MySQL事务日志
1.概述
事务有4种特性:原子性、一致性、隔离性和持久性。那么事务的四种特性到底是基于什么机制实现呢?
- 事务的隔离性由 锁机制 实现
- 而事务的原子性、一致性和持久性由事务的 redo 日志和undo 日志来保证
- REDO LOG 称为 重做日志,提供再写入操作,恢复提交事务修改的页操作,用来保证事务的持久性
- UNDO LOG 称为 回滚日志 ,回滚行记录到某个特定版本,用来保证事务的原子性、一致性
- redo log: 是存储引擎层(innodb)生成的日志,记录的是"物理级别"上的页修改操作,比如页号xxx、偏移量yyy写入了’zzz数据。主要为了保证数据的可靠性;
- undo log: 是存储引擎层(innodb)生成的日志,记录的是逻辑操作 日志,比如对某一行数据进行了INSERT语句操作,那么undo log就记录一条与之相反的DELETE操作。主要用于事务的回滚(undo log 记录的是每个修改操作的 逆操作)和 一致性非锁定读(undo log 回滚行记录到某种特定的版本—MVCC,即多版本并发控制)。
2.redo日志
lnnoDB存储引擎是以页为单位 来管理存储空间的。在真正访问页面之前,需要把在 磁盘上的页缓存到内存中的Buffer Pool 之后才可以访问。所有的变更都必须 先更新缓冲池 中的数据,然后缓冲池中的 脏页 会以一定的频率被刷入磁盘(checkPoint机制),通过缓冲池来优化CPU和磁盘之间的鸿沟,这样就可以保证整体的性能不会下降太快。
2.1为什么需要redo日志
一方面,缓冲池可以帮助我们消除CPU和磁盘之间的鸿沟,checkpoint机制可以保证数据的最终落盘,然而由于checkpoint 并不是每次变更的时候就触发 的,而是master线程隔一段时间去处理的。所以最坏的情况就是事务提交后,刚写完缓冲池,数据库宕机了,那么这段数据就是丢失的,无法恢复。
另一方面,事务包含 持久性的特性,就是说对于一个已经提交的事务,在事务提交后即使系统发生了崩溃,这个事务对数据库中所做的更改也不能丢失。
那么如何保证这个持久性呢?
一个简单的做法: 在事务提交完成之前把该事务所修改的所有页面都刷新到磁盘(每次commit都进行刷盘),但是这个简单粗暴的做法有些问题:
-
修改量与刷新磁盘工作量严重不成比例
有时候我们仅仅修改了某个页面中的一个字节,但是我们知道在InnoDB中是以页为单位来进行磁盘10的,也就是说我们在该事务提交时不得不将一个完整的页面从内存中刷新到磁盘,我们又知道一个页面默认是16KB大小,只修改一个字节就要刷新16KB的数据到磁盘上显然是太小题大做了。
-
随机IO刷新较慢
一个事务可能包含很多语句,即使是一条语句也可能修改许多页面,假如该事务修改的这些页面可能并不相邻,这就意味着在将某个事务修改的Buffer Pool中的页面刷新到磁盘 时,需要进行很多的 随机IO,随机IO比顺序IO要慢,尤其对于传统的机械硬盘来说。
另一个解决的思路:我们只是想让已经提交了的事务对数据库中数据所做的修改永久生效,即使后来系统崩溃在重启后也能把这种修改恢复出来。所以我们其实没有必要在每次事务提交时就把该事务在内存中修改过的全部页面刷新到磁盘,只需要把修改了哪些乐西 记录一下就好。比如,某个事务将系统表空间中 第10号 页面中偏移量为188 处的那个字节的值 1 改成2。我们只需要记录一下: 将第0号表空间的10号页面的偏移量为100处的值更新为2。
InnoDB引擎的事务采用了WAL技术 (Write-Ahead Logging ),这种技术的思想就是先写日志,再写磁盘,只有日志写入成功,才算事务提交成功,这里的日志就是redo log。当发生宕机且数据未刷到磁盘的时候,可以通过redo log来恢复,保证ACID中的D,这就是redo log的作用。
2.2redo日志的好处、特点
好处
- redo日志降低了刷盘频率
- redo日志占用的空间非常小
存储表空间ID、页号、偏移量以及需要更新的值,所需的存储空间是很小的,刷盘快。
特点
-
redo日志是顺序写入磁盘的
在执行事务的过程中,每执行一条语句,就可能产生若干条redo日志,这些日志是按照产生的顺序写入磁盘的也就是使用顺序IO,效率比随机IO快
-
事务执行过程中,redo log不断记录
redo log 跟bin log的区别,redo log 是存储引层产生的,而bin log是 数据库层产生的。假设一个事务,对表做10万行的记录插入,在这个过程中,一直不断的往redo log顺序记录,而bin log不会记录,直到这个事务提交,才会一次写入到bin log文件中。
2.3redo的组成
Redo log可以简单分为以下两个部分:
-
重做日志的缓冲 (redo log buffer),保存在内存中,是易失的
在服务器启动时就向操作系统申请了一大片称之为redo log buffer的 连续内存 空间,翻译成中文就是redo日志缓冲区。这片内存空间被划分成若千个连续的 redo log block。一个redo log block占用512字节大小。
参数设置: innodb_log_buffer_size:
redo log buffer 大小,默认 16M,最大值是4096M,最小值为1M。
