2023年MySQL实战核心技术第二篇

本文涉及的产品
云数据库 RDS MySQL,集群系列 2核4GB
推荐场景:
搭建个人博客
RDS MySQL Serverless 基础系列,0.5-2RCU 50GB
云数据库 RDS MySQL,高可用系列 2核4GB
简介: 2023年MySQL实战核心技术第二篇

五 . 日志系统:一条SQL更新语句是如何执行的?



5.1 解释


一条查询语句的执行过程一般是经过连接器,分析器,优化器,执行器等功能模块,最后达到存储引擎。

那么一条更新语句的执行流程是什么呢?


可能听过别人说MySQL可以恢复到半个月内任意一秒的状态,下面我们将会进行解释如何做到的。

先从一个表的一条更新语句说起:

mysql> create table T(ID int primary key, c int);


如果将ID=2,则语句。

mysql> update T set c=c+1 where ID=2;


SQL语句基本执行的链路。

b27978e8541a4aa280fd41c9f815b22a.png

我们更新的时候,也是先走连接器,进行连接数据库。


前面我们说过,在一个表上有更新的时候,跟这个表有关的查询缓存会失效,所以这条语句就

会把表 T 上所有缓存结果都清空。这也就是我们一般不建议使用查询缓存的原因。


接下来,分析器会通过词法和语法解析知道这是一条更新语句。优化器决定要使用 ID 这个索

引。然后,执行器负责具体执行,找到这一行,然后更新。


与查询流程不一样的是,更新流程还涉及两个重要的日志模块,它们正是我们今天要讨论的主

角:redo log(重做日志)和 binlog(归档日志)。


5.2 重要的日志模块:redo log


5.2.1 解释


《孔乙己》这篇文章,酒店掌柜有一个粉板,专门用来记录客人的赊账记

录。如果赊账的人不多,那么他可以把顾客名和账目写在板上。但如果赊账的人多了,粉板总

会有记不下的时候,这个时候掌柜一定还有一个专门记录赊账的账本。

如果有人要赊账或者还账的话,


掌柜一般有两种做法:


一种做法是直接把账本翻出来,把这次赊的账加上去或者扣除掉;

另一种做法是先在粉板上记下这次的账,等打烊以后再把账本翻出来核算。

在生意红火柜台很忙时,掌柜一定会选择后者,因为前者操作实在是太麻烦了。首先,你得找

到这个人的赊账总额那条记录。


你想想,密密麻麻几十页,掌柜要找到那个名字,可能还得带

上老花镜慢慢找,找到之后再拿出算盘计算,最后再将结果写回到账本上。

这整个过程想想都麻烦。相比之下,还是先在粉板上记一下方便。你想想,如果掌柜没有粉板

的帮助,每次记账都得翻账本,效率是不是低得让人难以忍受?



同样,在 MySQL 里也有这个问题,如果每一次的更新操作都需要写进磁盘,然后磁盘也要找

到对应的那条记录,然后再更新,整个过程 IO 成本、查找成本都很高。为了解决这个问题,

MySQL 的设计者就用了类似酒店掌柜粉板的思路来提升更新效率。


5.2.2 WAL(Write-Ahead Logging)


而粉板和账本配合的整个过程,其实就是 MySQL 里经常说到的 WAL 技术,WAL 的全称是

Write-Ahead Logging,它的关键点就是先写日志,再写磁盘,也就是先写粉板,等不忙的

时候再写账本。


具体来说,当有一条记录需要更新的时候,InnoDB 引擎就会先把记录写到 redo log(粉

板)里面,并更新内存,这个时候更新就算完成了。同时,InnoDB 引擎会在适当的时候,将

这个操作记录更新到磁盘里面,而这个更新往往是在系统比较空闲的时候做,这就像打烊以后

掌柜做的事。


如果今天赊账的不多,掌柜可以等打烊后再整理。但如果某天赊账的特别多,粉板写满了,又

怎么办呢?这个时候掌柜只好放下手中的活儿,把粉板中的一部分赊账记录更新到账本中,然

后把这些记录从粉板上擦掉,为记新账腾出空间。


与此类似,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,那么这块“粉板”总共就可以记录 4GB 的操作。从头开始写,写到末尾就又回

到开头循环写。


如图:


