基于Redo Log和Undo Log的MySQL崩溃恢复流程

基于Redo Log和Undo Log的MySQL崩溃恢复流程

黑盒下的更新数据流程

当我们查询数据的时候，会先去Buffer Pool中查询。如果Buffer Pool中不存在，存储引擎会先将数据从磁盘加载到Buffer Pool中，然后将数据返回给客户端;同理，当我们更新某个数据的时候，如果这个数据不存在于Buffer Pool，同样会先数据加载进来，然后修改修改内存的数据。被修改过的数据会在之后统一刷入磁盘。

MySQL 奔溃恢复

这个过程看似没啥问题，实则不讲武德。假设我们修改Buffer Pool中的数据成功，但是还没来得及将数据刷入磁盘MySQL就挂了怎么办?按照上图的逻辑，此时更新之后的数据只存在于Buffer Pool中，如果此时MySQL宕机了，这部分数据将会永久的丢失;

再者，我更新到一半突然发生错误了，想要回滚到更新之前的版本，该怎么办?那不完犊子吗，连数据持久化的保证、事务回滚都做不到还谈什么崩溃恢复?

Redo Log & Undo Log

而通过MySQL能够实现崩溃恢复的事实来看，MySQL必定实现了某些骚操作。没错，这就是接下来我们要介绍的另外的两个关键功能，Redo Log和Undo Log。

这两种日志是属于InnoDB存储引擎的日志，和My***的Binlog不是一个维度的日志。

Redo Log 记录了此次事务「完成后」的数据状态，记录的是更新之「后」的值

Undo Log 记录了此次事务「开始前」的数据状态，记录的是更新之「前」的值

所以这两种日志有明显的区别，我用一种更加通俗的例子来解释一下这两种日志。

Redo Log就像你在命令行敲了很长的命令，敲回车执行，结果报错了。此时我们只需要再敲个↑就会拿到上一条命令，再执行一遍即可。

Undo Log就像你刚刚在Git中Commit了一下，然后再做一个较为复杂的改动，但是改着改着你的心态崩了，不想要刚刚的改动了，于是直接git reset --hard $lastCommitId回到了上一个版本。

实现日志后的更新流程

有了Redo Log和Undo Log，我们再将上面的那张图给完善一下。

MySQL 崩溃恢复

首先，更新数据还是会判断数据是否存在于Buffer Pool中，不存在则加载。上面我们提到了回滚的问题，在更新Buffer Pool中的数据之前，我们需要先将该数据事务开始之前的状态写入Undo Log中。假设更新到一半出错了，我们就可以通过Undo Log来回滚到事务开始前。

然后执行器会更新Buffer Pool中的数据，成功更新后会将数据最新状态写入Redo Log Buffer中。因为一个事务中可能涉及到多次读写操作，写入Buffer中分组写入，比起一条条的写入磁盘文件，效率会高很多。

redo-log-buffer

那为什么Undo Log不也搞一个Undo Log Buffer，也给Undo Log提提速，雨露均沾?那我们假设有这个一个Buffer存在于InnoDB，将事务开始前的数据状态写入了Undo Log Buffer中，然后开始更新数据。

突然啪一下，很快啊，MySQL由于意外进程退出了，此时会发生一件很尴尬的事情，如果更新的数据一部分已经刷回磁盘了，但是此时事务没有成功需要回滚，你发现Undo Log随着进程退出一起没了，此时就没有办法通过Undo Log去做回滚。

那如果刚刚更新完内存，MySQL就挂了呢?此时Redo Log Buffer甚至都可能没有写入，即使写入了也没有刷到磁盘，Redo Log也丢了。

流程中仍然存在的问题

你可能认为到这一步就完美了，事实上则不然。假设我们在将Redo Log刷入到磁盘之后MySQL突然宕机了，binlog还没有来得及写入。此时重启，Redo Log所代表的状态就和Binlog所代表的状态不一致了。Redo Log恢复到Buffer Pool中的某行的A字段是3，但是任何监听其Binlog的数据库读取出来的数据确是2。

即使Redo Log和Binlog都写入文件了，但是这个时候MySQL所在的物理机活着VM宕机了，日志仍然会丢失。现在的OS在你写入文件的时候，会先将改动的内容写入的OS Cache中，以此来提高效率。然后根据策略(受你配置的参数的影响)来将OS Cache中的数据刷入磁盘。

基于2PC的一致性保障

MySQL 崩溃恢复

简单介绍一下2PC，它是一种保证分布式事务数据一致性的协议，它中文名叫两阶段提交，它将分布式事务的提交拆分成了2个阶段，分别是Prepare和Commit/Rollback。

就向两个拳击手开始比赛之前，裁判会在中间确认两个选手的状态，类似于问你准备好了吗?得到确认之后，裁判才会说Fight。

裁判询问选手的状态，对应的是第一阶段Prepare;得到了肯定的回答之后，裁判宣布比赛正式开始，对应的是第二阶段Commit，但是如果有一方选手没有准备好，裁判会宣布比赛暂停，此时对应的是第一阶段失败的情况，第二阶段的状态会变为Rollback。裁判就对应2PC中的协调者Coordinator，选手就对应参与者Participant。

下面我们通过一张图来看一下整个流程。

2PC刷入磁盘

Prepare阶段，将Redo Log写入文件，并刷入磁盘，记录上内部XA事务的ID，同时将Redo Log状态设置为Prepare。Redo Log写入成功后，再将Binlog同样刷入磁盘，记录XA事务ID。

Commit阶段，向磁盘中的Redo Log写入Commit标识，表示事务提交。然后执行器调用存储引擎的接口提交事务。这就是整个过程。

验证2PC机制的可用性

这就是2PC提交Redo Log和Binlog的过程，那在这个期间发生了异常，2PC这套机制真的能保证数据一致性吗?

假设Redo Log刷入成功了，但是还没来得及刷入Binlog MySQL就挂了。此时重启之后会发现Redo Log并没有Commit标识，此时根据记录的XA事务找到这个事务，进行回滚。

如果Redo Log刷入成功，而且Binlog也刷入成功了，但是还没有来的及将Redo Log从Prepare改成Commit MySQL就挂了，此时重启会发现虽然Redo Log没有Commit标识，但是通过XID查询到的Binlog却已经成功刷入磁盘了。

此时，虽然Redo Log没有Commit标识，MySQL也要提交这个事务。因为Binlog一旦写入，就可能会被从库或者任何消费Binlog的消费者给消费。如果此时MySQL不提交事务，则可能造成数据不一致。而且目前Redo Log和Binlog从数据层面上，其实已经Ready了，只是差个标志位。

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