-
重做日志文件 (redo log file),保存在硬盘中,是持久的
REDO日志文件如图所示,其中的ib_logfile0和ib_logfile1 即为REDO日志
2.4redo的整体流程
以一个更新事务为例,redo log流转过程,如下图所示:
第1步:先将原始数据从磁盘中读入内存中来,修改数据的内存拷贝
第2步:生成一条重做日志并写入redo log buffer,记录的是数据被修改后的值
第3步:当事务commit时,将redo log buffer中的内容刷新到 redo log file,对 redo log file采用追加写的方式
第4步:定期将内存中修改的数据刷新到磁盘中
2.5redo log的刷盘策略
redo log的写入并不是直接写入磁盘的,InnoDB引擎会在写redo log的时候先写redo log buffer,之后以一定的频率刷入到真正的redolog file 中。这里的一定频率怎么看待呢?这就是我们要说的刷盘策略。
注意,redo log buffer刷盘到redo log file的过程并不是真正的刷到磁盘中去,只是刷入到 文件系统缓存 (page cache)中去(这是现代操作系统为了提高文件写入效率做的一个优化),真正的写入会交给系统自己来决定(比如page cache足够大了)。那么对于lnnoDB来说就存在一个问题,如果交给系统来同步,同样如果系统宕机,那么数挥也丢失了(虽然整个系统岩机的概率还是比较小的)。
针对这种情况,InnoDB给出innodb_flush_log_at_trx_commit 参数,该参数控制commit提交事务时,如何将 redo log buffer 中的日志刷新到 redo log file 中。它支持三种策略:
- 设置为0:表示每次事务提交时不进行刷盘操作。(系统默认master thread每隔1s进行一次重做日志的同步)
- 设置为1:表示每次事务提交时都将进行同步,刷盘操作(默认值)
- 设置为2:表示每次事务提交时都只把 redo log bufer 内容写入 page cache,不进行同步。由os自己决定什么时候同步到磁盘文件。
另外,InnoDB 存储引擎有一个后台线程,每隔1 秒,就会把 redo log buffer 中的内容写到文件系统缓存( page cache),然后调用刷盘操作.
也就是说,一个没有提交事务的 redo log 记录,也可能会刷盘。因为在事务执行过程 redo log 记录是会写入redo log buffer 中,这些 redo log 记录会被 后台线程刷盘
除了后台线程每秒 1次的轮询操作,还有一种情况,当 redo log buffer 占用的空间即将达到innodb_log_buffer_size (这个参数默认是16M)的一半的时候,后台线程会主动刷盘。
2.6不同刷盘策略演示
小结:
为1时,只要事务提交成功,redo log 记录就一定在硬盘里,不会有任何数据丢失
如果事务执行期间MySQL 挂了或宕机,这部分日志丢了,但是事务并没有提交,所以日志丢了也不会有损失。可以保证ACID的D,数据绝对不会丢失,但是 效率最差的。
建议使用默认值,虽然操作系统宕机的概率理论小于数据库宕机的概率,但是一般既然使用了事务,那么数据的安全相对来说更重要些。
小结:
为2时,只要事务提交成功,redo log buffer中的内容只写入文件系统缓存( page cache )。
数值2的话,是一种折中的做法,它的IO效率理论是高于1的,低于0的,这种策略也有丢失数据的风险,也无法保证D。
如果仅仅只是MySQL挂了不会有任何数据丢失,但是操作系统宕机可能会有1秒数据的丢失,这种情况下无法满足ACID中的D。
小结:
为0时,master thread中每1秒进行一次重做日志的fsync操作,因此实例crash最多丢失1秒钟内的事务。
(master thread是负责将缓冲池中的数据异步刷新到磁盘,保证数据的一致性)
但是数值0肯定是效率最高的。
2.7写入redo log buffer过程
补充概念: Mini-Transaction
MySQL把对底层页面中的一次原子访问的过程称之为一个Mini-Transaction,简称mtr,比如,向某个索引对应的B+树中插入一条记录的过程就是一个Mini-Transaction。一个所谓的mtr 可以包含一组redo日志,在进行崩溃恢复时这一组 redo 日志作为一个不可分割的整体。
一个事务可以包含若干条语句,每一条语句其实是由若干个mtr 组成,每一个mtr 又可以包含若条redo日志画个图表示它们的关系就是这样:
redo日志写入log buffer
向log buffer 中写入redo日志的过程是顺序的,也就是先往前边的block中写,当该block的空闲空间用完之后再往下一个block中写。当我们想往 log buffer 中写入redo日志时,第一个遇到的问题就是应该写在哪个block的哪个偏移量处,所以 InnoDB 的设计者特意提供了一个称之为 buf_free 的全局变量,该变量指明后续写入的redo日志应该写入到log buffer 中的哪个位置,如图所示:
一个mtr执行过程中可能产生若干条redo日志,这些redo日志是一个不可分割的组,所以其实并不是每生成一条redo日志,就将其插入到log buffer中,而是每个mtr运行过程中产生的日志先暂时存到一个地方,当该mtr结束的时候,将过程中产生的一组redo日志再全部复制到log buffer中。我们现在假设有两个名为T1、T2 的事务,每个事务都包含2个mtr,我们给这几个mtr命名一下:
- 事务T1的两个mtr 分别称为 mtr_T1_1和mtr_T1_2
- 事务T2的两个mtr 分别称为 mtr_T2_1和mtr_T2_2
每个mtr都会产生一组redo日志,用示意图来描述一下这些mtr产生的日志情况:
不同的事务可能是并发执行的,所以T1、T2 之间的 mtr 可能是交替执行的。每当一个mtr执行完成时,伴随该mtr生成的一组redo日志就需要被复制到log bufer中,也就是说不同事务的mtr可能是交替写入log bufer的,我们画个示意图(为了美观,我们把一个mtr中产生的所有的redo日志当作一个整体来画):
有的mtr产生的redo日志量非常大,比如mtr_t1_2 产生的redo日志占用空间比较大,占用了3个block来存储。
redo log block的结构图(了解)
一个redo log block是由 日志头、日志体、日志尾组成。日志头占用12字节,日志尾占用8字节,所以一个block真正能存储的数据就是512-12-8=492字节
为什么一个block设计成512字节?
这个和磁盘的扇区有关,机械磁盘默认的扇区就是512字节,如果你要写入的数据大于512字节,那么要写入的扇区肯定不止一个,这时就要涉及到盘片的转动,找到下一个扇区,假设现在需要写入两个扇区A和B,如果扇区A写入成功,而扇区B写入失败,那么就会出现 非原子性的写入,而如果每次只写入和扇区的大小一样的512字节,那么每次的写入都是原子性的。
真正的redo日志都是存储到占用496 字节大小的 log block body 中,图中的 log block header和log block trailer 存储的是一些管理信息。我们来看看这些所谓的管理信息都有什么。
- log block header 的属分别如下
- LOG_BLOCK_HDR_NO: log buffer是由log block组成,在内部log buffer就好似一个数组,因此LOG_BLOCK_HDR_NO用来标记这个数组中的位置。其是递增并且循环使用的,占用4个字节,但是由于第一位用来判断是否是flush bit,所以最大的值为2G。
- LOG_BLOCK_HDR_DATA_LEN: 表示block中已经使用了多少字节,初始值为12 (因为 log block body从第12个字节处开始)。随着往block中写入的redo日志越来也多,本属性值也跟着增长。如果 log block body 已经被全部写满,那么本属性的值被设置为 512。
- LOG_BLOCK_FIRST_REC_GROUP:一条redo日志也可以称之为一条redo日志记录 (redo log record),一个mtr会生产多条redo日志,这些redo日志记录被称之为一个redo日志记录组(redo log record group)。LOG_BLOCK_FIRST_REC_GROUP就代表该block中第一个mtr生成的redo日志记录组的偏移量(其实也就是这个block里第一个mtr生成的第一条redo日志的偏移量)。如果该值的大小和LOG_BLOCK_HDR_DATA_LEN相同,则表示当前log block不包含新的日志。
- LOG_BLOCK_CHECKPOINT_NO: 占用4字节,表示该log block最后被写入时的checkpoint。
- log block trailer 中属性的意思如下:
- LOG_BLOCK_CHECKSUM: 表示block的校验值,用于正确性校验(其值和LOG_BLOCK_HDR_NO相同),我们暂时不关心它。
2.8redo log file
相关参数设置
-
innodb_log_group_home_dir: 指定 redo log 文件组所在的路径,默认值为./,表示在数据库的数据目录下。MySQL的默认数据目录 (var/lib/mysql)下默认有两个名为ib_logfile0和ib_logfile1的文件,log buffer中的日志默认情况下就是刷新到这两个磁盘文件中。此redo日志文件位置还可以修改。
-
innodb_log_files_in_group: 指明redo log file的个数,命名方式如: ib_logfile0, iblogfile1…iblogtfilen。默认2个,最大100个。
-
innodb_flush_log_at_trx_commit: 控制 redo log 刷新到磁盘的策略,默认为1。
-
innodb_log_fle_size: 单个redo log 文件设置大小,默认值为 48M。最大值为512G,注意最大值指的是整个redo log系列文件之和,即 (innodb_log files_in_group*innodb_log_file_size ) 不能大于最大值512G。
日志文件组
