MySQL 是怎么保证 redo log 和 binlog 是完整的？

本文分享自华为云社区《MySQL会丢数据吗？》，作者： JavaEdge 。

在业务高峰期临时提升性能的方法。

WAL 机制保证只要 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。

binlog 的写入机制

事务执行过程中：

• 先把日志写到 binlog cache

• 事务提交时，再把 binlog cache 写到 binlog 文件

一个事务的 binlog 不该被拆开，不论事务多大，也要确保一次性写入。这就涉及 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，但是共用同一份 binlog 文件。参数 binlog_cache_size 控制单个线程内 binlog cache 所占内存的大小。若超过该参数值，就要暂存到磁盘。

事务提交时，执行器把 binlog cache 里的完整事务写入 binlog，并清空 binlog cache。

• binlog 写盘状态

TODO

• write

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，所以速度较快

• fsync

将数据持久化到磁盘。一般认为 fsync 才占磁盘的 IOPS

write 和 fsync 的时机，由参数 sync_binlog 控制：

• sync_binlog=0，每次提交事务都只 write，不 fsync

• sync_binlog=1，每次提交事务都会执行 fsync

• sync_binlog=N(N>1)，每次提交事务都 write，但累积 N 个事务后才 fsync

因此，在出现 I/O 瓶颈的场景，将 sync_binlog 设置成一个较大值，可提升性能。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，推荐将其设置为 100~1000 中的某个数值。

但将 sync_binlog 设置为 N，对应的风险是：若主机发生异常重启，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。

事务在执行过程中，生成的 redo log 是要先写到 redo log buffer 的。

• 那 redo log buffer 的内容，是不是每次生成后都要直接持久化到磁盘呢？

不需要。

若事务执行期间 MySQL 异常重启，那这部分日志就丢了。由于事务也尚未提交，所以这时日志丢了也没有损失。

• 那事务还没提交时，redo log buffer 中的部分日志有没有可能被持久化到磁盘呢？

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。

• MySQL redo log 存储状态

TODO

三种状态：

• 存在 redo log buffer

物理上是在 MySQL 进程内存

• 写到磁盘(write)，但还没持久化（fsync)

物理上是在文件系统的 page cache

• 持久化到磁盘，即 hard disk

日志写到 redo log buffer 很快，wirte 到 page cache 也差不多，但持久化到磁盘就很慢了。

InnoDB 提供 innodb_flush_log_at_trx_commit 参数控制 redo log 的写入策略：

• 0，每次事务提交时都只是把 redo log 留在 redo log buffer 中

• 1，每次事务提交时都将 redo log 直接持久化到磁盘

• 2，每次事务提交时都只是把 redo log 写到 page cache

InnoDB 的一个后台线程，会每隔 1s 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。

事务执行中间过程的 redo log 也是直接写在 redo log buffer，这些 redo log 也会被后台线程一起持久化到磁盘。即一个没有提交的事务的 redo log，也可能已经持久化到磁盘。

除了后台线程每 s 一次的轮询操作，还有两种场景会让一个未提交的事务的 redo log 写入磁盘：

• redo log buffer 占用的空间即将达到 innodb_log_buffer_size 的一半，后台线程会主动写盘

• 由于这个事务并未提交，所以这个写盘动作只是 write，没有调用 fsync，即只留在文件系统的 page cache。

• 并行的事务提交时，顺带将该事务的 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，这时另外一个线程的事务 B 提交，若 innodb_flush_log_at_trx_commit 是 1，则事务 B 要把 redo log buffer 里的日志全部持久化到磁盘。这时，就会带上事务 A 在 redo log buffer 里的日志一起持久化到磁盘。

两阶段提交的过程，时序上 redo log 先 prepare，再写 binlog，最后再把 redo log commit。

若把 innodb_flush_log_at_trx_commit 置 1，则 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。

每 s 一次的后台轮询刷盘，再加上崩溃恢复，InnoDB 就认为 redo log 在 commit 时无需 fsync，只 write 到文件系统的 page cache 就够了。

通常我们说 MySQL 的“双 1”配置，指的就是 sync_binlog、innodb_flush_log_at_trx_commit 都是 1。即一个事务完整提交前，需要等待两次刷盘：

