MySQL高级讲座篇之：InnoDB的持久性基石：`Redo Log`与`Undo Log`的原子操作与崩溃恢复。

各位观众老爷们，大家好！我是今天的主讲人，咱们今天聊聊MySQL里InnoDB引擎的基石——Redo Log和Undo Log。这俩兄弟，一个负责“重做”，一个负责“撤销”，它们联手保证了InnoDB的持久性和原子性，可以说是数据安全的左膀右臂。

开场白：为什么我们需要日志？

想象一下，你正在用Word写一篇旷世奇作（当然，前提是你真的能写出来）。写到一半，突然电脑蓝屏了！如果你没保存，那之前的努力就白费了。数据库也一样，如果没有日志，服务器突然崩溃，内存里的数据就丢了，那你的数据就彻底玩完了。

MySQL 为了避免这种悲剧发生，引入了Redo Log和Undo Log。它们就像保险丝，保证数据在任何情况下都能恢复到一致的状态。

第一幕：Redo Log——不怕停电的“小本本”

Redo Log，中文名叫“重做日志”，它的作用是记录所有对数据页的修改。它就像一个“小本本”，记录了每一笔交易的内容。

• Redo Log的工作方式

  当InnoDB修改数据时，并不是直接修改磁盘上的数据页，而是先将修改记录写入Redo Log Buffer。然后，在适当的时机（比如事务提交、Redo Log Buffer满了），将Redo Log Buffer的内容刷盘到Redo Log File。

  Redo Log采用的是循环写入的方式。也就是说，它不是无限增长的，而是固定大小，写满了就覆盖。这有点像一个环形缓冲区。

  简单来说，Redo Log记录的是“在某个数据页的某个位置，做了什么修改”。

• Redo Log的结构

  Redo Log记录的最小单位是Redo Log Block，每个Block包含以下内容：

  字段	描述
  log_block_hdr_no	Block编号，递增
  log_block_hdr_data	Block头部信息，如校验和、LSN等
  log_block_body	Redo Log记录的具体内容
  log_block_trail	Block尾部信息，如校验和

  其中，LSN (Log Sequence Number) 是一个非常重要的概念。它是一个递增的数字，表示Redo Log写入的位置。通过LSN，可以确定Redo Log的顺序。

• Redo Log的优点

  1. 体积小：Redo Log只记录修改的内容，而不是整个数据页，所以体积比完整的数据页小得多。
  2. 顺序写：Redo Log是顺序写入磁盘的，速度非常快。

• Redo Log刷盘策略

  innodb_flush_log_at_trx_commit参数控制Redo Log的刷盘策略。它有三个可选值：

  值	描述	安全性	性能
  0	每秒将Redo Log Buffer刷入文件系统缓存，并调用fsync将文件系统缓存刷入磁盘。这意味着，如果MySQL崩溃，可能会丢失1秒钟的数据。	低	高
  1	在每次事务提交时，将Redo Log Buffer刷入文件系统缓存，并调用fsync将文件系统缓存刷入磁盘。这是最安全的选项，保证数据不会丢失。	高	中
  2	在每次事务提交时，将Redo Log Buffer刷入文件系统缓存，但不会调用fsync将文件系统缓存刷入磁盘。这意味着，如果操作系统崩溃，可能会丢失数据。	中	较高

  通常情况下，建议使用innodb_flush_log_at_trx_commit=1，以保证数据的安全性。

• Redo Log代码示例（伪代码）

  class RedoLogBlock:
      def __init__(self, block_no, data, lsn):
          self.block_no = block_no
          self.data = data
          self.lsn = lsn
          self.checksum = self.calculate_checksum(data)
  
      def calculate_checksum(self, data):
          # 简单的校验和计算
          return sum(data) % 256
  
  class RedoLogFile:
      def __init__(self, filename, max_size):
          self.filename = filename
          self.max_size = max_size
          self.current_size = 0
          self.current_lsn = 0
          self.file = open(filename, "wb+")
  
      def write_block(self, data):
          if self.current_size + len(data) > self.max_size:
              print("Redo Log is full!")
              return False
  
          block_no = self.get_next_block_no()
          lsn = self.get_next_lsn(len(data)) # LSN要加上这次写入的长度
  
          block = RedoLogBlock(block_no, data, lsn)
          block_data = self.serialize_block(block)
  
          self.file.write(block_data) # 写入二进制数据
          self.file.flush() # 刷盘
          self.current_size += len(data)
          self.current_lsn = lsn
  
          return True
  
      def serialize_block(self, block):
          # 将RedoLogBlock对象序列化成二进制数据，这里只是一个示例
          # 实际情况会更复杂，需要考虑字节序、数据类型等
          block_data = str(block.block_no).encode() + b"|" + 
                       str(block.lsn).encode() + b"|" + 
                       block.data + b"|" + 
                       str(block.checksum).encode()
          return block_data
  
      def get_next_block_no(self):
          # 简单的递增Block No
          # 实际情况需要考虑循环使用等
          return self.current_size // 512 # 假设每个Block 512 bytes
  
      def get_next_lsn(self, data_length):
          return self.current_lsn + data_length
  
      def close(self):
          self.file.close()
  
