MySQL事务与并发之：`事务`的`底层`实现：`undo log`和`redo log`在事务中的作用。

MySQL事务与并发之：事务的底层实现：undo log 和 redo log

大家好，今天我们来深入探讨MySQL事务的底层实现机制，特别是undo log和redo log在事务中所扮演的关键角色。理解这些概念对于优化数据库性能、解决并发问题至关重要。

事务的基本概念回顾

在深入底层细节之前，我们先简要回顾一下事务的基本概念。事务（Transaction）是数据库管理系统执行过程中的一个逻辑单位，由一个有限的数据库操作序列构成。事务必须满足ACID特性：

• 原子性（Atomicity）： 事务是不可分割的最小工作单元，要么全部成功，要么全部失败。
• 一致性（Consistency）： 事务执行前后，数据库必须保持一致性状态，例如数据的完整性约束、业务规则等。
• 隔离性（Isolation）： 并发执行的事务之间应该相互隔离，互不干扰。
• 持久性（Durability）： 事务一旦提交，其结果就应该永久保存在数据库中，即使系统崩溃也不会丢失。

为什么需要Undo Log 和 Redo Log？

ACID特性中，原子性和持久性与undo log和redo log密切相关。

• 原子性保障: 事务的原子性要求操作要么全部成功，要么全部失败。如果事务执行过程中发生错误，需要能够回滚到事务开始之前的状态。undo log正是用于实现回滚的机制。
• 持久性保障: 事务的持久性要求事务提交后，即使发生系统崩溃，数据也必须能够恢复到提交后的状态。redo log就是用于实现崩溃恢复的机制。

简单来说，undo log用于撤销未提交的修改，redo log用于重做已提交的修改。

Undo Log：回滚利器

undo log主要用于在事务失败或需要回滚时，将数据库恢复到事务开始之前的状态。它记录了事务执行过程中对数据的每一次修改的反向操作。

Undo Log的工作原理

1. 记录反向操作: 每当事务执行一个写操作（例如INSERT, UPDATE, DELETE）时，MySQL会首先将该操作的反向操作写入undo log。

   • 对于INSERT操作，undo log会记录一个DELETE操作，用于删除插入的行。
   • 对于UPDATE操作，undo log会记录更新前的值，用于恢复到原始状态。
   • 对于DELETE操作，undo log会记录被删除行的所有信息，用于重新插入该行。

2. 写入Undo Log: undo log首先会被写入undo log buffer，然后定期刷入磁盘，保证其持久性。

3. 回滚: 当事务需要回滚时，MySQL会读取undo log中的记录，执行相应的反向操作，从而撤销之前的修改。

Undo Log的类型

根据使用场景，undo log可以分为两种类型：

• Insert Undo Log: 对应INSERT操作，用于回滚INSERT操作。
• Update Undo Log: 对应UPDATE和DELETE操作，用于回滚UPDATE和DELETE操作。

一个简单的例子

假设我们有一个名为users的表，包含id和name两个字段。

CREATE TABLE users (
    id INT PRIMARY KEY,
    name VARCHAR(255)
);

INSERT INTO users (id, name) VALUES (1, 'Alice');

现在，我们开始一个事务，将id为1的用户的name修改为’Bob’，然后回滚该事务。

START TRANSACTION;

UPDATE users SET name = 'Bob' WHERE id = 1;

-- 模拟事务失败
-- SELECT 1/0; -- 除数为零，导致事务失败

ROLLBACK;

在这个例子中，当执行UPDATE语句时，MySQL会生成一个Update Undo Log，记录id为1的用户的原始name值’Alice’。如果事务在提交之前回滚，MySQL会读取该undo log，将name恢复为’Alice’。

Undo Log 的存储

Undo log 通常存储在单独的 undo 表空间中。从 MySQL 5.6 开始，支持多个 undo 表空间，可以提高并发性能。

Undo Log 的代码示例 (模拟)

以下代码仅仅是为了帮助理解undo log的原理，实际上MySQL内部实现远比这复杂。

class UndoLogEntry:
    def __init__(self, table_name, row_id, operation_type, old_values=None):
        self.table_name = table_name
        self.row_id = row_id
        self.operation_type = operation_type # 'INSERT', 'UPDATE', 'DELETE'
        self.old_values = old_values

    def apply(self, database):
        if self.operation_type == 'INSERT':
            database.delete_row(self.table_name, self.row_id)
        elif self.operation_type == 'UPDATE':
            database.update_row(self.table_name, self.row_id, self.old_values)
        elif self.operation_type == 'DELETE':
            database.insert_row(self.table_name, self.old_values)

class MockDatabase: # 模拟数据库操作
    def __init__(self):
        self.data = {}

    def insert_row(self, table_name, values):
        if table_name not in self.data:
            self.data[table_name] = {}
        row_id = len(self.data[table_name]) + 1
        self.data[table_name][row_id] = values
        return row_id

    def update_row(self, table_name, row_id, values):
        self.data[table_name][row_id] = values

    def delete_row(self, table_name, row_id):
        del self.data[table_name][row_id]

    def get_row(self, table_name, row_id):
        return self.data[table_name].get(row_id)