从上边的描述中可以看到,磁盘上的 redo 日志文件不只一个,而是以一个 日志文件组 的形式出现的。这些文件以ib_logfile[数字] (数字可以是0、1、2.)的形式进行命名,每个的redo日志文件大小都是一样的。
在将redo日志写入日志文件组时,是从ib_logfile0 开始写,如果ib_logfile0 写满了,就接着ib_logfile1写。同理,ib_logfile1 写满了就去写 ib_logfile2,依此类推。如果写到最后一个文件该咋办?那就重新转到ib_logfile 继续写,所以整个过程如下图所示:
总共的redo日志文件大小其实就是: innodb_log_file_size * innodb_log_files_in_group。
采用循环使用的方式向redo日志文件组里写数据的话,会导致后写入的redo日志覆盖掉前边写的redo日志?当然!所以InnoDB的设计者提出了checkpoint的概念
checkpoint
在整个日志文件组中还有两个重要的属性,分别是 write pos、checkpoint
- write pos 是当前记录的位置,一边写一边后移
- checkpoint 是当前要擦除的位置,也是往后推移
每次刷盘 redo log记录到日志文件组中,write pos 位置就会后移更新。每次 MySQL 加载日志文件组恢复数据时,会清空加载过的redo log记录,并把 checkpoint后移更新。write pos 和 checkpoint 之间的还空着的部分可以用来写入新的 redo log记录。
如果 write pos 追上 checkpoint,表示日志文件组满了,这时候不能再写入新的redo log记录,MySQL得停下来,清空一些记录,把 checkpoint 推进一下
2.9redo log 小结
InnoDB 的更新操作采用的是 Write Ahead Log (预先日志持久化)策略,即先写日志,再写入磁盘.
3.undo日志
redo log是事务持久性的保证,undo log是事务原子性的保证。在事务中 更新数据的 前置操作 其实是要先写入一个 undo log .
这里的更新是指:增、删、改
3.1如何理解undo日志
事务需要保证 原子性,也就是事务中的操作要么全部完成,要么什么也不做。但有时候事务执行到一半会出现一些情况,比如:
- 情况一: 事务执行过程中可能遇到各种错误,比如 服务器本身的错误,操作系统错误,甚至是突然 断电 导导致的错误。
- 情况二:程序员可以在事务执行过程中手动输入 ROLLBACK 语句结束当前事务的执行。
以上情况出现,我们需要把数据改回原先的样子,这个过程称之为 回滚,这样就可以造成一个假象:这个事务看起来什么都没做,所以符合 原子性 要求
每当我们要对一条记录做改动时(这里的 改动 可以指 INSERT、DELETE、UPDATE ),都需要"留一手"–>把回滚时所需的东西记下来。比如:
- 你 插入一条记录时,至少要把这条记录的主键值记下来,之后回滚的时候只需要把这个主键值对应的 记录删掉就好了。 (对于每个INSERT,InnoDB存储引擎会完成一个DELETE)
- 你删除了一条记录,至少要把这条记录中的内容都记下来,这样之后回滚时再把由这些内容组成的记录 插入到表中就好了。 (对于每个DELETE,InnoDB存储引擎会执行一个INSERT)
- 你 修改了一条记录,至少要把修改这条记录前的旧值都记录下来,这样之后回滚时再把这条记录 更新为旧值就好了。 (对于每个UPDATE,InnoDB存储引擎会执行一个相反的UPDATE,将修改前的行放回去)
MySQL把这些为了回滚而记录的这些内容称之为 撤销日志 或者 回滚日志(即 undo log )。注意,由于查询操作(SELECT)并不会修改任何用户记录,所以在查询操作执行时,并不需要记录 相应的undo日志。
此外,undo log 会产生redo log,也就是undo log的产生会伴随着redo log的产生,这是因为undo log也需要持久性的保护。
3.2undo日志的作用
-
作用1: 回滚数据
用户对undo日志可能有误解:undo用于将数据库物理地恢复到执行语句或事务之前的样子。但事实并非如此。undo是 逻辑日志,因此只是将数据库逻辑地恢复到原来的样子。所有修改都被逻辑地取消了,但是数据结构和页本身在回滚之后可能大不相同。
这是因为在多用户并发系统中,可能会有数十、数百甚至数千个并发事务。数据库的主要任务就是协调对数据记录的并发访问。比如,一个事务在修改当前一个页中某几条记录,同时还有别的事务在对同一个页中另几条记录进行修改。因此,不能将一个页回滚到事务开始的样子,因为这样会影响其他事务正在进行的工作。
-
作用2: MVCC
undo的另一个作用是MVCC,即在innoDB存储引警中MVCC的实现是通过undo来完成。当用户读取一行记录时,若该记录已经被其他事务占用,当前事务可以通过undo读取之前的行版本信息,以此实现非锁定读取。
3.3undo的存储结构
回滚段与undo页
lnnoDB对undo log的管理采用段的方式,也就是 回滚段(rollback segment) 。每个回滚段记录了1024个undo log segment,而在每个undo log segment段中进行undo页的申请。