  # 示例用法
  log_file = RedoLogFile("redo.log", 1024 * 1024) # 1MB
  log_file.write_block(b"Update user set name='test' where id=1")
  log_file.close()

  这个伪代码只是为了演示Redo Log的大致工作方式，实际实现会更加复杂。例如，需要考虑Redo Log的格式、LSN的生成、刷盘策略等等。

第二幕：Undo Log——后悔药的“备忘录”

Undo Log，中文名叫“撤销日志”，它的作用是记录事务执行之前的状态。它就像一个“备忘录”，记录了每一笔交易开始之前的状态。

• Undo Log的工作方式

  当InnoDB修改数据时，除了将修改记录写入Redo Log之外，还会将修改前的状态写入Undo Log。如果事务需要回滚，就可以通过Undo Log将数据恢复到之前的状态。

  Undo Log是逻辑日志，记录的是“如何撤销”的操作。例如，如果执行的是UPDATE操作，Undo Log会记录UPDATE之前的旧值。

• Undo Log的结构

  Undo Log的结构比较复杂，包含了各种类型的信息，例如：

  字段	描述
  TRX_ID	事务ID
  ROLLBACK_SEGMENT_ID	回滚段ID，用于定位Undo Log
  OPERATION	操作类型，例如INSERT、UPDATE、DELETE
  OLD_VALUE	旧值，用于回滚
  …	其他信息

• Undo Log的作用

  1. 事务回滚：当事务需要回滚时，可以使用Undo Log将数据恢复到事务开始之前的状态。
  2. MVCC：Undo Log是实现MVCC (Multi-Version Concurrency Control) 的重要组成部分。MVCC允许多个事务同时读取同一份数据，而不会互相阻塞。通过Undo Log，可以构建出数据的多个版本。

• Undo Log的存储

  Undo Log存储在特殊的段 (Segment) 中，称为回滚段 (Rollback Segment)。回滚段是InnoDB数据文件的一部分。

• Undo Log代码示例（伪代码）

  class UndoLogRecord:
      def __init__(self, trx_id, table_name, row_id, operation, old_value):
          self.trx_id = trx_id
          self.table_name = table_name
          self.row_id = row_id
          self.operation = operation
          self.old_value = old_value
  
      def apply(self, db):
          """
          应用Undo Log，将数据库恢复到之前的状态
          """
          if self.operation == "UPDATE":
              # 恢复旧值
              db.update_row(self.table_name, self.row_id, self.old_value)
          elif self.operation == "INSERT":
              # 删除新插入的行
              db.delete_row(self.table_name, self.row_id)
          elif self.operation == "DELETE":
              # 重新插入被删除的行
              db.insert_row(self.table_name, self.row_id, self.old_value)
          else:
              print("Unknown operation:", self.operation)
  
  class Database:
      def __init__(self):
          self.data = {} # 模拟数据库
  
      def update_row(self, table_name, row_id, new_value):
          print(f"Updating {table_name} row {row_id} to {new_value}")
          if table_name not in self.data:
              self.data[table_name] = {}
          self.data[table_name][row_id] = new_value
  
      def insert_row(self, table_name, row_id, value):
          print(f"Inserting {table_name} row {row_id} with value {value}")
          if table_name not in self.data:
              self.data[table_name] = {}
          self.data[table_name][row_id] = value
  
      def delete_row(self, table_name, row_id):
          print(f"Deleting {table_name} row {row_id}")
          if table_name in self.data and row_id in self.data[table_name]:
              del self.data[table_name][row_id]
  
      def get_row(self, table_name, row_id):
          if table_name in self.data and row_id in self.data[table_name]:
              return self.data[table_name][row_id]
          return None
  
  # 示例用法
  db = Database()
  
  # 模拟一个事务
  trx_id = 123
  table_name = "users"
  row_id = 1
  
  # 1. 读取旧值
  old_value = db.get_row(table_name, row_id)
  
  # 2. 创建Undo Log
  undo_log = UndoLogRecord(trx_id, table_name, row_id, "UPDATE", old_value)
  
  # 3. 执行更新
  new_value = {"name": "Updated Name", "age": 30}
  db.update_row(table_name, row_id, new_value)
  
  # 模拟回滚
  print("Rolling back transaction...")
  undo_log.apply(db)
  
  print("Database after rollback:", db.data)