# 模拟事务
class MockTransaction:
    def __init__(self, database):
        self.database = database
        self.undo_log = []

    def insert(self, table_name, values):
        row_id = self.database.insert_row(table_name, values)
        undo_entry = UndoLogEntry(table_name, row_id, 'INSERT')
        self.undo_log.append(undo_entry)
        return row_id

    def update(self, table_name, row_id, new_values):
        old_values = self.database.get_row(table_name, row_id)
        undo_entry = UndoLogEntry(table_name, row_id, 'UPDATE', old_values)
        self.undo_log.append(undo_entry)
        self.database.update_row(table_name, row_id, new_values)

    def rollback(self):
        for entry in reversed(self.undo_log): # 逆序应用 undo log
            entry.apply(self.database)
        self.undo_log = []

    def commit(self):
        self.undo_log = []

# 示例
db = MockDatabase()
tx = MockTransaction(db)

# 初始数据
user_id = tx.insert('users', {'name': 'Alice'})
print("Initial data:", db.data) # 输出: Initial data: {'users': {1: {'name': 'Alice'}}}

# 执行更新
tx.update('users', user_id, {'name': 'Bob'})
print("Data after update:", db.data) # 输出: Data after update: {'users': {1: {'name': 'Bob'}}}

# 回滚
tx.rollback()
print("Data after rollback:", db.data) # 输出: Data after rollback: {'users': {1: {'name': 'Alice'}}}

这个模拟代码展示了undo log的基本思想，实际MySQL实现更复杂，涉及事务ID、锁管理、数据页管理等。

Redo Log：持久化保障

redo log用于在系统崩溃后，将已经提交的事务重新执行一遍，从而保证数据的持久性。它记录了事务执行过程中对数据的修改，包括修改的数据页、修改的位置和修改后的值。

Redo Log的工作原理

1. 记录修改: 每当事务执行一个写操作时，MySQL会将该操作的相关信息写入redo log buffer。这些信息包括被修改的数据页、修改的位置和修改后的值。

2. 写入Redo Log Buffer: redo log buffer是一个内存区域，用于缓冲redo log记录。

3. 刷盘: redo log buffer中的记录会定期刷入磁盘上的redo log file。刷盘策略由innodb_flush_log_at_trx_commit参数控制，有以下几种选择：

   • 0: 每秒将redo log buffer中的记录刷入redo log file，可能丢失一秒内的事务。
   • 1: 每次事务提交时，都将redo log buffer中的记录刷入redo log file，提供最强的持久性保证，但性能较差。
   • 2: 每次事务提交时，将redo log buffer中的记录写入操作系统的page cache，然后由操作系统定期将page cache中的数据刷入redo log file，兼顾性能和持久性。

4. 崩溃恢复: 当系统崩溃重启后，MySQL会读取redo log file，将所有未应用到数据页的修改重新执行一遍，从而恢复数据到崩溃前的状态。

Redo Log的组成

redo log由两部分组成：

• Redo Log Buffer: 一个内存缓冲区，用于缓冲redo log记录。
• Redo Log File: 磁盘上的redo log文件，用于持久化redo log记录。通常由多个文件组成一个循环写入的日志组。

Redo Log的写入流程

graph LR
    A[事务开始] --> B(修改数据页);
    B --> C(写入Redo Log Buffer);
    C --> D{是否达到刷盘条件?};
    D -- 是 --> E(刷盘到Redo Log File);
    D -- 否 --> C;
    E --> F(提交事务);
    F --> G[事务结束];

Redo Log 的重要参数

• innodb_log_file_size: 每个redo log file的大小。
• innodb_log_files_in_group: redo log file的数量。
• innodb_flush_log_at_trx_commit: redo log的刷盘策略。

一个简单的例子

假设我们仍然使用之前的users表。

CREATE TABLE users (
    id INT PRIMARY KEY,
    name VARCHAR(255)
);

INSERT INTO users (id, name) VALUES (1, 'Alice');

现在，我们开始一个事务，将id为1的用户的name修改为’Bob’，然后提交该事务。

START TRANSACTION;

UPDATE users SET name = 'Bob' WHERE id = 1;

COMMIT;

在这个例子中，当执行UPDATE语句时，MySQL会生成redo log记录，记录id为1的数据页的修改信息。当事务提交时，redo log buffer中的记录会被刷入redo log file。如果在刷盘之前系统崩溃，重启后MySQL会读取redo log file，将name恢复为’Bob’。

Redo Log 的代码示例 (模拟)