- 在InnoDB1.1版本之前 (不包括1.1版本),只有一个rollback segment,因此支持同时在线的事务限制为1024。虽然对绝大多数的应用来说都已经够用。
- 从1.1版本开始InnoDB支持最大 128个rollback segment,故其支持同时在线的事务限制提高到了128*1024。
可通过参数对rollback segment做进一步的设置。这些参数包括:
- innodb_undo_directory: 设置rollback segment文件所在的路径。这意味着rollback segment可以存放在共享表空间以外的位置,即可以设置为独立表空间。该参数的默认值为"./",表示当前InnoDB存储引擎的目录。
- innodb_undo_logs: 设置rollback segment的个数,默认值为128。在innoDB1.2版本中,该参数用来替换之前版本的参数innodb_rollback_segments。
- innodb_undo_tablespaces: 设置构成rollback segment文件的数量,这样rollback segment可以较为平均地分布在多个文件中。设置该参数后,会在路径innodb_undo_directory看到undo为前缀的文件,该文件就代表rollback segment文件。
undo log 相关参数一般很少改动。
undo页的重用
当我们开启一个事务需要写undo log的时候,就得先去undo log segment中去找到一个空闲的位置,当有空位的时候,就去申请undo页,在这个申请到的undo页中进行undo log的写入。我们知道mysql默认一页的大小是16k.
为每一个事务分配一个页,是非常浪费的(除非你的事务非常长),假设你的应用的TPS(每秒处理的事务数目)为1000,那么1s就需要1000个页大概需要16M的存储,1分钟大概需要1G的存储。如果照这样下去除非MySQL清理的非常勤快,否则随着时间的推移,磁盘空间会增长的非常快,而且很多空间都是浪费的。
于是undo页就被设计的可以重用了,当事务提交时,并不会立刻删除undo页。因为重用,所以这个undo页可能混杂着其他事务的undo log。undo log在commit后,会被放到一个链表 中,然后判断undo页的使用空间是否小于3/4,如果小于3/4的话,则表示当前的undo页可以被重用,那么它就不会被回收,其他事务的undo log可以记录在当前undo页的后面。由于undo log是离散的,所以清理对应的磁盘空间时,效率不高
回滚段与事务
-
每个事务只会使用一个回滚段,一个回滚段在同一时刻可能会服务于多个事务
-
当一个事务开始的时候,会制定一个回滚段,在事务进行的过程中,当数据被修改时,原始的数据会被复制到回滚段。
-
在回滚段中,事务会不断填充盘区,直到事务结束或所有的空间被用完。如果当前的盘区不够用,事务会在段中请求扩展下一个盘区,如果所有已分配的盘区都被用完,事务会覆盖最初的盘区或者在回滚段允许的情况下扩展新的盘区来使用。
-
回滚段存在于undo表空间中,在数据库中可以存在多个undo表空间,但同一时刻只能使用一个undo表空间。
undo log的数量,最少为2,undo log的truncate操作有purge协调线程发起。在truncate某个undo log表空间的过程中,保证有一个可用的undo log可用。
-
当事务提交时,InnoDB存储引擎会做以下两件事情
- 将undo log放入列表中,以供之后的purge操作
- 判断undo log所在的页是否可以重用,若可以分配给下个事务使用
回滚段中的数据分类
- 未提交的回滚数据(uncommitted undo information): 该数据所关联的事务并未提交,用于实现读一致性,所以该数据不能被其他事务的数据覆盖
- 已经提交但未过期的回滚数据(committed undo information): 该数据关联的事务已经提交,但是仍受到undo retention参数的保持时间的影响。
- 事务已经提交并过期的数据(expired undo information): 事务已经提交,而且数据保存时间已经超过undo retention参数指定的时间,属于已经过期的数据。当回滚段满了之后,会优先覆盖"事务已经提交并过期的数据”。
事务提交后并不能马上删除undo log及undo log所在的页。这是因为可能还有其他事务需要通过undo log来得到行记录之前的版本。故事务提交时将undo log放入一个链表中,是否可以最终删除undo log及undo log所在页由purge线程来判断
3.4undo的类型
在InnoDB存储引擎中,undo log分为:
-
insert undo log
insert undo log是指在inset操作中产生的undo log。因为insert操作的记录,只对事务本身可见,对其他事务不可见(这是事务隔离性的要求),故该undolog可以在事务提交后直接删除。不需要进行purge操作。
-
update undo log
