MySQL数据存储和查询流程
假如说现在我们建了如下一张表
- CREATE TABLE `student` (
- `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '学号',
- `name` varchar(10) NOT NULL COMMENT '学生姓名',
- `age` int(11) NOT NULL COMMENT '学生年龄',
- PRIMARY KEY (`id`),
- KEY `idx_name` (`name`)
- ) ENGINE=InnoDB;
插入如下sql
- insert into student (`name`, `age`) value('a', 10);
- insert into student (`name`, `age`) value('c', 12);
- insert into student (`name`, `age`) value('b', 9);
- insert into student (`name`, `age`) value('d', 15);
- insert into student (`name`, `age`) value('h', 17);
- insert into student (`name`, `age`) value('l', 13);
- insert into student (`name`, `age`) value('k', 12);
- insert into student (`name`, `age`) value('x', 9);
数据如下
这些数据最终会持久化到文件中，那么这些数据在文件中是如何组织的?难道是一行一行追加到文件中的?其实并不是，「数据其实是存到页中的，一页的大小为16k，一个表由很多页组成，这些页组成了B+树」，最终的组织形式如下所示，具体的构建过程我就不详细介绍了，可以看我之前的文章《10张图，搞懂索引为什么会失效?》
那么SQL语句是如何执行的呢?MySQL的逻辑架构图如下所示
详细结构如为
「当我们想更新某条数据的时候，难道是从磁盘中加载出来这条数据，更新后再持久化到磁盘中吗?」
如果这样搞的话，那一条sql的执行过程可太慢了，因为对一个大磁盘文件的读写操作是要耗费几百万毫秒的
真实的执行过程是，当我们想更新或者读取某条数据的时候，会把对应的页加载到内存中的Buffer Pool缓冲池中(默认为128m，当然为了提高系统的并发度，你可以把这个值设大一点)
之所以加载页到Buffer Pool中，是考虑到当你使用这个页的数据时，这个页的其他数据使用到的概率页很大，随机IO的耗时很长，所以多加载一点数据到Buffer Pool
当更新数据的时候，如果对应的页在Buffer Pool中，则直接更新Buffer Pool中的页即可，对应的页不在Buffer Pool中时，才会从磁盘加载对应的页到Buffer Pool，然后再更新，「此时Buffer Pool中的页和磁盘中的页数据是不一致的，被称为脏页」。这些脏页是要被刷回到磁盘中的
「这些脏页是多会刷回到磁盘中的?」 有如下几个时机
- Buffer Pool不够用了，要给新加载的页腾位置了，所以会利用改进的后的LRU算法，将一些脏页刷回磁盘
- 后台线程会在MySQL不繁忙的时候，将脏页刷到磁盘中
- redolog写满时(redolog的作用后面会提到)
- 数据库关闭时会将所有脏页刷回到磁盘
这样搞，效率是不是高很多了?
当需要更新的数据所在的页已经在Buffer Pool中时，只需要操作内存即可，效率不是一般的高
「看到这小伙伴们可能会有一个疑问?如果对应的脏页还没有被刷到磁盘中，数据库就宕机了，那我们的更改不就丢失了?」
要解决这个问题，就不得不提到rodolog了。既然都打算说rodolog了，索性一块说说mysql中的三种日志undolog，rodolog，binlog
undolog：如何让更新的数据可以回滚?
以上面的student表为例，当我们想把id=1的name从a变为abc时，会把原来的值id=1，name=a写入到undo log中。当这条更新语句在事务中执行，当事务回滚时，就可以通过undolog将数据恢复为原来的模样。
此外，undo log在mvcc的实现中也扮演了重要的作用，看我之前写的文章《面试官：MVCC是如何实现的?》
rodolog：系统宕机了，如何避免数据丢失?
接着我们上面的问题，如果对应的脏页还没有被刷到磁盘中，数据库就宕机了，那我们的更改不久丢失了?
为了解决这个问题，我们需要把内存所做的修改写入到 redo log buffer中，这是内存里的一个缓冲区，用来存在redo日志。
rodo log记录了你对数据所做的修改，如“将id=1这条数据的name从a变为abc”，物理日志哈，后面会再提一下。「redo log是顺序写所以比随机写效率高」
「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，那么总大小为4GB。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。
write pos是当前要写的位置，checkpoint是要擦除的位置，擦除前要把对应的脏页刷回到磁盘中。write pos和checkpoint中间的位置是可以写的位置。
当我们的系统能支持的并发比较低时，可以看看对应的redo log是不是设置的太小了。太小的话会导致频繁的刷脏页，影响并发，可以通过工具监控redo log的大小
redolog的大小=innodb_log_file_size*innodb_log_files_in_group(默认为2)图片「接下来我们详细聊聊，redolog是如何避免数据丢失的」
事务未提交，MySQL宕机，这种情况Buffer Pool中的数据丢失，并且redo log buffer中的日志也会丢失，不会影响数据
提交事务成功，redo log buffer中的数据没有刷到磁盘，此时会导致事务提交的数据丢失。
「鉴于这种情况，我们可以通过设置innodb_flush_log_at_trx_commit来决定redo log的刷盘策略」
查看innodb_flush_log_at_trx_commit的配置
- SHOW GLOBAL VARIABLES LIKE 'innodb_flush_log_at_trx_commit'
| innodb_flush_log_at_trx_commit值 | 作用 |
|---|---|
| 0 | 提交事务时，不会将redo log buffer中的数据写入os buffer，而是每秒写入os buffer并刷到磁盘 |
| 1 | 提交事务时，必须把redo log从内存刷入到磁盘文件中 |
| 2 | 提交事务时，将rodo log写入os buffer中，默认每隔1s将os buffer中的数据刷入磁盘 |
应为0和2都可能会造成事务更新丢失，所以一般系统中innodb_flush_log_at_trx_commit的值都为1，你可以看看你们的系统用的哪个值?
binlog：主从库之间如何同步数据?