  这个伪代码演示了Undo Log的基本原理，实际实现会更加复杂，例如需要考虑并发、Undo Log的组织方式等等。

第三幕：原子性与崩溃恢复——黄金搭档

Redo Log和Undo Log联手，保证了InnoDB的原子性和崩溃恢复能力。

• 原子性

  原子性是指事务是一个不可分割的操作单元。要么全部执行成功，要么全部执行失败。

  1. 事务提交：当事务提交时，InnoDB会将Redo Log刷盘。此时，即使服务器崩溃，也可以通过Redo Log将数据恢复到事务提交之后的状态。
  2. 事务回滚：当事务需要回滚时，InnoDB会使用Undo Log将数据恢复到事务开始之前的状态。

• 崩溃恢复

  当MySQL服务器崩溃重启后，InnoDB会进行崩溃恢复。崩溃恢复的步骤如下：

  1. 扫描Redo Log：InnoDB会扫描Redo Log，找到所有未完成的事务。
  2. 重做已提交的事务：对于已经提交的事务，InnoDB会根据Redo Log重做所有的操作，将数据恢复到事务提交之后的状态。
  3. 回滚未提交的事务：对于未提交的事务，InnoDB会根据Undo Log回滚所有的操作，将数据恢复到事务开始之前的状态。

  通过Redo Log和Undo Log，InnoDB可以保证数据在任何情况下都能恢复到一致的状态。

• 崩溃恢复代码示例（伪代码）

  class RecoveryManager:
      def __init__(self, redo_log_file, undo_log_file, db):
          self.redo_log_file = redo_log_file
          self.undo_log_file = undo_log_file
          self.db = db
  
      def recover(self):
          """
          崩溃恢复
          """
          # 1. 扫描Redo Log
          committed_transactions, uncommitted_transactions = self.scan_redo_log()
  
          # 2. 重做已提交的事务
          for trx_id, redo_records in committed_transactions.items():
              print(f"Redoing transaction {trx_id}")
              for redo_record in redo_records:
                  redo_record.apply(self.db) # 假设redo_record有apply方法
  
          # 3. 回滚未提交的事务
          for trx_id, undo_records in uncommitted_transactions.items():
              print(f"Rolling back transaction {trx_id}")
              for undo_record in reversed(undo_records): # 逆序应用Undo Log
                  undo_record.apply(self.db)
  
      def scan_redo_log(self):
          """
          扫描Redo Log，找到已提交和未提交的事务
          """
          committed_transactions = {}
          uncommitted_transactions = {}
  
          # 假设redo_log_file.read_records()返回一个RedoLogRecord列表
          for record in self.redo_log_file.read_records():
              if record.type == "COMMIT":
                  committed_transactions[record.trx_id] = record.records
              elif record.type == "ROLLBACK":
                  uncommitted_transactions[record.trx_id] = record.records # 实际情况应该从Undo Log中读取
  
          return committed_transactions, uncommitted_transactions

  这个伪代码只是演示了崩溃恢复的大致流程。实际实现会更加复杂，例如需要考虑Redo Log和Undo Log的格式、LSN的比较、并发等等。

第四幕：一些需要注意的细节

• Double Write Buffer

  在将数据页刷盘之前，InnoDB会先将数据页写入Double Write Buffer。Double Write Buffer位于共享表空间中，是一个连续的存储区域。

  Double Write Buffer的作用是防止部分写 (Partial Write)。如果数据页在写入磁盘的过程中发生崩溃，可能会导致数据页只写入了一部分，从而造成数据损坏。通过Double Write Buffer，可以保证数据页要么完全写入，要么完全不写入。

• Mini-Transaction (MTR)

  InnoDB将多个相关的操作组合成一个Mini-Transaction (MTR)。MTR是InnoDB内部的最小事务单元。

  MTR可以保证一系列操作的原子性。例如，在修改索引时，可能需要修改多个索引页。InnoDB会将这些修改操作组合成一个MTR，以保证索引的一致性。

总结：Redo Log和Undo Log的重要性

Redo Log和Undo Log是InnoDB引擎的核心组成部分。它们共同保证了InnoDB的持久性和原子性。

• Redo Log保证了即使服务器崩溃，数据也不会丢失。
• Undo Log保证了事务可以回滚，从而保证了数据的一致性。

希望今天的讲座能帮助大家更好地理解Redo Log和Undo Log的工作原理。这玩意儿虽然有点复杂，但掌握了它，你就掌握了InnoDB的精髓！

下次有机会，咱们再聊聊其他有趣的技术话题。感谢各位的观看！