然后标记 redo log 哪些记录可以被覆盖的过程。

5.4 为什么需要bin 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。

5.4.1 redo log 和bin log有什么区别？

这两个日志有四个区别。

1、适用对象不同：

• binlog 是 MySQL 的 Server 层实现的日志，所有存储引擎都可以使用；
• redo log 是 Innodb 存储引擎实现的日志；

2、文件格式不同：

• binlog 有 3 种格式类型，分别是 STATEMENT（默认格式）、ROW、 MIXED，区别如下：
  • STATEMENT：每一条修改数据的 SQL 都会被记录到 binlog 中（相当于记录了逻辑操作，所以针对这种格式， binlog 可以称为逻辑日志），主从复制中 slave 端再根据 SQL 语句重现。但 STATEMENT 有动态函数的问题，比如你用了 uuid 或者 now 这些函数，你在主库上执行的结果并不是你在从库执行的结果，这种随时在变的函数会导致复制的数据不一致；
  • ROW：记录行数据最终被修改成什么样了（这种格式的日志，就不能称为逻辑日志了），不会出现 STATEMENT 下动态函数的问题。但 ROW 的缺点是每行数据的变化结果都会被记录，比如执行批量 update 语句，更新多少行数据就会产生多少条记录，使 binlog 文件过大，而在 STATEMENT 格式下只会记录一个 update 语句而已；
  • MIXED：包含了 STATEMENT 和 ROW 模式，它会根据不同的情况自动使用 ROW 模式和 STATEMENT 模式；
• redo log 是物理日志，记录的是在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；

3、写入方式不同：

• binlog 是追加写，写满一个文件，就创建一个新的文件继续写，不会覆盖以前的日志，保存的是全量的日志。
• redo log 是循环写，日志空间大小是固定，全部写满就从头开始，保存未被刷入磁盘的脏页日志。

4、用途不同：

• binlog 用于备份恢复、主从复制；
• redo log 用于掉电等故障恢复。

如果不小心整个数据库的数据被删除了，能使用 redo log 文件恢复数据吗？

不可以使用 redo log 文件恢复，只能使用 binlog 文件恢复。

因为 redo log 文件是循环写，是会边写边擦除日志的，只记录未被刷入磁盘的数据的物理日志，已经刷入磁盘的数据都会从 redo log 文件里擦除。

binlog 文件保存的是全量的日志，也就是保存了所有数据变更的情况，理论上只要记录在 binlog 上的数据，都可以恢复，所以如果不小心整个数据库的数据被删除了，得用 binlog 文件恢复数据。

5.4.2 主从复制是怎么实现的

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：

• 写入 Binlog：主库写 binlog 日志，提交事务，并更新本地存储数据。
• 同步 Binlog：把 binlog 复制到所有从库上，每个从库把 binlog 写到暂存日志中。
• 回放 Binlog：回放 binlog，并更新存储引擎中的数据。

具体详细过程如下：

• MySQL 主库在收到客户端提交事务的请求之后，会先写入 binlog，再提交事务，更新存储引擎中的数据，事务提交完成后，返回给客户端“操作成功”的响应。
• 从库会创建一个专门的 I/O 线程，连接主库的 log dump 线程，来接收主库的 binlog 日志，再把 binlog 信息写入 relay log 的中继日志里，再返回给主库“复制成功”的响应。
• 从库会创建一个用于回放 binlog 的线程，去读 relay log 中继日志，然后回放 binlog 更新存储引擎中的数据，最终实现主从的数据一致性。

在完成主从复制之后，你就可以在写数据时只写主库，在读数据时只读从库，这样即使写请求会锁表或者锁记录，也不会影响读请求的执行。

从库是不是越多越好？

不是的。

因为从库数量增加，从库连接上来的 I/O 线程也比较多，主库也要创建同样多的 log dump 线程来处理复制的请求，对主库资源消耗比较高，同时还受限于主库的网络带宽。

所以在实际使用中，一个主库一般跟 2～3 个从库（1 套数据库，1 主 2 从 1 备主），这就是一主多从的 MySQL 集群结构。

MySQL 主从复制还有哪些模型？

主要有三种：

• 同步复制：MySQL 主库提交事务的线程要等待所有从库的复制成功响应，才返回客户端结果。这种方式在实际项目中，基本上没法用，原因有两个：一是性能很差，因为要复制到所有节点才返回响应；二是可用性也很差，主库和所有从库任何一个数据库出问题，都会影响业务。
• 异步复制（默认模型）：MySQL 主库提交事务的线程并不会等待 binlog 同步到各从库，就返回客户端结果。这种模式一旦主库宕机，数据就会发生丢失。
• 半同步复制：MySQL 5.7 版本之后增加的一种复制方式，介于两者之间，事务线程不用等待所有的从库复制成功响应，只要一部分复制成功响应回来就行，比如一主二从的集群，只要数据成功复制到任意一个从库上，主库的事务线程就可以返回给客户端。这种半同步复制的方式，兼顾了异步复制和同步复制的优点，即使出现主库宕机，至少还有一个从库有最新的数据，不存在数据丢失的风险。