847509f600fd496186213c64c20a5c4c.png


write pos 是当前记录的位置,一边写一边后移,写到第 3 号文件末尾后就回到 0 号文件开

头。checkpoint 是当前要擦除的位置,也是往后推移并且循环的,擦除记录前要把记录更新

到数据文件。

write pos 和 checkpoint 之间的是“粉板”上还空着的部分,可以用来记录新的操作。如果

write pos 追上 checkpoint,表示“粉板”满了,这时候不能再执行新的更新,得停下来先

擦掉一些记录,把 checkpoint 推进一下。


5.2.3  crash-safe。


有了 redo log,InnoDB 就可以保证即使数据库发生异常重启,之前提交的记录都不会丢

失,这个能力称为 crash-safe。

要理解 crash-safe 这个概念,可以想想我们前面赊账记录的例子。只要赊账记录记在了粉板

上或写在了账本上,之后即使掌柜忘记了,比如突然停业几天,恢复生意后依然可以通过账本

和粉板上的数据明确赊账账目。


5.3 重要的日志模块:binlog


前面我们讲过,MySQL 整体来看,其实就有两块:一块是 Server 层,它主要做的是 MySQL

功能层面的事情;还有一块是引擎层,负责存储相关的具体事宜。上面我们聊到的粉板 redo

log 是 InnoDB 引擎特有的日志,而 Server 层也有自己的日志,称为 binlog(归档日志)。



5.3 .1 为什么会有两份日志呢?


因为最开始 MySQL 里并没有 InnoDB 引擎。MySQL 自带的引擎是 MyISAM,但是

MyISAM 没有 crash-safe 的能力,binlog 日志只能用于归档。而 InnoDB 是另一个公司以

插件形式引入 MySQL 的,既然只依靠 binlog 是没有 crash-safe 能力的,所以 InnoDB 使

用另外一套日志系统——也就是 redo log 来实现 crash-safe 能力。


5.3 .2 这两种日志有以下三点不同。


1.redo log 是 InnoDB 引擎特有的;binlog 是 MySQL 的 Server 层实现的,所有引擎都可

以使用。

2.redo log 是物理日志,记录的是“在某个数据页上做了什么修改”;binlog 是逻辑日志,

记录的是这个语句的原始逻辑,比如“给 ID=2 这一行的 c 字段加 1 ”。

3.redo log 是循环写的,空间固定会用完;binlog 是可以追加写入的。“追加写”是指

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。


有了对这两个日志的概念性理解,我们再来看执行器和 InnoDB 引擎在执行这个简单的


5.3 .3 update 语句时的内部流程:


1.执行器先找引擎取 ID=2 这一行。ID 是主键,引擎直接用树搜索找到这一行。如果 ID=2

这一行所在的数据页本来就在内存中,就直接返回给执行器;否则,需要先从磁盘读入内

存,然后再返回。

2.执行器拿到引擎给的行数据,把这个值加上 1,比如原来是 N,现在就是 N+1,得到新的

一行数据,再调用引擎接口写入这行新数据。

3. 引擎将这行新数据更新到内存中,同时将这个更新操作记录到 redo log 里面,此时 redo

log 处于 prepare 状态。然后告知执行器执行完成了,随时可以提交事务。

4.执行器生成这个操作的 binlog,并把 binlog 写入磁盘。

5.执行器调用引擎的提交事务接口,引擎把刚刚写入的 redo log 改成提交(commit)状

态,更新完成。


5.3 .4 update 语句的执行流程图


图中浅色框表示是在 InnoDB 内部执行的,深色

框表示是在执行器中执行的。


722a7c4ab4b74980bd47e90b44e1efaa.png


将redo log的写入拆成了两个步骤:


repare 和 commit,这就是"两阶段提交"。

两阶段提交


5.3 .5 为什么必须有“两阶段提交”呢?


这是为了让两份日志之间的逻辑一致。


要说明这个问题,我们得从文章开头的那个问题说起:怎样让数据库恢复到半个月内任意一秒的状态?


前面我们说过了,binlog 会记录所有的逻辑操作,并且是采用“追加写”的形式。如果你的

DBA 承诺说半个月内可以恢复,那么备份系统中一定会保存最近半个月的所有 binlog,同时

系统会定期做整库备份。


这里的“定期”取决于系统的重要性,可以是一天一备,也可以是一周一备。

当需要恢复到指定的某一秒时,比如某天下午两点发现中午十二点有一次误删表,需要找回数

据,那你可以这么做:


首先,找到最近的一次全量备份,如果你运气好,可能就是昨天晚上的一个备份,从这个备份恢复到临时库;

