前面我们了解了SQL查询语句是如何执行的,一条SQL查询语句的过程需要经过连接器、分析器、优化器、执行器等功能模块，最终到达存储引擎。

在MySQL中，可以恢复到半个月内的任何一个时间点，这时基于日志系统来实现的。

更新语句的流程

在这个例子中，假设创建了表T。

create table T(ID int primary key, c int)

前面提到了查询语句的流程如上所示，首先可以确定的是，更新语句的流程也和查询语句的流程一样。

再假如我们在表T中执行更新语句如下：

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

执行任何语句前都需要连接上MySQL，这就是连接器的工作。

接下来，因为我们执行的是更新操作，所以查询缓存就需要刷新以确保缓存中数据的正确性，因此需要将表T中的查询缓存都清空，这也是之前不推荐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。

优化器决定来使用ID这个索引。

然后，执行器负责具体执行，找到对应的数据行，然后执行更新。

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\(redo\ log\)（重做日志)和\(bin\ log\)(归档日志)。

redo log

在MySQL中，如果每一次的更新都需要重新写入磁盘，然后从磁盘中找到那条记录，然后再执行更新，整个过程的I/O成本、查找成本都很高，为了解决这个问题，MySQL使用了WAL技术，全称为\(Write-Ahead-Logging\)，关键点在于先写日志，再写磁盘。

具体的做法是，当有记录需要更新时，InnoDB引擎会先把记录写到\(redo\ log\)中，这时更新就算是完成了。同时，InnoDB引擎会在适当的时候，将这次操作更新到磁盘中，这个更新往往是在系统比较空闲的时候执行的。

再继续联想，如果更新的记录不多，系统可以等待空闲时再执行真正的更新，如果更新的记录比较多，就只好先暂停下系统，将更新写入磁盘，再把这些记录从日志中移去，为新的更新提供空间。

InnoDB的\(redo\ log\)大小是固定的，比如可以配置一组4个文件，每个文件的大小是1GB，那么整个日志的大小就是4GB。

如上所示，从头开始写，写到末尾又从头开始写。

\(write\ pos\)是当前记录的位置，一边写一边后移，写到第3号文件末尾就又从第0号文件开头开始写。

\(checkpoint\)是当前要擦除的位置，也是往后推移并且循环的。

\(write\ pos\)和\(checkpoint\)之间的空间是空着的部分，用来记录新的操作。

当\(write\ pos\)追上\(checkpoint\)后，表示\(redo\ log\)满了，这时候不能执行新的更新，必须先把操作写入磁盘后，才能继续更新，需要把\(checkpoint\)往后推移一些距离。

有了\(redo\ log\)，InnoDB就可以保证即使数据库发生了异常重启，之前提交的记录不会丢失，这个能力成为\(crash-safe\)。

bin log

前面的\(redo\ log\)更多的是数据引擎层面的日志，在Server层也有\(bin\ log\)日志。

因为最初时MySQL并没有InnoDB引擎，自带的引擎是MyISAM，MyISAM并不具备\(crash-safe\)能力，\(bin\ log\)日志用于归档。

这两种日志有以下三点不同。

1. \(redo\ log\) 是 InnoDB 引擎特有的；\(bin\ log\) 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”；\(bin\ log\) 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；\(bin\ log\) 是可以追加写入的。“追加写”是指 \(bin\ log\) 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。

案例分析

在上面提到的例子中，update语句的流程如下：

1. 执行器先找引擎取ID=2这一行。ID是主键，引擎直接到主键索引树上搜索找到这一行。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，需要先从磁盘中读入内存，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，现在将其修改为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. 引擎把这行新数据更新到内存中，同时将这个更新操作记录到\(redo\ log\)中，此时\(redo\ log\)处于prepare状态。然后告知执行器执行完成，可以提交事务；
4. 执行器生产这个操作的\(bin\ log\)，并把\(bin\ log\)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commit状态，表示事务已提交，更新完成。

上图中深色部分表示在执行器中执行，浅色部分表示在引擎中执行。

将\(redo\ log\)的写入拆分为两个步骤：prepared和commit也成为两阶段提交。

两阶段提交

两阶段提交这是为了让两份日志之间的逻辑一致。

我们先查看一下如何使用两份日志来做数据恢复。

\(bin\ log\)会记录下所有的逻辑操作，并且是追加写方式，因此当我们对某个时间的系统进行备份后，如果在某天下午2点发现12点有一次误删操作，需要找回数据，我们可以这么操作。

• 首先，找到最近的一次全量备份，如昨天晚上的一次备份，我们将其备份到临时库中；
• 然后从备份的时间点开始，将备份的\(bin\ log\)依次取出来，重放到中午误删表之前的那个时刻；

这时我们的临时库就和误删之前的线上库一样了，这时再把表数据从临时库中取出来，按需要恢复到线上库去。

由于 \(redo\ log\) 和 \(bin\ log\) 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 \(bin\ log\)，或者采用反过来的顺序。我们看看这两种方式会有什么问题。

假定当前ID=2的行，字段c的值是0，再假定update过程中，我们写完第一个日志后，第二个日志还没有写入就发生了\(crash\)，会出现如下情况：

1. 先写 \(redo\ log\) 后写 \(bin\ log\)。假设在 \(redo\ log\) 写完，\(bin\ log\) 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 \(bin\ log\) 没写完就 crash 了，这时候 \(bin\ log\) 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 \(bin\ log\) 里面就没有这条语句。
   然后你会发现，如果需要用这个 \(bin\ log\) 来恢复临时库的话，由于这个语句的 \(bin\ log\) 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。
2. 先写 \(bin\ log\) 后写 \(redo\ log\)。如果在 \(bin\ log\) 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 \(bin\ log\) 里面已经记录了“把 c 从 0 改成 1”这个日志。所以，在之后用 \(bin\ log\) 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。

因此，可以看到，如果不使用两阶段性提交，那么数据库的状态就很可能和它日志恢复出来的状态不一样。

其实不只是恢复时需要迁移数据，当我们需要增加库容量或者是增加备份库来增加系统的读能力时，都需要迁移数据。

现在的常用做法也是全量备份+\(bin\ log\)来实现的。

简单说，\(redo\ log\) 和 \(bin\ log\) 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。

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