同样，以下代码仅仅是为了帮助理解redo log的原理。

import os

class RedoLogEntry:
    def __init__(self, table_name, row_id, field_name, old_value, new_value):
        self.table_name = table_name
        self.row_id = row_id
        self.field_name = field_name
        self.old_value = old_value
        self.new_value = new_value

    def apply(self, database):
        database.update_row(self.table_name, self.row_id, {self.field_name: self.new_value})

class RedoLogFile:
    def __init__(self, filename):
        self.filename = filename
        self.entries = []

    def write_entry(self, entry):
        self.entries.append(entry)
        # 模拟写入文件
        with open(self.filename, 'a') as f:
            f.write(f"Table: {entry.table_name}, Row: {entry.row_id}, Field: {entry.field_name}, New Value: {entry.new_value}n")

    def recover(self, database):
        # 模拟从文件读取
        with open(self.filename, 'r') as f:
            for line in f:
                parts = line.split(", ")
                table_name = parts[0].split(": ")[1]
                row_id = int(parts[1].split(": ")[1])
                field_name = parts[2].split(": ")[1]
                new_value = parts[3].split(": ")[1].strip()

                entry = RedoLogEntry(table_name, row_id, field_name, None, new_value)
                entry.apply(database)

class MockDatabase:
    def __init__(self):
        self.data = {}

    def insert_row(self, table_name, values):
        if table_name not in self.data:
            self.data[table_name] = {}
        row_id = len(self.data[table_name]) + 1
        self.data[table_name][row_id] = values
        return row_id

    def update_row(self, table_name, row_id, values):
        if table_name not in self.data or row_id not in self.data[table_name]:
            raise ValueError("Row not found")
        self.data[table_name][row_id].update(values)

    def get_row(self, table_name, row_id):
        return self.data.get(table_name, {}).get(row_id)

# 模拟事务
class MockTransaction:
    def __init__(self, database, redo_log_file):
        self.database = database
        self.redo_log_file = redo_log_file

    def insert(self, table_name, values):
        row_id = self.database.insert_row(table_name, values)
        return row_id

    def update(self, table_name, row_id, new_values):
        old_values = self.database.get_row(table_name, row_id)
        for field_name, new_value in new_values.items():
            old_value = old_values.get(field_name)
            entry = RedoLogEntry(table_name, row_id, field_name, old_value, new_value)
            self.redo_log_file.write_entry(entry)
        self.database.update_row(table_name, row_id, new_values)

# 示例
db = MockDatabase()
redo_log = RedoLogFile("redo.log") #redo log文件
tx = MockTransaction(db, redo_log)

# 初始数据
user_id = tx.insert('users', {'name': 'Alice'})
print("Initial data:", db.data) # 输出: Initial data: {'users': {1: {'name': 'Alice'}}}

# 执行更新
tx.update('users', user_id, {'name': 'Bob'})
print("Data after update:", db.data) # 输出: Data after update: {'users': {1: {'name': 'Bob'}}}

# 模拟崩溃恢复
db = MockDatabase()  # 创建一个新的数据库实例
redo_log = RedoLogFile("redo.log")
redo_log.recover(db) # 从redo log恢复
print("Data after recovery:", db.data) # 输出: Data after recovery: {'users': {1: {'name': 'Bob'}}}

# 清理redo log文件
os.remove("redo.log")

这个示例模拟了redo log的基本流程，包括redo log条目的写入和崩溃恢复。实际的MySQL实现更复杂，涉及到日志序列号(LSN)，checkpoint机制，以及物理日志和逻辑日志的混合使用。

Undo Log 和 Redo Log 的关系

undo log和redo log共同保证了事务的ACID特性。它们之间的关系可以用下图表示：

graph LR
    A[事务开始] --> B(修改数据页);
    B --> C(写入Undo Log);
    B --> D(写入Redo Log);
    D --> E{事务提交?};
    E -- 是 --> F(刷盘Redo Log);
    E -- 否 --> G(回滚，使用Undo Log);
    F --> H[事务结束];
    G --> H;

Undo Log 和 Redo Log 的区别

特性	Undo Log	Redo Log
作用	回滚未提交的事务，保证原子性	崩溃恢复，保证持久性
记录内容	修改前的原始数据，反向操作	修改后的数据，修改操作
写入时机	事务执行过程中	事务执行过程中，特别是提交时
存储位置	Undo 表空间	Redo Log 文件
是否必须刷盘	事务回滚时才需要，可以延迟刷盘	事务提交时必须刷盘（取决于刷盘策略）

总结：保障事务的基石

undo log和redo log是MySQL事务机制中至关重要的组成部分。undo log保证了事务的原子性，使得事务可以回滚到事务开始前的状态，而redo log保证了事务的持久性，使得已提交的事务在系统崩溃后可以恢复。理解它们的工作原理对于优化数据库性能和解决数据一致性问题至关重要。两者结合，确保了即使在并发环境和系统故障的情况下，数据库也能保持数据的一致性和可靠性。