MySQL Innodb日志机制深入分析

1.1. Log & Checkpoint


Innodb的事务日志是指Redo log,简称Log,保存在日志文件ib_logfile*里面。Innodb还有另外一个日志Undo
log,但Undo log是存放在共享表空间里面的(ibdata*文件)。

由于Log和Checkpoint紧密相关,因此将这两部分合在一起分析。

名词解释:LSN,日志序列号,Innodb的日志序列号是一个64位的整型。

1.1.1. 写入机制


1.1.1.1. Log写入

LSN实际上对应日志文件的偏移量,新的LSN=旧的LSN + 写入的日志大小。举例如下:

LSN=1G,日志文件大小总共为600M,本次写入512字节,则实际写入操作为:

l 求出偏移量:由于LSN数值远大于日志文件大小,因此通过取余方式,得到偏移量为400M;

l 写入日志:找到偏移400M的位置,写入512字节日志内容,下一个事务的LSN就是1000000512;

1.1.1.2. Checkpoint写入

Innodb实现了Fuzzy Checkpoint的机制,每次取到最老的脏页,然后确保此脏页对应的LSN之前的LSN都已经写入日志文件,再将此脏页的LSN作为Checkpoint点记录到日志文件,意思就是“此LSN之前的LSN对应的日志和数据都已经写入磁盘文件”。恢复数据文件的时候,Innodb扫描日志文件,当发现LSN小于Checkpoint对应的LSN,就认为恢复已经完成。

Checkpoint写入的位置在日志文件开头固定的偏移量处,即每次写Checkpoint都覆盖之前的Checkpoint信息。

1.1.2. 管理机制

由于Checkpoint和日志紧密相关,将日志和Checkpoint一起说明,详细的实现机制如下:

如上图所示,Innodb的一条事务日志共经历4个阶段:

l 创建阶段:事务创建一条日志;

l 日志刷盘:日志写入到磁盘上的日志文件;

l 数据刷盘:日志对应的脏页数据写入到磁盘上的数据文件;

l 写CKP:日志被当作Checkpoint写入日志文件;

对应这4个阶段,系统记录了4个日志相关的信息,用于其它各种处理使用:

l Log sequence number(LSN1):当前系统LSN最大值,新的事务日志LSN将在此基础上生成(LSN1+新日志的大小);

l Log flushed up to(LSN2):当前已经写入日志文件的LSN;

l Oldest modified data log(LSN3):当前最旧的脏页数据对应的LSN,写Checkpoint的时候直接将此LSN写入到日志文件;

l Last checkpoint at(LSN4):当前已经写入Checkpoint的LSN;

对于系统来说,以上4个LSN是递减的,即: LSN1>=LSN2>=LSN3>=LSN4.

具体的样例如下(使用show innodb status /G命令查看,Oldest modified data log没有显示):

1.1.3. 保护机制

Innodb的数据并不是实时写盘的,为了避免宕机时数据丢失,保证数据的ACID属性,Innodb至少要保证数据对应的日志不能丢失。对于不同的情况,Innodb采取不同的对策:

l 宕机导致日志丢失
Innodb有日志刷盘机制,可以通过innodb_flush_log_at_trx_commit参数进行控制;

l 日志覆盖导致日志丢失

Innodb日志文件大小是固定的,写入的时候通过取余来计算偏移量,这样存在两个LSN写入到同一位置的可能,后面写的把前面写得就覆盖了,以“写入机制”章节的样例为例,LSN=100000000和LSN=1600000000两个日志的偏移量是相同的了。这种情况下,为了保证数据一致性,必须要求LSN=1000000000对应的脏页数据都已经刷到磁盘中,也就是要求Last checkpoint对应的LSN一定要大于1000000000,否则覆盖后日志也没有了,数据也没有刷盘,一旦宕机,数据就丢失了。

为了解决第二种情况导致数据丢失的问题,Innodb实现了一套日志保护机制,详细实现如下:

上图中,直线代表日志空间(Log cap,约等于日志文件总大小*0.8,0.8是一个安全系数),Ckp age和Buf age是两个浮动的点,Buf async、Buf sync、Ckp async、Ckp sync是几个固定的点。各个概念的含义如下:






