5.4.3 bin log什么时候刷盘

事务执行过程中，先把日志写到 binlog cache（Server 层的 cache），事务提交的时候，再把 binlog cache 写到 binlog 文件中。

MySQL 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。

什么时候 binlog cache 会写到 binlog 文件？

在事务提交的时候，执行器把 binlog cache 里的完整事务写入到 binlog 文件中，并清空 binlog cache。

5.5 为什么需要两阶段提交？

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。

举个例子，假设 id = 1 这行数据的字段 name 的值原本是 ‘jay’，然后执行 UPDATE t_user SET name = 'xiaolin' WHERE id = 1; 如果在持久化 redo log 和 binlog 两个日志的过程中，出现了半成功状态，那么就有两种情况：

• 如果在将 redo log 刷入到磁盘之后， MySQL 突然宕机了，而 binlog 还没有来得及写入。MySQL 重启后，通过 redo log 能将 Buffer Pool 中 id = 1 这行数据的 name 字段恢复到新值 xiaolin，但是 binlog 里面没有记录这条更新语句，在主从架构中，binlog 会被复制到从库，由于 binlog 丢失了这条更新语句，从库的这一行 name 字段是旧值 jay，与主库的值不一致性；
• 如果在将 binlog 刷入到磁盘之后， MySQL 突然宕机了，而 redo log 还没有来得及写入。由于 redo log 还没写，崩溃恢复以后这个事务无效，所以 id = 1 这行数据的 name 字段还是旧值 jay，而 binlog 里面记录了这条更新语句，在主从架构中，binlog 会被复制到从库，从库执行了这条更新语句，那么这一行 name 字段是新值 xiaolin，与主库的值不一致性；

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。

举个拳击比赛的例子，两位拳击手（参与者）开始比赛之前，裁判（协调者）会在中间确认两位拳击手的状态，类似于问你准备好了吗？

• 准备阶段：裁判（协调者）会依次询问两位拳击手（参与者）是否准备好了，然后拳击手听到后做出应答，如果觉得自己准备好了，就会跟裁判说准备好了；如果没有自己还没有准备好（比如拳套还没有带好），就会跟裁判说还没准备好。
• 提交阶段：如果两位拳击手（参与者）都回答准备好了，裁判（协调者）宣布比赛正式开始，两位拳击手就可以直接开打；如果任何一位拳击手（参与者）回答没有准备好，裁判（协调者）会宣布比赛暂停，对应事务中的回滚操作。

5.5.1 两阶段提交过程

在 MySQL 的 InnoDB 存储引擎中，开启 binlog 的情况下，MySQL 会同时维护 binlog 日志与 InnoDB 的 redo log，为了保证这两个日志的一致性，MySQL 使用了内部 XA 事务（是的，也有外部 XA 事务，跟本文不太相关，我就不介绍了），内部 XA 事务由 binlog 作为协调者，存储引擎是参与者。

当客户端执行 commit 语句或者在自动提交的情况下，MySQL 内部开启一个 XA 事务，分两阶段来完成 XA 事务的提交，如下图：

从图中可看出，事务的提交过程有两个阶段，就是将 redo log 的写入拆成了两个步骤：prepare 和 commit，中间再穿插写入binlog，具体如下：

• prepare 阶段：将 XID（内部 XA 事务的 ID） 写入到 redo log，同时将 redo log 对应的事务状态设置为 prepare，然后将 redo log 刷新到硬盘；
• commit 阶段：把 XID 写入到 binlog，然后将 binlog 刷新到磁盘，接着调用引擎的提交事务接口，将 redo log 状态设置为 commit（将事务设置为 commit 状态后，刷入到磁盘 redo log 文件，所以 commit 状态也是会刷盘的）；

5.5.2 异常重启

我们来看看在两阶段提交的不同时刻，MySQL 异常重启会出现什么现象？下图中有时刻 A 和时刻 B 都有可能发生崩溃：

不管是时刻 A（已经 redo log，还没写入 binlog），还是时刻 B （已经写入 redo log 和 binlog，还没写入 commit 标识）崩溃，此时的 redo log 都处于 prepare 状态。

在 MySQL 重启后会按顺序扫描 redo log 文件，碰到处于 prepare 状态的 redo log，就拿着 redo log 中的 XID 去 binlog 查看是否存在此 XID：

