跟面试官侃半小时MySQL事务,说完原子性、一致性、持久性的实现

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发布于 2022-4-20 10:51
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作者 | 阿丸笔记
来源 | 阿丸笔记(ID:aone_note)
转载请联系授权(微信ID:awan_note)

这篇文章比较难写,一些知识可能不是特别常用,不说可能会有疑惑,但是细扣又容易陷入细节,前后反复修改了好几遍,希望能逻辑连贯、深入浅出、杜绝又臭又长。

觉得不错的话点个在看吧。

另外,封面很难找,以后打算发自己做的菜,hiahia~

提到MySQL的事务,我相信对MySQL有了解的同学都能聊上几句,无论是面试求职,还是日常开发,MySQL的事务都跟我们息息相关。

而事务的ACID(即原子性Atomicity、一致性Consistency、隔离性Isolation、持久性Durability)可以说涵盖了事务的全部知识点,所以,我们不仅要知道ACID是什么,还要了解ACID背后的实现,只有这样,无论在日常开发还是面试求职,都能无往而不利。

上一篇 跟面试官侃半小时MySQL事务隔离性,从基本概念深入到实现 主要围绕“隔离性”展开,从基本概念,到隔离性的实现,最后以一个实战案例进行融会贯通。本篇内容将介绍原子性、一致性、持久性相关实现,由于这部分内容可能很多人会相对陌生,因为日常业务开发可能不太会去接触和深究,但是了解完后,你对MySQL会有更深刻的认识。

1.基本概念

原子性。

整个事务是不可分割的最小单位,事务中任何一个语句执行失败,所有已经执行成功的语句也要回滚,整个数据库状态要恢复到执行事务前到状态。

一致性。

事务将数据库从一种状态转变为下一种一致的状态。在事务的前后,数据库的完整性约束没有被破坏。(事务的acid不是完全正交的,尤其是一致性,可能跟原子性、隔离性都有一定关系,后面会看到)

持久性。

事务一旦提交,那么就是永久性的,不会因为宕机等故障导致数据丢失(外力影响不保证,比如磁盘损害)。持久性是保证了数据库的高可靠性(High Reliability),而不是高可用性(Hign Availability)。高可用性并不能通过事务来保证。

2.持久性的实现

MySQL的innoDB存储引擎,使用Redo log保证了事务的持久性。

当事务提交时,必须先将事务的所有日志写入日志文件进行持久化,就是我们常说的WAL(write ahead log)机制(这个技术是保障持久性的关键技术,在HBase中也扮演重要角色,有兴趣的同学可以参考我之前的HBase文章)。这样才能保证断电或宕机等情况发生后,已提交的事务不会丢失,这个能力称为 crash-safe。

下面深入聊一聊redo log的机制,给大家更深刻的理解。

Redo log包括两部分,重做日志缓冲(redo log buffer)和重做日志文件(redo log file),前者是易失的缓存,后者是持久化的文件。

举一个事务的例子:

  • 步骤1:begin;
  • 步骤2:insert into t1 …r
  • 步骤3:insert into t2 …
  • 步骤4:commit;

这个事务的写入过程实际拆解如下:跟面试官侃半小时MySQL事务,说完原子性、一致性、持久性的实现-鸿蒙开发者社区
innodb缓冲池的概念本文就不展开说明了,以后有机会可以展开说一下。

重点关注在这个事务提交前,将 redo log 的写入拆成了两个步骤,prepare 和 commit,这就是"两阶段提交”。

为什么要采用两阶段提交呢?

实际上,两阶段提交是分布式系统常用的机制。MySQL使用了两阶段提交后,也是为了保证事务的持久性。Redo log 和bingo 有一个共同的数据字段,叫 XID,崩溃恢复的时候,会按顺序扫描 redo log。

  • 假设在写入binlog前系统崩溃,那么数据库恢复后顺序扫描 redo log,碰到只有 parepare、而没有 commit 的 redo log,就拿着 XID 去 binlog 找对应的事务,而且binlog也没写入,所以事务就直接回滚了。
  • 假设在写入binlog之后,事务提交前数据库崩溃,那么数据库恢复后顺序扫描 redo log,碰到既有 prepare、又有 commit 的 redo log,就直接提交,保证数据不丢失。

这个事务要往两个表中插入记录,插入数据的过程中,生成的日志都得先写入redo log buffer ,等到commit的时候,才真正把日志写到 redo log 文件。(当然,这里不绝对,因为redo log buffer可能因为其他原因被迫刷新到redo log)。