然后,从备份的时间点开始,将备份的 binlog 依次取出来,重放到中午误删表之前的那个 时刻。

这样你的临时库就跟误删之前的线上库一样了,然后你可以把表数据从临时库取出来,按需要

恢复到线上库去。

好了,说完了数据恢复过程,我们回来说说,为什么日志需要“两阶段提交”。这里不妨用反

证法来进行解释。


5.3 .6 详细解释:


由于 redo log 和 binlog 是两个独立的逻辑,如果不用两阶段提交,要么就是先写完 redo

log 再写 binlog,或者采用反过来的顺序。


5.3 .7 两种方式产生的问题。


仍然用前面的 update 语句来做例子。假设当前 ID=2 的行,字段 c 的值是 0,再假设执行

update 语句过程中在写完第一个日志后,第二个日志还没有写完期间发生了 crash,会出现

什么情况呢?


5.3 .7.1. 先写 redo log 后写 binlog。


假设在 redo log 写完,binlog 还没有写完的时候,MySQL

进程异常重启。由于我们前面说过的,redo log 写完之后,系统即使崩溃,仍然能够把数

据恢复回来,所以恢复后这一行 c 的值是 1。


但是由于 binlog 没写完就 crash 了,这时候 binlog 里面就没有记录这个语句。因此,之

后备份日志的时候,存起来的 binlog 里面就没有这条语句。

然后你会发现,如果需要用这个 binlog 来恢复临时库的话,由于这个语句的 binlog 丢

失,这个临时库就会少了这一次更新,恢复出来的这一行 c 的值就是 0,与原库的值不同。



5.3 .7.2. 先写 binlog 后写 redo log。


如果在 binlog 写完之后 crash,由于 redo log 还没写,崩

溃恢复以后这个事务无效,所以这一行 c 的值是 0。但是 binlog 里面已经记录了“把 c 从

0 改成 1”这个日志。所以,在之后用 binlog 来恢复的时候就多了一个事务出来,恢复出

来的这一行 c 的值就是 1,与原库的值不同。


5.3.8 redo log 和 binlog解释:


如果不使用“两阶段提交”,那么数据库的状态就有可能和用它的日志恢复出来的

库的状态不一致。


你可能会说,这个概率是不是很低,平时也没有什么动不动就需要恢复临时库的场景呀?

其实不是的,不只是误操作后需要用这个过程来恢复数据。当你需要扩容的时候,也就是需要

再多搭建一些备库来增加系统的读能力的时候,现在常见的做法也是用全量备份加上应用

binlog 来实现的,这个“不一致”就会导致你的线上出现主从数据库不一致的情况。


简单说,redo log 和 binlog 都可以用于表示事务的提交状态,而两阶段提交就是让这两个状

态保持逻辑上的一致。


5.3.9 小结:


介绍了 MySQL 里面最重要的两个日志,即物理日志 redo log 和逻辑日志 binlog。

先写 redo log 后写 binlog。假设在 redo log 写完,binlog 还没有写完的时候,MySQL

进程异常重启。由于我们前面说过的,redo log 写完之后,系统即使崩溃,仍然能够把数

据恢复回来,所以恢复后这一行 c 的值是 1。


redo log 用于保证 crash-safe 能力。innodb_flush_log_at_trx_commit 这个参数设置成 1

的时候,表示每次事务的 redo log 都直接持久化到磁盘。这个参数我建议你设置成 1,这样

可以保证 MySQL 异常重启之后数据不丢失。


sync_binlog 这个参数设置成 1 的时候,表示每次事务的 binlog 都持久化到磁盘。这个参数

我也建议你设置成 1,这样可以保证 MySQL 异常重启之后 binlog 不丢失。

两阶段提交是跨系统维持数据逻辑一致性时常用的一个方案。


相关实践学习
如何在云端创建MySQL数据库
开始实验后,系统会自动创建一台自建MySQL的 源数据库 ECS 实例和一台 目标数据库 RDS。
全面了解阿里云能为你做什么
阿里云在全球各地部署高效节能的绿色数据中心,利用清洁计算为万物互联的新世界提供源源不断的能源动力,目前开服的区域包括中国(华北、华东、华南、香港)、新加坡、美国(美东、美西)、欧洲、中东、澳大利亚、日本。目前阿里云的产品涵盖弹性计算、数据库、存储与CDN、分析与搜索、云通信、网络、管理与监控、应用服务、互联网中间件、移动服务、视频服务等。通过本课程,来了解阿里云能够为你的业务带来哪些帮助     相关的阿里云产品:云服务器ECS 云服务器 ECS(Elastic Compute Service)是一种弹性可伸缩的计算服务,助您降低 IT 成本,提升运维效率,使您更专注于核心业务创新。产品详情: https://www.aliyun.com/product/ecs
相关文章
|
23天前
|
缓存 关系型数据库 MySQL
MySQL索引策略与查询性能调优实战
在实际应用中,需要根据具体的业务需求和查询模式,综合运用索引策略和查询性能调优方法,不断地测试和优化,以提高MySQL数据库的查询性能。
|
6天前
|
JavaScript 安全 Java
java版药品不良反应智能监测系统源码,采用SpringBoot、Vue、MySQL技术开发
基于B/S架构,采用Java、SpringBoot、Vue、MySQL等技术自主研发的ADR智能监测系统,适用于三甲医院,支持二次开发。该系统能自动监测全院患者药物不良反应,通过移动端和PC端实时反馈,提升用药安全。系统涵盖规则管理、监测报告、系统管理三大模块,确保精准、高效地处理ADR事件。
|
23天前
|
监控 前端开发 Java
【技术开发】接口管理平台要用什么技术栈?推荐:Java+Vue3+Docker+MySQL
该文档介绍了基于Java后端和Vue3前端构建的管理系统的技术栈及功能模块,涵盖管理后台的访问、登录、首页概览、API接口管理、接口权限设置、接口监控、计费管理、账号管理、应用管理、数据库配置、站点配置及管理员个人设置等内容,并提供了访问地址及操作指南。
|
27天前
|
监控 关系型数据库 MySQL
MySQL自增ID耗尽应对策略:技术解决方案全解析
在数据库管理中,MySQL的自增ID(AUTO_INCREMENT)属性为表中的每一行提供了一个唯一的标识符。然而,当自增ID达到其最大值时,如何处理这一情况成为了数据库管理员和开发者必须面对的问题。本文将探讨MySQL自增ID耗尽的原因、影响以及有效的应对策略。
90 3
|
1月前
|
监控 关系型数据库 MySQL
数据库优化:MySQL索引策略与查询性能调优实战
【10月更文挑战第27天】本文深入探讨了MySQL的索引策略和查询性能调优技巧。通过介绍B-Tree索引、哈希索引和全文索引等不同类型,以及如何创建和维护索引,结合实战案例分析查询执行计划,帮助读者掌握提升查询性能的方法。定期优化索引和调整查询语句是提高数据库性能的关键。
197 1
|
2月前
|
NoSQL 关系型数据库 MySQL
MySQL与Redis协同作战:优化百万数据查询的实战经验
【10月更文挑战第13天】 在处理大规模数据集时,传统的关系型数据库如MySQL可能会遇到性能瓶颈。为了提升数据处理的效率,我们可以结合使用MySQL和Redis,利用两者的优势来优化数据查询。本文将分享一次实战经验,探讨如何通过MySQL与Redis的协同工作来优化百万级数据统计。
70 5
|
2月前
|
架构师 关系型数据库 MySQL
MySQL最左前缀优化原则:深入解析与实战应用
【10月更文挑战第12天】在数据库架构设计与优化中,索引的使用是提升查询性能的关键手段之一。其中,MySQL的最左前缀优化原则(Leftmost Prefix Principle)是复合索引(Composite Index)应用中的核心策略。作为资深架构师,深入理解并掌握这一原则,对于平衡数据库性能与维护成本至关重要。本文将详细解读最左前缀优化原则的功能特点、业务场景、优缺点、底层原理,并通过Java示例展示其实现方式。
102 1
|
1月前
|
监控 关系型数据库 MySQL
数据库优化:MySQL索引策略与查询性能调优实战
【10月更文挑战第26天】数据库作为现代应用系统的核心组件,其性能优化至关重要。本文主要探讨MySQL的索引策略与查询性能调优。通过合理创建索引(如B-Tree、复合索引)和优化查询语句(如使用EXPLAIN、优化分页查询),可以显著提升数据库的响应速度和稳定性。实践中还需定期审查慢查询日志,持续优化性能。
81 0
|
2月前
|
XML 关系型数据库 MySQL
MySQL 导出某些数据的技术详解
MySQL 导出某些数据的技术详解
143 2
|
3月前
|
监控 关系型数据库 MySQL
zabbix agent集成percona监控MySQL的插件实战案例
这篇文章是关于如何使用Percona监控插件集成Zabbix agent来监控MySQL的实战案例。
74 2
zabbix agent集成percona监控MySQL的插件实战案例