update undo log记录的是对delete 和update操作产生的undo log。该undo log可能需要提供MVCC机制,因此不能在事务提交时就进行删除。提交时放入undo log链表,等待purge线程进行最后的删除。
3.5undo log 的生命周期
简要生成过程
以下是undo+redo事务的简化过程
假设有2个数值,分别为A=1和B=2,然后将A修改为3,B修改为4
1.start transaction;
2.记录 A=1 到undo log;
3.update A = 3;
4.记录 A=3 到redo log;
5.记录 B=2 到undo log;
6.update B = 4;
7.记录B = 4到redo log;
8.将redo log刷新到磁盘
9.commit
- 在1-8步骤的任意一步系统宕机,事务未提交,该事务就不会对磁盘上的数据做任何影响.
- 如果在8-9之间宕机,恢复之后可以选择回滚,也可以选择继续完成事务提交,因为此时redo log已经持久化
- 若在9之后系统宕机,内存映射中变更的数据还来不及刷回磁盘,那么系统恢复之后,可以根据redo log把数据刷回磁盘
只有Buffer Pool的流程:
有了Redo Log和Undo Log之后:
在更新Bufer Pol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。
详细生成过程
对于innoDB引擎来说,每个行记录除了记录本身的数据之外,还有几个隐藏的列:
- DB_ROW_ID:如果没有为表显式的定义主键,并且表中也没有定义唯一索引,那么InnoDB会自动为表添加一个row_id的隐藏列作为主键。
- DB_TRX_ID:每个事务都会分配一个事务ID,当对某条记录发生变更时,就会将这个事务的事务ID写入trx_id中。
- DB_ROLL_PTR: 回滚指针,本质上就是指向 undo log 的指针。
当我们执行INSERT时:
begin;
INSERT INTO user (name) VALUES ("tom");
插入的数据都会生成一条insert undo log,并且数据的回滚指针会指向它。undo log会记录undo og的序号、插入主键的列和值…,那么在进行rollback的时候,通过主键直接把对应的数据删除即可。
当我们执行UPDATE时:
对于更新的操作会产生update undo log,并且会分更新主键的和不更新主键的,假设现在执行:
UPDATE user SET name="Sun" WHERE id=1;
这时会把老的记录写入新的undo log,让回滚指针指向新的undo log,它的undo no是1,并且新的undo log会指向老的undo log (undo no=0)
假设现在执行:
UPDATE user SET id=2 WHERE id=1;
对于更新主键的操作,会先把原来的数据deletemark标识打开,这时并没有真正的删除数据,真正的删除会交给清理线程去判断,然后在后面插入一条新的数据,新的数据也会产生undo log,并且undo log的序号会递增。
可以发现每次对数据的变更都会产生一个undo log,当一条记录被变更多次时,那么就会产生多条undo log,undo log记录的是变更前的日志,并且每个undo log的序号是递增的,那么当要回滚的时候,按照序号依次向前推,就可以找到我们的原始数据了。
3.6undo log是如何回滚的
以上面的例子来说,假设执行rollback,那么对应的流程应该是这样
- 通过undono=3的日志把id=2的数据删除
- 通过undo no=2的日志把id=1的数据的deletemark还原成0
- 通过undo no=1的日志把id=1的数据的name还原成Tom
- 通过undono=0的日志把id=1的数据删除
3.7undo log的删除
-
针对于insert undo log
因为insert操作的记录,只对事务本身可见,对其他事务不可见。故该undo log可以在事务提交后直接删除,不需要进行purge操作。
-
针对于update undo log
该undo log可能需要提供MVCC机制,因此不能在事务提交时就进行删除。提交时放入undo log链表,等待purge线程进行最后的删除。
补充:
purge线程两个主要作用是: 清理undo页和清除page里面带有Delete_Bit标识的数据行。在InnoDB中,事务中的Delete操作实际上并不是真正的删除掉数据行,而是一种Delete Mark操作,在记录上标识Delete_Bit,而不删除记录。是一种“假删除”,只是做了个标记,真正的删除工作需要后台purge线程去完成。
3.8undo log 小结
undo log是逻辑日志,对事务回滚时,只是将数据库逻辑地恢复到原来的样子
redo log是物理日志,记录的是数据页的物理变化,undo log不是redo log的逆过程
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目录 L1-022 奇偶分家 问题描述: L1-023 输出GPLT 问题描述: 实现代码: L1-024 后天 问题描述: 实现代码: 简单题,没写题解,看代码就能看懂 L1-022 奇偶分家 问题描述: 给…...