• redo log（prepare 阶段）

• binlog

那这意味着我从 MySQL 看到 TPS 是 2w，每秒就会写四万次磁盘。但我用工具测试，磁盘能力也就 2w 左右，怎么能实现 2w TPS？

得用组提交（group commit）来解释了。

日志逻辑序列号（log sequence number，LSN）

LSN 单调递增，对应 redo log 的写入点。比如写入 length 长度的 redo log， 则 LSN+length。

LSN 也会写到 InnoDB 的数据，以确保数据页不会被多次执行重复的 redo log。

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 160。

• redo log 组提交

TODO

• trx1 第一个到达，被选为这组的 leader

• 等 trx1 要开始写盘，组里已经有了三个事务，LSN 也变成了 160

• trx1 去写盘时，带的就是 LSN=160。所以，等 trx1 返回时，所有 LSN≤160 的 redo log，都已被持久化到磁盘

• 这时，trx2 和 trx3 就可直接返回

所以，一次组提交里，组员越多，节约磁盘 IOPS 效果越好。但若只有单线程压测，则只能老老实实地一个事务对应一次持久化操作。

在并发更新场景下，第一个事务写完 redo log buffer 后，接下来这个 fsync 越晚调用，组员可能越多，节约 IOPS 效果越好。

为了让一次 fsync 带的组员更多，MySQL 采取优化：拖时间。

• 两阶段提交

写 binlog 实际上分成两步：

1. 先把 binlog 从 binlog cache 中写到磁盘上的 binlog 文件

2. 调用 fsync 持久化

MySQL 为了让组提交效果更好，把 redo log 做 fsync 的时间拖到了 step1 后面：

• 两阶段提交细化

这样的话，binlog 也可以组提交。上图的 step4 时，若有多个事务的 binlog 已经写完，也是一起持久化的，这样也能减少 IOPS。一般 step3 执行很快，所以 binlog 的 write、fsync 间隔时间很短，导致能集合到一起持久化的 binlog 较少，因此 binlog 的组提交的效果通常不如 redo log 的效果。

若想提升 binlog 组提交效果，可设置：

• binlog_group_commit_sync_delay 参数

• 延迟多少微秒后才调用 fsync

• binlog_group_commit_sync_no_delay_count 参数

• 累积多少次以后才调用 fsync

这两个条件是或的关系，即只要有一个满足条件就会调用 fsync。

这样的话，binlog_group_commit_sync_delay = 0 时，binlog_group_commit_sync_no_delay_count 就无效了。

WAL 是减少磁盘写，可每次提交事务都要写 redo log 和 binlog，这磁盘的读写次数也没变少呀？s 所以现在就能理解了，WAL 主要得益于：

• 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，可大幅度降低磁盘 IOPS

所以，若 MySQL 出现 IO 性能瓶颈，可通过如下方法优化：

• 设置 binlog_group_commit_sync_delay 、binlog_group_commit_sync_no_delay_count，减少 binlog 写盘次数

• 该方案是基于“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，但不会丢数据

• 将 sync_binlog 设为大于 1 的值（推荐 100~1000）

• 风险是，主机掉电时会丢 binlog 日志。

• 将 innodb_flush_log_at_trx_commit 设为 2

• 风险是，主机掉电的时候会丢数据。

不推荐把 innodb_flush_log_at_trx_commit 设成 0。因为此时表示 redo log 只保存在内存，这样 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 的速度是很快的，所以将该参数设成 2 跟设成 0 性能差不多，但这样做 MySQL 异常重启时就不会丢数据了。

小结

MySQL 是“怎么保证 redo log 和 binlog 是完整的”。

crash-safe

• 执行一个 update 后，再执行 hexdump 直接查看 ibd 文件内容，为什么没有看到数据有改变？

• 可能因为 WAL。update 语句执行完后，InnoDB 只保证写完了 redo log、内存，可能还没来得及将数据写磁盘。

• 为什么 binlog cache 是每个线程自己维护的，而 redo log buffer 是全局共用？

• binlog 不能“被打断”。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。

• 而 redo log 没有这个要求，中间有生成的日志可以写到 redo log buffer。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。

• 事务执行期间，还没到提交阶段，若发生 crash，redo log 肯定丢了，这会不会导致主备不一致呢？

• 不会。因为此时 binlog 还在 binlog cache，没发给备库。crash 之后，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。

• 若 binlog 写完盘以后发生 crash，这时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？

• 不是。设想一下更极端场景，整个事务都提交成功，redo log commit 完成了，备库也收到 binlog 并执行了。但主库和客户端网络断了，导致事务成功的包返回不回去，这时客户端也会收到“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 DB 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 DB 只需要保证内部（数据和日志之间，主库和备库之间）一致即可。

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