MySQL存储引擎内部之：`InnoDB`的`Redo Log`：其在`WAL`（`Write-Ahead Logging`）机制中的持久化原理。

好的，我们开始今天的讲座，主题是MySQL InnoDB存储引擎的Redo Log，以及它在WAL（Write-Ahead Logging）机制中的持久化原理。

一、Redo Log的作用与必要性

在数据库系统中，为了保证事务的ACID特性（原子性、一致性、隔离性、持久性），特别是持久性，需要将数据变更可靠地写入磁盘。然而，直接将每次数据变更都同步写入磁盘会带来严重的性能问题，因为磁盘IO速度远低于内存。为了解决这个问题，InnoDB引入了Redo Log。

Redo Log的核心思想是：将所有对数据页的修改，先写入一个专门用于记录变更的日志文件（Redo Log），然后再异步地将这些修改刷新到磁盘上的数据文件中。这样，即使数据库在数据页尚未刷新到磁盘时发生崩溃，也可以通过Redo Log在重启后恢复未完成的事务。

Redo Log的必要性体现在以下几个方面：

• 性能优化: 将随机磁盘写转化为顺序磁盘写，显著提升IO性能。
• 数据一致性: 保证即使在崩溃的情况下，数据库也能恢复到一致的状态。
• 减少锁竞争: 减少对数据页的直接锁定，提高并发性能。

二、WAL（Write-Ahead Logging）机制

Redo Log是WAL机制的具体实现。WAL的核心原则是：在将数据修改写入磁盘上的数据文件之前，必须先将相应的日志写入持久存储（即Redo Log）。

WAL机制的工作流程如下：

1. 事务开始: 事务开始执行，对数据进行修改。
2. 生成Redo Log: 每次对数据页的修改，都会生成一条或多条Redo Log记录，描述了修改的类型和内容。
3. 写入Redo Log Buffer: 生成的Redo Log记录首先被写入Redo Log Buffer（一块位于内存中的区域）。
4. 刷新Redo Log Buffer到磁盘: 在适当的时机，Redo Log Buffer中的记录会被刷新到磁盘上的Redo Log文件中。
5. 修改数据页: 在Redo Log记录被刷新到磁盘后，才能将数据修改写入磁盘上的数据页。
6. 事务提交: 事务提交时，必须确保所有相关的Redo Log记录都已刷新到磁盘，才能宣布事务成功。

三、Redo Log的结构

Redo Log由一系列的Redo Log Block组成。每个Redo Log Block的大小通常是512字节。

每个Redo Log Block包含以下信息：

字段	大小 (字节)	描述
log_block_hdr_no	4	Redo Log Block的编号，递增。
log_block_hdr_data	4	包含一些控制信息，例如Redo Log Block的类型。
log_block_data	504	实际的Redo Log记录。
log_block_trl_no	4	与log_block_hdr_no相同，用于校验。

Redo Log记录的格式取决于具体的修改操作。通常包含以下信息：

• lsn (Log Sequence Number): 唯一的递增的日志序列号，用于标识Redo Log记录的位置和顺序。
• space id: 数据页所属的表空间的ID。
• page number: 被修改的数据页的页号。
• data: 描述修改操作的具体数据，例如修改的位置、修改前的值、修改后的值等。

四、Redo Log的写入与刷新策略

InnoDB通过innodb_log_buffer_size参数控制Redo Log Buffer的大小。更大的Redo Log Buffer可以减少磁盘IO，提高性能，但也增加了数据丢失的风险。

Redo Log Buffer的刷新策略由innodb_flush_log_at_trx_commit参数控制，它有三个可选值：

• 0: Redo Log Buffer每秒刷新一次到磁盘，事务提交时不强制刷新。 性能最高，但数据丢失风险也最高。
• 1: 每次事务提交时，都将Redo Log Buffer刷新到磁盘。 性能较低，但数据安全性最高（符合ACID）。
• 2: 每次事务提交时，将Redo Log Buffer刷新到操作系统缓存，然后由操作系统异步刷新到磁盘。 性能和数据安全性介于0和1之间。

通常，建议将innodb_flush_log_at_trx_commit设置为1，以保证数据的安全性和一致性。如果对性能有更高的要求，并且可以容忍一定程度的数据丢失，可以选择0或2。

五、Redo Log的持久化原理

Redo Log的持久化依赖于以下几个关键机制：

1. 顺序写入: Redo Log以追加的方式顺序写入磁盘。顺序写入比随机写入快得多。
2. 双写缓冲区 (Doublewrite Buffer): 在将数据页写入磁盘之前，InnoDB会将数据页先写入双写缓冲区。如果写入过程中发生崩溃，InnoDB可以从双写缓冲区恢复数据页，避免数据页的损坏。
3. Checkpoint机制: Checkpoint机制定期将所有已提交的事务的数据页刷新到磁盘。Checkpoint之后的Redo Log记录可以被丢弃。

