MySQL Redo/Binlog Group Commit , 2pc事务两阶段提交,Crash Recovery浅析

本文介绍了 MySQL InnoDB 的事务提交机制,包括两阶段提交(2PC)原理及其实现,Redo 和 Binlog 的组提交(Group Commit)机制,并详细解释了 Crash Recovery 过程,帮助读者理解 MySQL 如何确保事务的持久性和一致性。

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导读

最近一直在看一些关于mysql innodb事务提交,innodb crash recovery,内部XA事务等资料,整理一下我对这块的一个初步理解。希望看完后能对大家理解mysql innodb事务提交过程,以及如何做crash recovery有个大概的了解

2PC

为了性能考虑,每次提交事务的时候,只需要将redo和undo落盘就代表事务已经持久化了,而不需要等待数据落盘。这样就已经能保证事务的crash时的前滚或者回滚。由于undo的信息也会写入redo,所以其实我们只需要根据redo是否落盘而决定crash recovrey的时候是重做还是回滚。而上面提到,开启binlog后,还需要考虑binlog是否落盘(binlog牵扯到主从数据一致性,全备恢复的位点)。根据事务是否成功写binlog决定事务的重做还是回滚。

2PC即innodb对于事务的两阶段提交机制。当mysql开启binlog的时候,会存在一个内部XA的问题:事务在存储引擎层(redo)commit的顺序和在binlog中提交的顺序不一致的问题。

2PC原理

将事务的commit分为prepare和commit两个阶段:
1、prepare阶段:redo持久化到磁盘(redo group commit),并将回滚段置为prepared状态,此时binlog不做操作。

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2、commit阶段:innodb释放锁,释放回滚段,设置提交状态,binlog持久化到磁盘,然后存储引擎层提交

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对2PC有了一个了解之后,我们可以发现上面图中redo和binlog都可以group commit,那么下面了解下什么是group commit

Group Commit

背景

我们知道,日志的写入基本上是顺序IO。WAL(Write-Ahead-Logging)用顺序的日志写入代替数据的随机IO实现事务持久化。但是尽管如此,每次事务提交都需要日志刷盘,仍然受限于磁盘IO。group commit的出现就是为了将日志(redo/binlog)刷盘的动作合并,从而提升IO性能

2PC机制只能解决单个事务的redo/binlog顺序一致的问题,如果并发怎么办呢(有可能存在一种情况:binlog提交顺序(T1,T2,T3),innodb commit顺序(T2,T3,T1))。

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如上图,事务按照T1、T2、T3顺序开始执行,将二进制日志(按照T1、T2、T3顺序)写入日志文件系统缓冲,调用fsync()进行一次group commit将日志文件永久写入磁盘,但是存储引擎提交的顺序为T2、T3、T1。当T2、T3提交事务之后,若通过在线物理备份进行数据库恢复来建立复制时,因为在InnoDB存储引擎层会检测事务T3在上下两层都完成了事务提交,不需要在进行恢复了,此时主备数据不一致

MySQL 5.6版本之前,通过prepare_commit_mutex锁以串行的方式来保证MySQL数据库上层二进制日志和Innodb存储引擎层的事务提交顺序一致,然后会导致group commit无法生效

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上图所示MySQL开启Binary log时使用prepare_commit_mutex和sync_log保证二进制日志和存储引擎顺序保持一致,prepare_commit_mutex的锁机制造成高并发提交事务的时候性能非常差而且二进制日志也无法group commit。

Redo Group Commit

2PC中的prepare阶段,会对redo进行一次刷盘操作(innodb_flush_log_at_trx_commit=1),这时候redo group commit的过程如下:

  1. 获取 log_mutex
  2. 若flushed_to_disk_lsn>=lsn,表示日志已经被刷盘,跳转5
  3. 若 current_flush_lsn>=lsn,表示日志正在刷盘中,跳转5后进入等待状态
  4. 将小于LSN的日志刷盘(flush and sync)
  5. 退出log_mutex

这个过程是根据LSN的顺序进行合并的,也就是说一次redo group commit的过程可能会讲别的未提交事务中的lsn也一并刷盘

Redo Group Commit优化

每个事务提交时,都会触发一次redo flush动作,由于磁盘读写比较慢,因此很影响系统的吞吐量。淘宝做了一个优化,将prepare阶段的刷redo动作移到了commit(flush-sync-commit)的flush阶段之前,保证刷binlog之前,一定会刷redo。这样就不会违背原有的故障恢复逻辑。移到commit阶段的好处是,可以不用每个事务都刷盘,而是leader线程帮助刷一批redo。如何实现,很简单,因为log_sys->lsn始终保持了当前最大的lsn,只要我们刷redo刷到当前的log_sys->lsn,就一定能保证,将要刷binlog的事务redo日志一定已经落盘。通过延迟写redo方式,实现了redo log组提交的目的,而且减少了log_sys->mutex的竞争。目前这种策略已经被官方mysql5.7.6引入。

