23 | MySQL是怎么保证数据不丢的
今天这篇文章,我会继续和你介绍在业务高峰期临时提升性能的方法。从文章标题“MySQL是怎么保证数据不丢的?”,你就可以看出来,今天我和你介绍的方法,跟数据的可靠性有关。
在专栏前面文章和答疑篇中,我都着重介绍了WAL机制(你可以再回顾下第2篇、第9篇、第12篇和第15篇文章中的相关内容),得到的结论是:只要redo log和binlog保证持久化到磁盘,就能确保MySQL异常重启后,数据可以恢复。
评论区有同学又继续追问,redo log的写入流程是怎么样的,如何保证redo log真实地写入了磁盘。那么今天,我们就再一起看看MySQL写入binlog和redo log的流程。
binlog的写入机制
其实,binlog的写入逻辑比较简单:事务执行过程中,先把日志写到binlog cache,事务提交的时候,再把binlog cache写到binlog文件中。
一个事务的binlog是不能被拆开的,因此不论这个事务多大,也要确保一次性写入。这就涉及到了binlog cache的保存问题。
系统给binlog cache分配了一片内存,每个线程一个,参数 binlog_cache_size用于控制单个线程内binlog cache所占内存的大小。如果超过了这个参数规定的大小,就要暂存到磁盘。
事务提交的时候,执行器把binlog cache里的完整事务写入到binlog中,并清空binlog cache。状态如图1所示。
可以看到,每个线程有自己binlog cache,但是共用同一份binlog文件。
- 图中的write,指的就是指把日志写入到文件系统的page cache,并没有把数据持久化到磁盘,所以速度比较快。
- 图中的fsync,才是将数据持久化到磁盘的操作。一般情况下,我们认为fsync才占磁盘的IOPS。
write 和fsync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write,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write,但累积N个事务后才fsync。
因此,在出现IO瓶颈的场景里,将sync_binlog设置成一个比较大的值,可以提升性能。在实际的业务场景中,考虑到丢失日志量的可控性,一般不建议将这个参数设成0,比较常见的是将其设置为100~1000中的某个数值。
但是,将sync_binlog设置为N,对应的风险是:如果主机发生异常重启,会丢失最近N个事务的binlog日志。
redo log的写入机制
接下来,我们再说说redo log的写入机制。
在专栏的第15篇答疑文章中,我给你介绍了redo log buffer。事务在执行过程中,生成的redo log是要先写到redo log buffer的。
然后就有同学问了,redo log buffer里面的内容,是不是每次生成后都要直接持久化到磁盘呢?
答案是,不需要。
如果事务执行期间MySQL发生异常重启,那这部分日志就丢了。由于事务并没有提交,所以这时日志丢了也不会有损失。
那么,另外一个问题是,事务还没提交的时候,redo log buffer中的部分日志有没有可能被持久化到磁盘呢?
答案是,确实会有。
这个问题,要从redo log可能存在的三种状态说起。这三种状态,对应的就是图2 中的三个颜色块。
这三种状态分别是:
- 存在redo log buffer中,物理上是在MySQL进程内存中,就是图中的红色部分;
- 写到磁盘(write),但是没有持久化(fsync),物理上是在文件系统的page cache里面,也就是图中的黄色部分;
- 持久化到磁盘,对应的是hard disk,也就是图中的绿色部分。
日志写到redo log buffer是很快的,wirte到page cache也差不多,但是持久化到磁盘的速度就慢多了。
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。
InnoDB有一个后台线程,每隔1秒,就会把redo log buffer中的日志,调用write写到文件系统的page cache,然后调用fsync持久化到磁盘。
注意,事务执行中间过程的redo log也是直接写在redo log buffer中的,这些redo log也会被后台线程一起持久化到磁盘。也就是说,一个没有提交的事务的redo log,也是可能已经持久化到磁盘的。
实际上,除了后台线程每秒一次的轮询操作外,还有两种场景会让一个没有提交的事务的redo log写入到磁盘中。
- 一种是,redo log buffer占用的空间即将达到 innodb_log_buffer_size一半的时候,后台线程会主动写盘。注意,由于这个事务并没有提交,所以这个写盘动作只是write,而没有调用fsync,也就是只留在了文件系统的page cache。
- 另一种是,并行的事务提交的时候,顺带将这个事务的redo log buffer持久化到磁盘。假设一个事务A执行到一半,已经写了一些redo log到buffer中,这时候有另外一个线程的事务B提交,如果innodb_flush_log_at_trx_commit设置的是1,那么按照这个参数的逻辑,事务B要把redo log buffer里的日志全部持久化到磁盘。这时候,就会带上事务A在redo log buffer里的日志一起持久化到磁盘。
这里需要说明的是,我们介绍两阶段提交的时候说过,时序上redo log先prepare, 再写binlog,最后再把redo log commit。
如果把innodb_flush_log_at_trx_commit设置成1,那么redo log在prepare阶段就要持久化一次,因为有一个崩溃恢复逻辑是要依赖于prepare 的redo log,再加上binlog来恢复的。(如果你印象有点儿模糊了,可以再回顾下第15篇文章中的相关内容)。
每秒一次后台轮询刷盘,再加上崩溃恢复这个逻辑,InnoDB就认为redo log在commit的时候就不需要fsync了,只会write到文件系统的page cache中就够了。
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。
这时候,你可能有一个疑问,这意味着我从MySQL看到的TPS是每秒两万的话,每秒就会写四万次磁盘。但是,我用工具测试出来,磁盘能力也就两万左右,怎么能实现两万的TPS?