概念

计算

含义

Ckp age

LSN1- LSN4

还没有做Checkpoint的日志范围,若Ckp age超过日志空间,说明被覆盖的日志(LSN1-LSN4-Log cap)对应日志和数据“可能”还没有刷到磁盘上

Buf age

LSN1- LSN3

还没有将脏页刷盘的日志的范围,若Buf age超过日志空间,说明被覆盖的日志(LSN1-LSN3-Log cap)对应数据“肯定”还没有刷到磁盘上

Buf async

日志空间大小 * 7/8

强制将Buf age-Buf async的脏页刷盘,此时事务还可以继续执行,所以为async,对事务的执行速度没有直接影响(有间接影响,例如CPU和磁盘更忙了,事务的执行速度可能受到影响)

Buf sync

日志空间大小 * 15/16

强制将2*(Buf age-Buf async)的脏页刷盘,此时事务停止执行,所以为sync,由于有大量的脏页刷盘,因此阻塞的时间比Ckp sync要长。

Ckp async

日志空间大小 * 31/32

强制写Checkpoint,此时事务还可以继续执行,所以为async,对事务的执行速度没有影响(间接影响也不大,因为写Checkpoint的操作比较简单)

Ckp sync

日志空间大小 * 64/64

强制写Checkpoint,此时事务停止执行,所以为sync,但由于写Checkpoint的操作比较简单,即使阻塞,时间也很短

当事务执行速度大于脏页刷盘速度时,Ckp age和Buf age会逐步增长,当达到async点的时候,强制进行脏页刷盘或者写Checkpoint,如果这样做还是赶不上事务执行的速度,则为了避免数据丢失,到达sync点的时候,会阻塞其它所有的事务,专门进行脏页刷盘或者写Checkpoint。

因此从理论上来说,只要事务执行速度大于脏页刷盘速度,最终都会触发日志保护机制,进而将事务阻塞,导致MySQL操作挂起。

由于写Checkpoint本身的操作相比写脏页要简单,耗费时间也要少得多,且Ckp sync点在Buf sync点之后,因此绝大部分的阻塞都是阻塞在了Buf sync点,这也是当事务阻塞的时候,IO很高的原因,因为这个时候在不断的刷脏页数据到磁盘。例如如下截图的日志显示了很多事务阻塞在了Buf sync点:

附注:Innodb的日志保护机制实现可以参考log0log.c文件的void
log_check_margins(void)函数。

时间: 2024-10-18 20:40:55

MySQL Innodb日志机制深入分析的相关文章

【MySQL】InnoDB日志机制深入分析

版权声明:尊重博主劳动成果,欢迎转载,转载请注明出处 --爱技术的华仔 Log & Checkpoint Innodb的事务日志是指Redo log,简称Log,保存在日志文件ib_logfile*里面.Innodb还有另外一个日志Undo log Undo log是存放在共享表空间里面的(ibdata*文件). 由于Log和Checkpoint紧密相关,因此将这两部分合在一起分析. 名词解释:LSN,日志序列号,Innodb的日志序列号是一个64位的整型. 写入机制 Log写入 LSN实际上对

MySQL——innodb日志管理

innodb日志管理机制: 1.innodb存储引擎是支持事务ACID特性的,这个理论基本就是一个关系型数据库相关的数据恢复原形设计,包括日志.回滚.redo.并发控制.buffer pool等管理方面,内容非常全面: 2.innodb的buffer pool主要用来存储访问过的数据页面,他就是一块连续的内存,通过一定的算法可以使这块内存得到有效的管理,它是数据库系统中拥有最大块内存的系统模块. innodb存储引擎中数据的访问是按照页(也可以叫块,默认为16KB)的方式从数据库文件读取到buf

