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第二十二讲:MySQL是怎么保证数据不丢的?

时间:2024-09-22 21:03:39浏览次数:11  
标签:binlog 事务 第二十二 log fsync redo MySQL 磁盘 保证数据

第二十二讲:MySQL是怎么保证数据不丢的?

简概

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开篇

​ 今天这篇文章,我会继续和你介绍在业务高峰期临时提升性能的方法。从文章标题“MySQL 是怎么保证数据不丢的?”,你就可以看出来,今天我和你介绍的方法,跟数据的可靠性有关。

在专栏前面文章和答疑篇中,我都着重介绍了 WAL 机制(你可以再回顾下第 2 篇、第 9 篇、第 12 篇和第 15 篇文章中的相关内容),得到的结论是:

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。

​ 评论区有同学又继续追问,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。

binlog 的写入机制

​ 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。


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:

  • sync_binlog=0 的时候,表示每次提交事务都只 write,不 fsync;
  • sync_binlog=1 的时候,表示每次提交事务都会执行 fsync;
  • 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。
sync_binlog 参数插个眼,后面要用到

​ 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。

redo log 的写入机制

​ 接下来,我们再说说 redo log 的写入机制。在专栏的第 15 篇答疑文章中,我给你介绍了 redo log buffer。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。


图 2 MySQL redo log 存储状态

​ 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_flush_log_at_trx_commit 参数插个眼,后面要用到

​ 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。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。(如果你印象有点儿模糊了,可以再回顾下第 15 篇文章中的相关内容)。

​ 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 16


图 3 redo log 组提交
  1. 从图中可以看到,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;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


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:先把 binlog 从 binlog cache 中写到磁盘上的 binlog 文件;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:


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。

​ 个人理解:首先,老师说的快,只是单纯的指redo log的fsync快,因为是顺序写。因此导致第二步和第四步之间的间隔比较短。想想看,如果第三步很慢的话,第二部和第四部之间的间隔就会很久,然后第四部binlog fsync的数据就会很多,可以很好的利用组提交。但其实不是这样的,所以可以根据需要配置参数。

​ redolog只记录操作,个人理解fsync应该比bin log快很多

​ 如果你想提升 binlog 组提交的效果,可以通过设置 binlog_group_commit_sync_delay binlog_group_commit_sync_no_delay_count 来实现。

  • binlog_group_commit_sync_delay 参数,表示延迟多少微秒后才调用 fsync;
  • binlog_group_commit_sync_no_delay_count 参数,表示累积多少次以后才调用 fsync。
fsync 触发器

​ 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。

​ 之前有同学在评论区问到,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:

  • redo log 和 binlog 都是顺序写,磁盘的顺序写比随机写速度要快;
  • 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。

注意两者一个是存在数据库内存,一个存在系统内存

小结

​ 在专栏的第 2 篇和第 15 篇文章中,我和你分析了,如果 redo log 和 binlog 是完整的,MySQL 是如何保证 crash-safe 的。今天这篇文章,我着重和你介绍的是 MySQL 是“怎么保证 redo log 和 binlog 是完整的”。

​ 希望这三篇文章串起来的内容,能够让你对 crash-safe 这个概念有更清晰的理解。

下课前问答

​ 之前的第 15 篇答疑文章发布之后,有同学继续留言问到了一些跟日志相关的问题,这里为了方便你回顾、学习,我再集中回答一次这些问题。

​ 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:

  • 如果客户端收到事务成功的消息,事务就一定持久化了;

  • 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;

  • 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。

课后问答

​ 最后,又到了课后问题时间。今天我留给你的思考题是:你的生产库设置的是“双 1”吗?如果平时是的话,你有在什么场景下改成过“非双 1”吗?你的这个操作又是基于什么决定的?

​ 另外,我们都知道这些设置可能有损,如果发生了异常,你的止损方案是什么?

答案

​ 我目前知道的场景,有以下这些:

  1. 业务高峰期。一般如果有预知的高峰期,DBA 会有预案,把主库设置成“非双 1”。
  2. 备库延迟,为了让备库尽快赶上主库。@永恒记忆和 @Second Sight 提到了这个场景。
  3. 用备份恢复主库的副本,应用 binlog 的过程,这个跟上一种场景类似。批量导入数据的时候。

一般情况下,把生产库改成“非双 1”配置,是设置

innodb_flush_logs_at_trx_commit=2、sync_binlog=1000

标签:binlog,事务,第二十二,log,fsync,redo,MySQL,磁盘,保证数据
From: https://www.cnblogs.com/guixiangyyds/p/18425839

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