解释这个问题,就要用到组提交(group commit)机制了。
这里,我需要先和你介绍日志逻辑序列号(log sequence number,LSN)的概念。LSN是单调递增的,用来对应redo log的一个个写入点。每次写入长度为length的redo log, LSN的值就会加上length。
LSN也会写到InnoDB的数据页中,来确保数据页不会被多次执行重复的redo log。关于LSN和redo log、checkpoint的关系,我会在后面的文章中详细展开。
如图3所示,是三个并发事务(trx1, trx2, trx3)在prepare 阶段,都写完redo log buffer,持久化到磁盘的过程,对应的LSN分别是50、120 和160。
从图中可以看到,
- trx1是第一个到达的,会被选为这组的 leader;
- 等trx1要开始写盘的时候,这个组里面已经有了三个事务,这时候LSN也变成了160;
- trx1去写盘的时候,带的就是LSN=160,因此等trx1返回时,所有LSN小于等于160的redo log,都已经被持久化到磁盘;
- 这时候trx2和trx3就可以直接返回了。
所以,一次组提交里面,组员越多,节约磁盘IOPS的效果越好。但如果只有单线程压测,那就只能老老实实地一个事务对应一次持久化操作了。
在并发更新场景下,第一个事务写完redo log buffer以后,接下来这个fsync越晚调用,组员可能越多,节约IOPS的效果就越好。
为了让一次fsync带的组员更多,MySQL有一个很有趣的优化:拖时间。在介绍两阶段提交的时候,我曾经给你画了一个图,现在我把它截过来。
图中,我把“写binlog”当成一个动作。但实际上,写binlog是分成两步的:
- 先把binlog从binlog cache中写到磁盘上的binlog文件;
- 调用fsync持久化。
MySQL为了让组提交的效果更好,把redo log做fsync的时间拖到了步骤1之后。也就是说,上面的图变成了这样:
这么一来,binlog也可以组提交了。在执行图5中第4步把binlog fsync到磁盘时,如果有多个事务的binlog已经写完了,也是一起持久化的,这样也可以减少IOPS的消耗。
不过通常情况下第3步执行得会很快,所以binlog的write和fsync间的间隔时间短,导致能集合到一起持久化的binlog比较少,因此binlog的组提交的效果通常不如redo log的效果那么好。
如果你想提升binlog组提交的效果,可以通过设置 binlog_group_commit_sync_delay 和 binlog_group_commit_sync_no_delay_count来实现。
- binlog_group_commit_sync_delay参数,表示延迟多少微秒后才调用fsync;
- binlog_group_commit_sync_no_delay_count参数,表示累积多少次以后才调用fsync。
这两个条件是或的关系,也就是说只要有一个满足条件就会调用fsync。
所以,当binlog_group_commit_sync_delay设置为0的时候,binlog_group_commit_sync_no_delay_count也无效了。
之前有同学在评论区问到,WAL机制是减少磁盘写,可是每次提交事务都要写redo log和binlog,这磁盘读写次数也没变少呀?
现在你就能理解了,WAL机制主要得益于两个方面:
- redo log 和 binlog都是顺序写,磁盘的顺序写比随机写速度要快;
- 组提交机制,可以大幅度降低磁盘的IOPS消耗。
分析到这里,我们再来回答这个问题:如果你的MySQL现在出现了性能瓶颈,而且瓶颈在IO上,可以通过哪些方法来提升性能呢?
针对这个问题,可以考虑以下三种方法:
- 设置 binlog_group_commit_sync_delay 和 binlog_group_commit_sync_no_delay_count参数,减少binlog的写盘次数。这个方法是基于“额外的故意等待”来实现的,因此可能会增加语句的响应时间,但没有丢失数据的风险。
- 将sync_binlog 设置为大于1的值(比较常见是100~1000)。这样做的风险是,主机掉电时会丢binlog日志。
- 将innodb_flush_log_at_trx_commit设置为2。这样做的风险是,主机掉电的时候会丢数据。
我不建议你把innodb_flush_log_at_trx_commit 设置成0。因为把这个参数设置成0,表示redo log只保存在内存中,这样的话MySQL本身异常重启也会丢数据,风险太大。而redo log写到文件系统的page cache的速度也是很快的,所以将这个参数设置成2跟设置成0其实性能差不多,但这样做MySQL异常重启时就不会丢数据了,相比之下风险会更小。
小结
在专栏的第2篇和第15篇文章中,我和你分析了,如果redo log和binlog是完整的,MySQL是如何保证crash-safe的。今天这篇文章,我着重和你介绍的是MySQL是“怎么保证redo log和binlog是完整的”。
希望这三篇文章串起来的内容,能够让你对crash-safe这个概念有更清晰的理解。
之前的第15篇答疑文章发布之后,有同学继续留言问到了一些跟日志相关的问题,这里为了方便你回顾、学习,我再集中回答一次这些问题。
问题1: 执行一个update语句以后,我再去执行hexdump命令直接查看ibd文件内容,为什么没有看到数据有改变呢?