MySQL InnoDB 日志管理机制中的MTR和日志刷盘

1.MTR(mini-transaction) 在MySQL的 InnoDB日志管理机制中,有一个很重要的概念就是MTR.MTR是InnoDB存储擎中一个很重要的用来保证物理写的完整性和持久性的机制. 先看下MTR在MysQL架构中的位置. MTR是上面的逻辑层与下面物理层的交互窗口,同时也是用来保证下层物理数据正确性.完整性及持久性的机制. 2.日志刷盘的触发条件 触发条件 描述 时间 线程默认每秒刷新一次. 空间 Log Buffer空间用完了 Check Point checkPoint的

MySQL InnoDB锁机制之Gap Lock、Next-Key Lock、Record Lock解析

MySQL InnoDB支持三种行锁定方式: l   行锁(Record Lock):锁直接加在索引记录上面,锁住的是key. l   间隙锁(Gap Lock):锁定索引记录间隙,确保索引记录的间隙不变.间隙锁是针对事务隔离级别为可重复读或以上级别而已的. l   Next-Key Lock :行锁和间隙锁组合起来就叫Next-Key Lock. 默认情况下,InnoDB工作在可重复读隔离级别下,并且会以Next-Key Lock的方式对数据行进行加锁,这样可以有效防止幻读的发生.Next-K

MySQL Innodb表导致死锁日志情况分析与归纳

发现当备份表格的sql语句与删除该表部分数据的sql语句同时运行时,mysql会检测出死锁,并打印出日志 案例描述在定时脚本运行过程中,发现当备份表格的sql语句与删除该表部分数据的sql语句同时运行时,mysql会检测出死锁,并打印出日志.两个sql语句如下:(1)insert into backup_table select * from source_table(2)DELETE FROM source_table WHERE Id>5 AND titleWeight<32768 AND

MySQL- InnoDB锁机制

InnoDB与MyISAM的最大不同有两点:一是支持事务(TRANSACTION):二是采用了行级锁.行级锁与表级锁本来就有许多不同之处,另外,事务的引入也带来了一些新问题.下面我们先介绍一点背景知识,然后详细讨论InnoDB的锁问题. 背景知识 事务(Transaction)及其ACID属性 事务是由一组SQL语句组成的逻辑处理单元,事务具有以下4个属性,通常简称为事务的ACID属性. 原子性(Atomicity):事务是一个原子操作单元,其对数据的修改,要么全都执行,要么全都不执行. 一致性

InnoDB Redo Flush及脏页刷新机制深入分析

概要: 我们知道InnoDB采用Write Ahead Log策略来防止宕机数据丢失,即事务提交时,先写重做日志,再修改内存数据页,这样就产生了脏页.既然有重做日志保证数据持久性,查询时也可以直接从缓冲池页中取数据,那为什么还要刷新脏页到磁盘呢?如果重做日志可以无限增大,同时缓冲池足够大,能够缓存所有数据,那么是不需要将缓冲池中的脏页刷新到磁盘.但是,通常会有以下几个问题: 服务器内存有限,缓冲池不够用,无法缓存全部数据 重做日志无限增大成本要求太高 宕机时如果重做全部日志恢复时间过长 事实上,

巧用MySQL InnoDB引擎锁机制解决死锁问题(转)

该文会通过一个实际例子中的死锁问题的解决过程,进一步解释innodb的行锁机制 最近,在项目开发过程中,碰到了数据库死锁问题,在解决问题的过程中,笔者对MySQL InnoDB引擎锁机制的理解逐步加深. 案例如下: 在使用Show innodb status检查引擎状态时,发现了死锁问题: *** (1) TRANSACTION: TRANSACTION 0 677833455, ACTIVE 0 sec, process no 11393, OS thread id 278546 starti

从一个死锁看mysql innodb的锁机制

背景及现象 线上生产环境在某些时候经常性的出现数据库操作死锁,导致业务人员无法进行操作.经过DBA的分析,是某一张表的insert操 作和delete操作发生了死锁.简单介绍下数据库的情况(因为涉及到真实数据,这里做了模拟,不影响具体的分析和分析的结果.)假设存在如下2张表: Order 表的数据如下: Customer表的数据如下: Order和Customer 在实体关系上存在一个关联,即order实体拥有一个指向customer实体的指针.在数据库设计的时 候,order表的custome