IDEA插件开发入门.02
前言许久没更新IDEA插件开发系列了。最近刚好在汇总日常开发中常见的代码“异味”,共享文档复制黏贴略显麻烦,所以想着是否可以搞一个IDEA插件来帮忙收集常见代码,毕竟IDEA作为后端程序员必备的开发工具,显然会方便很多。于是&…...

如何用 23 种编程语言说“Hello World”
在编程的世界里," Hello World " 往往是开发者开始学习一种新语言时写的第一个程序。这个简单的程序会将 “Hello World“ 输出在我们的屏幕上。看似很简单的行为,实际上对于每一个新学习编程语言的人来说,它代表着新的起点。那么&…...

【Linux快速入门】文件目录操作
文章目录概念1. Linux文件系统概述2. Linux文件目录结构3. Linux文件和目录操作3.1 文件操作3.1.1 创建文件3.1.2 复制文件3.1.3 移动文件3.1.4 删除文件3.1.5 查看文件3.1.6 输出指令3.1.7 >和>>指令3.2 目录操作3.2.1 创建目录3.2.2 复制目录3.2.3 移动目录3.2.4 删…...

字体反爬慢慢总结破解方式
什么是字体反爬 网页开发者自己创造一种字体,因为在字体中每个汉字都有其代号,那么以后再网页中不会直接显示这个文字的效果。而是显示其代号,因此即使获取了网页的文本内容。也只是获取到文字的代号,而不是文字本身。 简单来说&…...