双写缓冲区的工作原理：

为了保证在操作系统写入过程中，即使发生电源故障或者其他异常，也能保证数据页的完整性，InnoDB引入了双写缓冲区。 InnoDB并不会直接将buffer pool中的脏页刷新到磁盘上，而是先将脏页拷贝到doublewrite buffer，doublewrite buffer是位于物理磁盘上的一块连续存储区域，大小为2MB，InnoDB分两步完成doublewrite buffer的写入：

1. 将脏页拷贝到内存中的doublewrite buffer。
2. 将内存中的doublewrite buffer分两次，每次1MB写入到磁盘共享表空间中（连续存储，顺序写）。
3. 完成doublewrite buffer后，再将doublewrite buffer中的页写入实际的各数据文件中（离散写）。

如果在第3步，即从doublewrite buffer将页写入实际数据文件时发生了系统崩溃，InnoDB在重启后，可以从doublewrite buffer中找到该页的一个副本，将其拷贝到数据文件中，保证数据页的完整性。如果doublewrite buffer页本身在写入时发生了损坏，那也没关系，因为原buffer pool中的页没有发生改变，下次刷脏时再用。

Checkpoint机制：

Checkpoint 的作用是清除Redo Log。 因为所有数据页的修改都已经刷新到磁盘上的数据文件中了， Redo Log 中相应的记录就可以丢弃了，腾出空间记录新的修改。

Checkpoint 的主要工作：

1. 将脏页（Buffer Pool中被修改过的页）刷新到磁盘。
2. 将当前LSN（Log Sequence Number）写入磁盘。

InnoDB 有两种 Checkpoint 方式：

• Sharp Checkpoint: 在数据库关闭时执行，将所有脏页都刷新到磁盘。
• Fuzzy Checkpoint: 在数据库运行时执行，只刷新一部分脏页。 InnoDB 使用 Fuzzy Checkpoint，避免在数据库运行时长时间阻塞。

Fuzzy Checkpoint 包含几种类型：

• Master Thread Checkpoint: 由 Master Thread 定期执行，刷新一部分脏页。
• Page Cleaner Thread Checkpoint: 由 Page Cleaner Thread 执行，刷新一部分脏页。
• LRU Checkpoint: 当 Buffer Pool 中的可用空间不足时，根据 LRU 算法移除一部分页，如果移除的是脏页，则需要先刷新到磁盘。
• Async Flush Checkpoint: 为了限制脏页比例，强制刷新一部分脏页。
• Dirty Page Threshold Checkpoint: 当脏页比例超过某个阈值时，触发 Checkpoint。

六、Redo Log相关的配置参数

以下是一些重要的Redo Log相关的配置参数：

参数	描述	默认值
innodb_log_group_home_dir	Redo Log文件的存储目录。	./
innodb_log_file_size	每个Redo Log文件的大小。 较大的文件可以减少Checkpoint的频率，提高性能，但也增加了恢复时间。	48MB
innodb_log_files_in_group	Redo Log文件的数量。 通常设置为2或3。	2
innodb_log_buffer_size	Redo Log Buffer的大小。 更大的Buffer可以减少磁盘IO，提高性能，但也增加了数据丢失的风险。	16MB
innodb_flush_log_at_trx_commit	Redo Log的刷新策略。 0：每秒刷新一次；1：每次事务提交时刷新；2：每次事务提交时刷新到操作系统缓存。	1
innodb_doublewrite	是否启用双写缓冲区。 建议启用，以保证数据页的完整性。	ON
innodb_io_capacity	InnoDB的IO能力，用于控制后台任务（如Checkpoint）的IO速率。	200
innodb_flush_neighbors	是否尝试刷新相邻的数据页，以减少随机IO。	1
innodb_lru_scan_depth	LRU列表中需要扫描的页的数量，用于查找可被移除的页。	1024
innodb_purge_batch_size	每次purge操作处理的undo log页的数量。 较大的值可以提高purge操作的效率。	300
innodb_max_dirty_pages_pct	脏页比例的上限，超过该值会触发Checkpoint。	75
innodb_max_dirty_pages_pct_lwm	脏页比例的下限，低于该值会停止Checkpoint。	0