Binlog Group Commit

Binlog Group Commit的基本思想是引入队列机制,保证innodb commit的顺序与binlog落盘的顺序一致,并将事务分组,组内的binlog刷盘动作交给一个事务进行,实现组提交目的。队列中的第一个事务称为leader,其他事务称为follower。所有事情交给leader去做。过程分为三个阶段

Flush Stag
将每个事务的binlog写入内存
1) 持有Lock_log mutex [leader持有,follower等待]。
2) 获取队列中的一组binlog(队列中的所有事务)。
3) 将binlog buffer到I/O cache。
4) 通知dump线程dump binlog。

Sync Stage
将内存中的二进制日志刷新到磁盘,若队列中有多个事务,那么仅一次fsync操作就完成了二进制日志的写入,这就是BLGC。
1) 释放Lock_log mutex,持有Lock_sync mutex[leader持有,follower等待]。
2) 将一组binlog 落盘(sync动作,最耗时,假设sync_binlog为1)。

Commit Stage
leader根据顺序调用存储引擎层事务的提交,Innodb本身就支持group commit,因此修复了原先由于锁prepare_commit_mutex导致group commit失效的问题。
1) 释放Lock_sync mutex,持有Lock_commit mutex[leader持有,follower等待]。
2) 遍历队列中的事务,逐一进行innodb commit。
3) 释放Lock_commit mutex。
4) 唤醒队列中等待的线程。

由于有多个队列,每个队列各自有mutex保护,队列之间是顺序的,约定进入队列的一个线程为leader,因此FLUSH阶段的leader可能是SYNC阶段的follower,但是follower永远是follower。

当有一组事务在进行commit阶段时,其他新事物可以进行Flush阶段,从而使group commit不断生效。group commit的效果由队列中事务的数量决定,若每次队列中仅有一个事务,那么可能效果和之前差不多,甚至会更差。但当提交的事务越多时,group commit的效果越明显,数据库性能的提升也就越大。

还有一点要说明:sync_binlog=1这个参数单位表示的是一组事务,而并非一个事务

Crash Recovery

Crash Recovery(no binlog)

由于未提交的事务和已回滚的事务也会记录到redo log中,因此在进行恢复的时候,这些事务要进行特殊的处理

innodb的处理策略是:进行恢复时,从checkpoint开始,重做所有事务(包括未提交的事务和已回滚的事务),然后通过undo log回滚那些未提交的事务

XA Crash Recovery

1、扫描最后一个 binlog,提取xid(标识binlog中的第几个event)
2、xid也会写到redo中,将redo中prepare状态的xid,去跟最后一个binlog中的xid比较 ,如果binlog中存在,则提交,否则回滚

为什么只扫描最后一个binlog?因为binlog rotate的时候会把前面的binlog都刷盘,而且事务是不会跨binlog的

参考资料

MySQL Group Comit - 运维那点事
MySQL 外部XA及其在分布式事务中的应用分析
MySQL undo,redo,2PC,恢复思维导图
MYSQL-GroupCommit
MySQL的Crash Safe和Binlog的关系 - 老叶茶馆