回答:这可能是因为WAL机制的原因。update语句执行完成后,InnoDB只保证写完了redo log、内存,可能还没来得及将数据写到磁盘。
问题2: 为什么binlog cache是每个线程自己维护的,而redo log buffer是全局共用的?
回答:MySQL这么设计的主要原因是,binlog是不能“被打断的”。一个事务的binlog必须连续写,因此要整个事务完成后,再一起写到文件里。
而redo log并没有这个要求,中间有生成的日志可以写到redo log buffer中。redo log buffer中的内容还能“搭便车”,其他事务提交的时候可以被一起写到磁盘中。
问题3: 事务执行期间,还没到提交阶段,如果发生crash的话,redo log肯定丢了,这会不会导致主备不一致呢?
回答:不会。因为这时候binlog 也还在binlog cache里,没发给备库。crash以后redo log和binlog都没有了,从业务角度看这个事务也没有提交,所以数据是一致的。
问题4: 如果binlog写完盘以后发生crash,这时候还没给客户端答复就重启了。等客户端再重连进来,发现事务已经提交成功了,这是不是bug?
回答:不是。
你可以设想一下更极端的情况,整个事务都提交成功了,redo log commit完成了,备库也收到binlog并执行了。但是主库和客户端网络断开了,导致事务成功的包返回不回去,这时候客户端也会收到“网络断开”的异常。这种也只能算是事务成功的,不能认为是bug。
实际上数据库的crash-safe保证的是:
- 如果客户端收到事务成功的消息,事务就一定持久化了;
- 如果客户端收到事务失败(比如主键冲突、回滚等)的消息,事务就一定失败了;
- 如果客户端收到“执行异常”的消息,应用需要重连后通过查询当前状态来继续后续的逻辑。此时数据库只需要保证内部(数据和日志之间,主库和备库之间)一致就可以了。
最后,又到了课后问题时间。
今天我留给你的思考题是:你的生产库设置的是“双1”吗? 如果平时是的话,你有在什么场景下改成过“非双1”吗?你的这个操作又是基于什么决定的?
另外,我们都知道这些设置可能有损,如果发生了异常,你的止损方案是什么?
你可以把你的理解或者经验写在留言区,我会在下一篇文章的末尾选取有趣的评论和你一起分享和分析。感谢你的收听,也欢迎你把这篇文章分享给更多的朋友一起阅读。
上期问题时间
我在上篇文章最后,想要你分享的是线上“救火”的经验。
@Long 同学,在留言中提到了几个很好的场景。
- 其中第3个问题,“如果一个数据库是被客户端的压力打满导致无法响应的,重启数据库是没用的。”,说明他很好地思考了。
这个问题是因为重启之后,业务请求还会再发。而且由于是重启,buffer pool被清空,可能会导致语句执行得更慢。 - 他提到的第4个问题也很典型。有时候一个表上会出现多个单字段索引(而且往往这是因为运维工程师对索引原理不够清晰做的设计),这样就可能出现优化器选择索引合并算法的现象。但实际上,索引合并算法的效率并不好。而通过将其中的一个索引改成联合索引的方法,是一个很好的应对方案。
还有其他几个同学提到的问题场景,也很好,很值得你一看。
@Max 同学提到一个很好的例子:客户端程序的连接器,连接完成后会做一些诸如show columns的操作,在短连接模式下这个影响就非常大了。
这个提醒我们,在review项目的时候,不止要review我们自己业务的代码,也要review连接器的行为。一般做法就是在测试环境,把general_log打开,用业务行为触发连接,然后通过general log分析连接器的行为。
@Manjusaka 同学的留言中,第二点提得非常好:如果你的数据库请求模式直接对应于客户请求,这往往是一个危险的设计。因为客户行为不可控,可能突然因为你们公司的一个运营推广,压力暴增,这样很容易把数据库打挂。
在设计模型里面设计一层,专门负责管理请求和数据库服务资源,对于比较重要和大流量的业务,是一个好的设计方向。
@Vincent 同学提了一个好问题,用文中提到的DDL方案,会导致binlog里面少了这个DDL语句,后续影响备份恢复的功能。由于需要另一个知识点(主备同步协议),我放在后面的文章中说明。
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