• 如果 binlog 中没有当前内部 XA 事务的 XID，说明 redolog 完成刷盘，但是 binlog 还没有刷盘，则回滚事务。对应时刻 A 崩溃恢复的情况。
• 如果 binlog 中有当前内部 XA 事务的 XID，说明 redolog 和 binlog 都已经完成了刷盘，则提交事务。对应时刻 B 崩溃恢复的情况。

可以看到，对于处于 prepare 阶段的 redo log，即可以提交事务，也可以回滚事务，这取决于是否能在 binlog 中查找到与 redo log 相同的 XID，如果有就提交事务，如果没有就回滚事务。这样就可以保证 redo log 和 binlog 这两份日志的一致性了。

所以说，两阶段提交是以 binlog 写成功为事务提交成功的标识，因为 binlog 写成功了，就意味着能在 binlog 中查找到与 redo log 相同的 XID。

处于 prepare 阶段的 redo log 加上完整 binlog，重启就提交事务，MySQL 为什么要这么设计?

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。

事务没提交的时候，redo log 会被持久化到磁盘吗？

会的。

事务执行中间过程的 redo log 也是直接写在 redo log buffer 中的，这些缓存在 redo log buffer 里的 redo log 也会被「后台线程」每隔一秒一起持久化到磁盘。

也就是说，事务没提交的时候，redo log 也是可能被持久化到磁盘的。

有的同学可能会问，如果 mysql 崩溃了，还没提交事务的 redo log 已经被持久化磁盘了，mysql 重启后，数据不就不一致了？

放心，这种情况 mysql 重启会进行回滚操作，因为事务没提交的时候，binlog 是还没持久化到磁盘的。

所以， redo log 可以在事务没提交之前持久化到磁盘，但是 binlog 必须在事务提交之后，才可以持久化到磁盘。

5.6 两阶段提交有什么问题

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：

• 磁盘 I/O 次数高：对于“双1”配置，每个事务提交都会进行两次 fsync（刷盘），一次是 redo log 刷盘，另一次是 binlog 刷盘。
• 锁竞争激烈：两阶段提交虽然能够保证「单事务」两个日志的内容一致，但在「多事务」的情况下，却不能保证两者的提交顺序一致，因此，在两阶段提交的流程基础上，还需要加一个锁来保证提交的原子性，从而保证多事务的情况下，两个日志的提交顺序一致。

为什么两阶段提交的磁盘 I/O 次数会很高？

binlog 和 redo log 在内存中都对应的缓存空间，binlog 会缓存在 binlog cache，redo log 会缓存在 redo log buffer，它们持久化到磁盘的时机分别由下面这两个参数控制。一般我们为了避免日志丢失的风险，会将这两个参数设置为 1：

• 当 sync_binlog = 1 的时候，表示每次提交事务都会将 binlog cache 里的 binlog 直接持久到磁盘；
• 当 innodb_flush_log_at_trx_commit = 1 时，表示每次事务提交时，都将缓存在 redo log buffer 里的 redo log 直接持久化到磁盘；

可以看到，如果 sync_binlog 和 当 innodb_flush_log_at_trx_commit 都设置为 1，那么在每个事务提交过程中， 都会至少调用 2 次刷盘操作，一次是 redo log 刷盘，一次是 binlog 落盘，所以这会成为性能瓶颈。

为什么锁竞争激烈？

在早期的 MySQL 版本中，通过使用 prepare_commit_mutex 锁来保证事务提交的顺序，在一个事务获取到锁时才能进入 prepare 阶段，一直到 commit 阶段结束才能释放锁，下个事务才可以继续进行 prepare 操作。

通过加锁虽然完美地解决了顺序一致性的问题，但在并发量较大的时候，就会导致对锁的争用，性能不佳。

5.6.1 组提交

MySQL 引入了 binlog 组提交（group commit）机制，当有多个事务提交的时候，会将多个 binlog 刷盘操作合并成一个，从而减少磁盘 I/O 的次数，如果说 10 个事务依次排队刷盘的时间成本是 10，那么将这 10 个事务一次性一起刷盘的时间成本则近似于 1。

引入了组提交机制后，prepare 阶段不变，只针对 commit 阶段，将 commit 阶段拆分为三个过程：

• flush 阶段：多个事务按进入的顺序将 binlog 从 cache 写入文件（不刷盘）；
• sync 阶段：对 binlog 文件做 fsync 操作（多个事务的 binlog 合并一次刷盘）；
• commit 阶段：各个事务按顺序做 InnoDB commit 操作；

上面的每个阶段都有一个队列，每个阶段有锁进行保护，因此保证了事务写入的顺序，第一个进入队列的事务会成为 leader，leader领导所在队列的所有事务，全权负责整队的操作，完成后通知队内其他事务操作结束。