而为了确保每次日志都能写入日志文件,在每次将重做日志缓冲 写入 重做日志文件 后,InnoDB存储引擎都需要调用一次fsync操作,确保写入了磁盘。

对于redo log的持久化,可以如下图所示。跟面试官侃半小时MySQL事务,说完原子性、一致性、持久性的实现-鸿蒙开发者社区

1)先写入redo log buffer,在蓝色区域。

2)写入redo log file,但是还没有fsync,这时候是处于黄色的位置,处于系统缓存。

3)调用fsync,真正写入磁盘。

为了控制 redo log 的写入策略,InnoDB 提供了 innodb_flush_log_at_trx_commit 参数,它有三种可能取值:

  • 设置为 0 的时候,表示每次事务提交时都只是把 redo log 留在 redo log buffer 中 ;
  • 设置为 1 的时候,表示每次事务提交时都将 redo log 直接持久化到磁盘;
  • 设置为 2 的时候,表示每次事务提交时都只是把 redo log 写到 page cache。

binlog的写入和redo log一样,也是包括bingo cache和bingo file,同样跟上面的三色层次类似(当然,binlog是server层的,不是存储引擎层的),包括log buffer、文件系统page cache、hard disk。

写入page cache 和 fsync到disk 的时机,是由参数 sync_binlog 控制的:

  • sync_binlog=0 的时候,表示每次提交事务都只 写入文件系统的page cache,不 fsync;
  • sync_binlog=1 的时候,表示每次提交事务都会执行 fsync;
  • sync_binlog=N(N>1) 的时候,表示每次提交事务都写入文件系统的page cache,但累积 N 个事务后才 fsync。(如果主机发生异常重启,会丢失最近 N 个事务的 binlog 日志)

通常我们说 MySQL 的“双 1”配置,指的就是 sync_binlog 和 innodb_flush_log_at_trx_commit 都设置成 1。也就是说,一个事务完整提交前,需要等待两次刷盘,一次是 redo log(prepare 阶段),一次是 binlog。

特别需要区分的是,redo log和binlog的不同。这也是经常在面试中可能会问到的两种日志的差异。

注意有这么几点不同:

  • 产生位置不同。

redo log是innodb的存储引擎产生的,而binlog是数据库的server层实现的。换句话说,如果你使用MySQL,换其他存储引擎,那么可能没有redo log,但是还是会有binlog。

  • 日志记录的内容形式不同。

binlog是一种逻辑日志,记录对应的SQL语句,而redo log记录了物理日志,是针对每个数据页的修改。

  • 日志写入时间不同。

binlog只有在事务提交后完成一次写入,对于一个事物而言,在binlog中只有一条记录。而redo log在事务进行中不断被写入,而且是并发写入的,不是顺序写入的。跟面试官侃半小时MySQL事务,说完原子性、一致性、持久性的实现-鸿蒙开发者社区

  • 保存方式不同。

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。

3.原子性的实现

Undo log保证了事务的原子性。

在对数据库进行修改时,innoDB引擎除了会产生redo log,还会产生undo log。InnoDB实现回滚,靠的是undo log:当事务对数据库进行修改时,InnoDB会生成对应的undo log;如果事务执行失败导致事务需要回滚,就利用undo log中的信息将数据回滚到修改之前的样子。

有人认为undo log是redo log的逆过程,其实是不对的。两个日志文件其实都能看作是一种对数据的恢复操作,redo log恢复事务导致的数据页的修改,而undo log能够恢复数据记录到某个特定的版本。

所以redo log是一种物理日志(数据页的修改),而undo log是一种逻辑日志(数据记录)。

undo log还要另外一个重要作用,就是用于mvcc中,进行多版本控制,也就是实现事务隔离性的基础,当用户读取一行记录时,如果这个记录已接被其他事务占用,那么当前事务就可以通过undo读取之前的行版本信息,用来实现非锁定读取,就是“快照读”。(事务隔离性的问题,可以看我上一篇文章 跟面试官侃半小时MySQL事务隔离性,从基本概念深入到实现 )。

4.一致性的实现

就像一开始在定义的时候介绍的,事务的ACID性质不是完全正交的,尤其是一致性,我们可以认为原子性、持久性和隔离性都是为了实现事务的一致性。

当然,这里的一致性是指数据库层面的事务一致性。

如果说你在应用层面做一个操作,给转账者扣钱,没给接收者加钱,那么这个不一致跟事务的不一致是没有关系的,需要开发人员自己做业务逻辑一致性的保证。

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