Kafka 位移提交
Kafka 位移提交自动提交手动提交Consumer 的消费位移 : 记录 Consumer 下一条消息的消费位移 如 : Consumer 已消费 5 条消息 (位移: 0 - 4) , 此时 Consumer 位移 5 : 指向下一条消息的位移 提交位移 (Committing Offsets) : Consumer 向 Kafka 汇报位移数据 Consumer 能同…...

kubernetes--监控容器运行时:Falco
目录 Falco介绍 Falco架构 Falco的安装 告警规则示列 威胁场景测试: 监控容器创建的不可信任进程(自定义规则) Falco支持五种输出告警方式falco.yaml: Falco告警集中化展示: Falco介绍 Falco是一个Linux安全工具…...

HTTP协议详解(上)
目录 前言: 认识URL HTTP协议方法 通过Fiddler抓包 GET和POST之间典型区别 header详解 HTTP响应状态码 常见状态码解释 状态码分类 HTTP协议报文格式 小结: 前言: HTTP协议属于应用层协议,称为超文本传输协议ÿ…...

java性能-原生内存-内存分析
原生内存最佳实践 内存占用 jVM使用的原生内存和堆内存总和就是一个应用程序的总内存——操作系统角度 jvm启动时候加载的类路径下的jar文件相关的内存和系统其他进程共享资源的可能 测量内存占用 线程是个例外——每当创建一个线程操作系统都会分配一些原生内存存储线程栈…...

c++类与对象
🐶博主主页:ᰔᩚ. 一怀明月ꦿ ❤️🔥专栏系列:线性代数,C初学者入门训练,题解C,C的使用文章 🔥座右铭:“不要等到什么都没有了,才下定决心去做” …...

Java并发编程与API详解
文章目录前言操作系统——进程和线程进程进程组成进程状态进程控制进程创建进程终止进程阻塞和唤醒进程通信线程线程组成线程状态线程控制线程的实现方式用户线程内核线程混合方式CPU调度调度的层次调度的实现调度器调度的时机、切换与过程进程调度的方式闲逛进程两种线程的调度…...

【冲刺蓝桥杯的最后30天】day5
大家好😃,我是想要慢慢变得优秀的向阳🌞同学👨💻,断更了整整一年,又开始恢复CSDN更新,从今天开始更新备战蓝桥30天系列,一共30天,如果对你有帮助或者正在备…...

大厂与小厂招人的区别,看完多少有点不敢相信
前两天在头条发了一条招人的感慨,关于大厂招人和小公司招人的区别。 大厂:有影响力,有钱,能够吸引了大量的应聘者。因此,也就有了筛选的资格,比如必须985名校毕业,必须35岁以下,不能…...

前端ES5对象特性
ES5对象特性 对象和函数的原型 JS中每一个对象都有一个特殊的内置属性,这个特殊的对象可以指向其他的对象 我们通过引用对象的属性key来获取一个value时,它会触发 Get 的操作首先检查该对象是否有对应的属性,如果有的话就使用对象内的如果…...

Linux入门介绍及Linux文件与目录结构
前言 本文小新为大家带来 Linux 入门介绍及Linux 文件与目录结构 相关知识,具体内容包括Linux入门介绍(包括:Linux概述,Linux与Windows区别,CentOS 下载地址),Linux文件与目录结构等进行详尽介绍…...

超赞,用python实现流媒体服务器功能,寥寥几句搞定。
步骤: 要使用Python将实时摄像机传送流写入H5页面,可以使用以下步骤。 1、安装必要的软件包。您需要安装OpenCV和Flask以及gunicorn 与 gevent 。您可以通过在终端中运行以下命令来执行此操作。 pip install opencv-python pip install Flask pip ins…...

冥想第七百二十一天
1.3.3周五,又是周五了。今天又运动了5公里,很舒服轻松。 2.还是往常的生活,休息的也很好,开春后跑的一直很好。 3.早上30分钟健康操。中午转了圈, 给大哥说下周去上海。 4.感谢父母,感谢朋友,感…...

06-Oracle表空间与用户管理
本讲主要内容: 1.表空间管理:表空间的作用,创建,修改,删除及管理; 2.用户管理:创建用户,修改用户,删除用户,修改密码,解锁; 3.用户…...

Mysql 索引特点
承接上文Mysql Server原理简介聚簇索引、二级索引、联合索引分别具备什么样的特点?聚簇索引数据跟索引放在一起的叫聚簇索引;数据和索引分开存储的叫非聚簇索引;innodb存储引擎,数据和文件都放在ibd文件中,实际的数据是…...