5.7 Mysql磁盘I/O很高，有什么优化的方法？

现在我们知道事务在提交的时候，需要将 binlog 和 redo log 持久化到磁盘，那么如果出现 MySQL 磁盘 I/O 很高的现象，我们可以通过控制以下参数，来 “延迟” binlog 和 redo log 刷盘的时机，从而降低磁盘 I/O 的频率：

• 设置组提交的两个参数： binlog_group_commit_sync_delay 和 binlog_group_commit_sync_no_delay_count 参数，延迟 binlog 刷盘的时机，从而减少 binlog 的刷盘次数。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，但即使 MySQL 进程中途挂了，也没有丢失数据的风险，因为 binlog 早被写入到 page cache 了，只要系统没有宕机，缓存在 page cache 里的 binlog 就会被持久化到磁盘。
• 将 sync_binlog 设置为大于 1 的值（比较常见是 100~1000），表示每次提交事务都 write，但累积 N 个事务后才 fsync，相当于延迟了 binlog 刷盘的时机。但是这样做的风险是，主机掉电时会丢 N 个事务的 binlog 日志。
• 将 innodb_flush_log_at_trx_commit 设置为 2。表示每次事务提交时，都只是缓存在 redo log buffer 里的 redo log 写到 redo log 文件，注意写入到「 redo log 文件」并不意味着写入到了磁盘，因为操作系统的文件系统中有个 Page Cache，专门用来缓存文件数据的，所以写入「 redo log文件」意味着写入到了操作系统的文件缓存，然后交由操作系统控制持久化到磁盘的时机。但是这样做的风险是，主机掉电的时候会丢数据。

5.8 总结

具体更新一条记录 UPDATE t_user SET name = 'xiaolin' WHERE id = 1; 的流程如下:

1. 执行器负责具体执行，会调用存储引擎的接口，通过主键索引树搜索获取 id = 1 这一行记录：
   • 如果 id=1 这一行所在的数据页本来就在 buffer pool 中，就直接返回给执行器更新；
   • 如果记录不在 buffer pool，将数据页从磁盘读入到 buffer pool，返回记录给执行器。
2. 执行器得到聚簇索引记录后，会看一下更新前的记录和更新后的记录是否一样：
   • 如果一样的话就不进行后续更新流程；
   • 如果不一样的话就把更新前的记录和更新后的记录都当作参数传给 InnoDB 层，让 InnoDB 真正的执行更新记录的操作；
3. 开启事务， InnoDB 层更新记录前，首先要记录相应的 undo log，因为这是更新操作，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，不过在内存修改该 Undo 页面后，需要记录对应的 redo log。
4. InnoDB 层开始更新记录，会先更新内存（同时标记为脏页），然后将记录写到 redo log 里面，这个时候更新就算完成了。为了减少磁盘I/O，不会立即将脏页写入磁盘，后续由后台线程选择一个合适的时机将脏页写入到磁盘。这就是 WAL 技术，MySQL 的写操作并不是立刻写到磁盘上，而是先写 redo 日志，然后在合适的时间再将修改的行数据写到磁盘上。
5. 至此，一条记录更新完了。
6. 在一条更新语句执行完成后，然后开始记录该语句对应的 binlog，此时记录的 binlog 会被保存到 binlog cache，并没有刷新到硬盘上的 binlog 文件，在事务提交时才会统一将该事务运行过程中的所有 binlog 刷新到硬盘。
7. 事务提交（为了方便说明，这里不说组提交的过程，只说两阶段提交）：
   • prepare 阶段：将 redo log 对应的事务状态设置为 prepare，然后将 redo log 刷新到硬盘；
   • commit 阶段：将 binlog 刷新到磁盘，接着调用引擎的提交事务接口，将 redo log 状态设置为 commit（将事务设置为 commit 状态后，刷入到磁盘 redo log 文件）；
     成后，然后开始记录该语句对应的 binlog，此时记录的 binlog 会被保存到 binlog cache，并没有刷新到硬盘上的 binlog 文件，在事务提交时才会统一将该事务运行过程中的所有 binlog 刷新到硬盘。
8. 事务提交（为了方便说明，这里不说组提交的过程，只说两阶段提交）：
   • prepare 阶段：将 redo log 对应的事务状态设置为 prepare，然后将 redo log 刷新到硬盘；
   • commit 阶段：将 binlog 刷新到磁盘，接着调用引擎的提交事务接口，将 redo log 状态设置为 commit（将事务设置为 commit 状态后，刷入到磁盘 redo log 文件）；
9. 至此，一条更新语句执行完成。