七、代码示例

虽然无法直接展示InnoDB内部的Redo Log写入和刷新逻辑，但可以通过模拟一个简化的版本来理解其原理。

import os
import threading
import time

class RedoLogManager:
    def __init__(self, log_file="redo.log", buffer_size=4096, flush_interval=1):
        self.log_file = log_file
        self.buffer_size = buffer_size
        self.flush_interval = flush_interval
        self.log_buffer = bytearray()
        self.log_lock = threading.Lock()
        self.lsn = 0  # Log Sequence Number
        self.running = True
        self.flush_thread = threading.Thread(target=self._flush_loop)
        self.flush_thread.daemon = True
        self.flush_thread.start()

    def write_log(self, data):
        with self.log_lock:
            log_record = f"LSN:{self.lsn}, Data:{data}n".encode()
            self.log_buffer.extend(log_record)
            self.lsn += 1
            if len(self.log_buffer) >= self.buffer_size:
                self._flush_to_disk()

    def _flush_to_disk(self):
        try:
            with open(self.log_file, "ab") as f:
                f.write(bytes(self.log_buffer))
            self.log_buffer.clear()
            print(f"Flushed {len(self.log_buffer)} bytes to disk.")
        except Exception as e:
            print(f"Error flushing to disk: {e}")

    def _flush_loop(self):
        while self.running:
            time.sleep(self.flush_interval)
            with self.log_lock:
                if len(self.log_buffer) > 0:
                    self._flush_to_disk()

    def stop(self):
        self.running = False
        self.flush_thread.join()
        with self.log_lock:
            if len(self.log_buffer) > 0:
                self._flush_to_disk()
        print("Redo Log Manager stopped.")

# Example usage
if __name__ == "__main__":
    log_manager = RedoLogManager()

    try:
        for i in range(10):
            log_manager.write_log(f"Data {i}")
            time.sleep(0.2)
    except KeyboardInterrupt:
        print("Stopping...")
    finally:
        log_manager.stop()

这个示例模拟了Redo Log的写入和刷新过程。它使用一个内存缓冲区来存储Redo Log记录，并定期将缓冲区的内容刷新到磁盘上的文件中。

注意： 这只是一个简化的示例，并没有包含双写缓冲区、Checkpoint等复杂的机制。真实的InnoDB Redo Log实现要复杂得多。

八、如何监控Redo Log

可以使用MySQL的performance_schema或者SHOW GLOBAL STATUS语句来监控Redo Log的状态。

例如：

SHOW GLOBAL STATUS LIKE 'Innodb_os_log%';

这个命令会显示与Redo Log相关的状态信息，例如：

• Innodb_os_log_fsyncs: 执行fsync()操作的次数，用于将Redo Log刷新到磁盘。
• Innodb_os_log_pending_fsyncs: 等待执行fsync()操作的次数。
• Innodb_os_log_written: 写入Redo Log的总字节数。

通过监控这些状态信息，可以了解Redo Log的写入和刷新性能，并根据需要调整配置参数。

九、Redo Log与Binlog的区别

Redo Log和Binlog都是MySQL中用于记录数据变更的日志，但它们的作用和用途不同。

特性	Redo Log	Binlog
作用	保证事务的持久性，用于崩溃恢复。	用于主从复制、数据备份和审计。
存储引擎	InnoDB存储引擎特有。	所有存储引擎都可以使用。
记录内容	物理变更，记录了对数据页的修改。	逻辑变更，记录了SQL语句或行的变更。
恢复粒度	数据页级别。	事务级别。
写入顺序	先写Redo Log，后写数据页。	在事务提交时写入。
是否循环使用	循环使用，空间有限，会被Checkpoint覆盖。	追加写入，直到达到最大大小，然后轮换。

十、使用Redo Log来保证数据一致性

Redo Log通过其WAL机制，在系统崩溃时确保数据的正确性和一致性。 假设在事务执行过程中，系统突然崩溃， 此时，可能存在以下几种情况：

1. 事务已经提交，并且Redo Log已经刷新到磁盘，但数据页尚未刷新到磁盘： 在重启后，InnoDB会读取Redo Log，并将Redo Log中记录的修改应用到相应的数据页上，从而完成事务。
2. 事务已经提交，但Redo Log尚未完全刷新到磁盘： 这种情况下，部分Redo Log记录可能会丢失。 由于Redo Log的写入是原子性的，要么整个Redo Log Block都写入成功，要么都没有写入。 因此，即使部分Redo Log记录丢失，也不会导致数据不一致。 在重启后，InnoDB会根据已写入的Redo Log来恢复数据，未写入的部分将被忽略。
3. 事务尚未提交： 在重启后，InnoDB会回滚未完成的事务，撤销所有未提交的修改。

十一、总结核心要点

Redo Log是InnoDB存储引擎实现WAL的关键组件，它通过将数据修改先写入日志，再异步刷新到磁盘，优化了IO性能并保证了数据一致性。 理解Redo Log的结构、写入策略、持久化原理以及相关配置参数，对于优化MySQL性能和保证数据安全至关重要。 Redo Log和Binlog是两种不同的日志，分别用于不同的目的。 通过监控Redo Log的状态，可以了解数据库的运行状况并及时进行调整。