当我们把mysql主库的数据同步到从库，或者其他数据源时，如es，bi库时，只需要订阅主库的binlog即可。
「binlog这一节的很多内容参考了《MySQL实战45讲》的02节，有些内容在02节做了详细的解释，我就不多介绍了，可以结合着看本文」
为什么要弄2种日志呢?其实这都是由历史原因决定的
MySQL刚开始用binlog实现归档的功能，但是binlog没有crash-safe的能力，所以后来InnoDB引擎加了redo log来实现crash-safe。假如MySQL中只有一个InnoDB引擎，说不定就能用redo log来实现归档了，此时就可以将redo log和 binlog合并到一块了
这两种日志的区别如下：
- redo log是InnoDB存储引擎特有，binglog是MySQL的server层实现的，所有引擎都可以使用
- redo log是物理日志，记录的是数据页上的修改。binlog是逻辑日志，记录的是语句的原始逻辑，如给id=2的这一行的c字段加1
- redo log是固定空间，循环写。binlog是追加写，当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
「我们可以通过设置sync_binlog来决定binlog的刷盘策略」
| sync_binlog值 | 作用 |
|---|---|
| 0 | 不立即刷盘，将binlog写入os buffer，由操作系统决定何时刷盘 ，有可能会丢失多个事务的数据 |
| 1 | 将binlog写入os buffer，每n个事务提交后，将os buffer的数据刷盘 |
一般情况下将sync_binlog的值设为1即可
两阶段提交
接着我们来看一下将id=2的行c字段加1的执行流程。
前面的这个阶段大家应该都能看懂了把，没看懂的可以看一下《MySQL实战45讲 》，重点说一下最后三个阶段
引擎将新数据更新到内存中，将操作记录到redo log中，此时redo log处于prepare状态，然后告知执行器执行完成了，可以提交事务
执行器生成操作的binlog，并把binlog写入磁盘
引擎将写入的redo log改为提交状态，更新完成
「为什么要把relog的写入拆成2个步骤?即prepare和commit，两阶段提交」
因为不管你先写redolog还是binlog，奔溃发生后，最终其实都有可能会造成原库和用日志恢复出来的库不一致
「而两阶段提交可以避免这个问题」
redolog和binlog具有关联行，在恢复数据时，redolog用于恢复主机故障时的未更新的物理数据，binlog用于备份操作。每个阶段的log操作都是记录在磁盘的，在恢复数据时，redolog 状态为commit则说明binlog也成功，直接恢复数据;如果redolog是prepare，则需要查询对应的binlog事务是否成功，决定是回滚还是执行。
说说我踩过的一些坑
「1. 数据库支持的并发度不高」
在一些并发要求高的系统中，可以调高Buffer Pool和redo log，这样可以避免频繁的刷脏页，提高并发
「2. 事务提交很慢」
原来我负责的一个系统跑的挺正常的，直到上游系统每天2点疯狂调我接口，然后我这边都是事务方法，事务提交很慢。监控到Buffer Pool和redo log的设置都很合理，并没有太小，所以问题出在哪了?我也不知道
「后来dba排查到原因，把复制方式从半同步复制改为异步复制解决了这个问题」
「异步复制」：MySQL默认的复制即是异步的，主库在执行完客户端提交的事务后会立即将结果返给给客户端，并不关心从库是否已经接收并处理，这样就会有一个问题，主如果crash掉了，此时主上已经提交的事务可能并没有传到从库上，如果此时，强行将从提升为主，可能导致新主上的数据不完整
「半同步复制」：是介于全同步复制与全异步复制之间的一种，主库只需要等待至少一个从库节点收到并且 Flush Binlog 到 Relay Log 文件即可，主库不需要等待所有从库给主库反馈。同时，这里只是一个收到的反馈，而不是已经完全完成并且提交的反馈，如此，节省了很多时间
「全同步复制」：指当主库执行完一个事务，所有的从库都执行了该事务才返回给客户端。因为需要等待所有从库执行完该事务才能返回，所以全同步复制的性能必然会收到严重的影响
「3. 在一个方法中，我先插入了一条数据，然后过一会再查一遍，结果插入成功，却没有查出来」
这个比较容易排查，如果系统中采用了数据库的读写分离时，写插入的是主库，读的却是从库，binlog同步比较慢时，就会出现这种情况，此时只需要让这个方法强制走主库即可
本文转载自微信公众号「Java识堂」，可以通过以下二维码关注。转载本文请联系Java识堂公众号。