<think>我们正在讨论RedisHash的扩容机制,但用户现在提出了一个关于MySQL事务阶段提交的问题。注意:用户引用了5个参考资料,但这些资料都是关于MySQL阶段提交的,与Redis无关。因此,我们需要忽略之前关于Redis的讨论,专注于MySQL阶段提交。用户问题:我想了解MySQL事务阶段提交机制,请问MySQL事务阶段提交详解。根据引用资料,我们可以总结MySQL阶段提交2PC)的要点:1.**目的**:阶段提交主要用于保证事务在多个日志(如binlogredolog)之间的一致性,确保数据库崩溃恢复后数据状态一致[^4]。2.**基本流程**:分为准备阶段(PreparePhase)和提交阶段CommitPhase)[^1][^4][^5]。3.**具体步骤**:-准备阶段事务写入redolog(处于prepare状态)[^1][^4]。-提交阶段:写入binlog,然后将redolog的状态改为commit[^1][^4]。4.**崩溃恢复**:数据库重启后,检查redolog中处于prepare状态的事务,然后根据binlog是否写入来决定是提交还是回滚[^4]。5.**性能优化**:MySQL引入了批量处理和三级流水线(FLUSH、SYNC、COMMIT)来优化性能[^1]。现在,我们根据这些信息组织回答。###回答结构:1.**介绍阶段提交的背景和目的**:为什么需要阶段提交2.**详细解释阶段提交的过程**:准备阶段提交阶段分别做了什么?3.**崩溃恢复机制**:如何保证数据一致性?4.**性能优化**:MySQL如何优化阶段提交的性能?5.**相关问题**:生成3个相关问题。###注意:-使用中文回答。-在适当位置添加引用标记[^n]。-使用LaTeX格式表达数学公式(如果有的话)。###回答内容:---###MySQL事务阶段提交机制详解MySQL阶段提交(Two-PhaseCommit,2PC)是一种保证事务在多个日志之间一致性的机制,主要用于协调binlog(二进制日志)和redolog(重做日志)的写入。在分布式事务中,2PC用于协调多个节点,但在单机MySQL中,2PC主要用于确保事务binlogredolog中的原子性。下面详细解释其原理和实现。####1.**为什么需要阶段提交?**-在MySQL中,事务提交需要同时写入redolog(保证持久性)和binlog(用于复制和备份)[^4]。-如果只写入其中一个日志,数据库崩溃恢复后可能出现数据不一致:-如果先写redolog后写binlog,崩溃后redolog已提交,但binlog未记录,导致从库缺失该事务。-如果先写binlog后写redolog,崩溃后binlog已记录,但redolog未提交,导致主库缺失该事务[^4]。-阶段提交通过将提交过程分为阶段,确保个日志要么都写入,要么都不写入。####2.**阶段提交的流程**阶段提交分为准备阶段(PreparePhase)和提交阶段CommitPhase):-**准备阶段**:1.InnoDB存储引擎将事务redolog写入磁盘,并将事务标记为`PREPARE`状态[^1][^4]。2.此时事务尚未真正提交,但已保证持久性(redolog落盘)。-**提交阶段**:1.MySQL服务器将事务binlog写入磁盘(通过`fsync`)[^1][^4]。2.InnoDB存储引擎将redolog中的事务状态从`PREPARE`改为`COMMIT`[^1][^4]。3.事务完成提交。流程图如下:```mermaidgraphTDA[开始事务]-->B[准备阶段:写入redolog(PREPARE)]B-->C[提交阶段:写入binlog]C-->D[提交阶段:更新redolog为COMMIT]```####3.**崩溃恢复机制**-数据库崩溃重启后,检查redolog:-如果redolog中的事务状态为`COMMIT`,则直接提交事务。-如果状态为`PREPARE`,则检查binlog:-若binlog已完整写入该事务,则提交事务。-若binlog未写入,则回滚事务[^4]。-这一机制保证了:-**数据一致性**:主库和从库(通过binlog复制)的数据一致。-**原子性**:事务要么完整提交,要么完全回滚。####4.**性能优化**由于阶段提交涉及次磁盘写入(redolog和binlog),可能成为性能瓶颈。MySQL通过以下方式优化:-**批量处理**:将多个事务binlog合并写入磁盘,减少I/O次数[^1]。-**三级流水线(GroupCommit)**:1.**FLUSH阶段**:多个事务binlog写入内存缓冲区。2.**SYNC阶段**:批量将内存中的binlog通过`fsync`写入磁盘。3.**COMMIT阶段**:批量更新redolog的状态为`COMMIT`[^1]。-这一优化显著提升了高并发下的吞吐量。####5.**总结**MySQL阶段提交是保证事务持久性和数据一致性的核心机制,通过准备阶段提交阶段的分离,结合崩溃恢复策略,确保binlogredolog的原子性写入。尽管引入额外开销,但通过批量处理和流水线优化,其性能影响被有效控制。§§相关问题§§1.阶段提交在分布式事务中的应用与单机MySQL中有何区别?2.如何配置MySQLbinlogredolog以优化阶段提交性能?3.MySQL的组提交GroupCommit)机制是如何实现的?---###注意事项:-引用标记:我们在回答中引用了资料[^1]和[^4],因为这个资料直接讨论了阶段提交的机制和优化。其他引用资料(如[^2][^3][^5])没有直接相关的内容,因此没有引用。-流程图:使用mermaid语法绘制流程图,但请注意,某些平台可能不支持mermaid渲染,因此也可以考虑用文字描述。</think>### MySQL 事务阶段提交机制详解 MySQL阶段提交2PC)是保证事务 **ACID 特性中原子性(Atomicity)和持久性(Durability)** 的核心机制,主要解决 `binlog`(二进制日志)和 `redo log`(重做日志)的写入一致性问题。下面从原理、流程和优化三个维度详解: --- #### 一、为什么需要阶段提交? 在 MySQL 中: - **`binlog`**:用于主从复制和数据恢复(Server 层实现) - **`redo log`**:用于崩溃恢复(InnoDB 存储引擎层实现) 若采用单阶段提交: 1. 先写 `redo log` 后写 `binlog`: - 若 `binlog` 写入失败,主库有数据但从库缺失,导致主从不一致。 2. 先写 `binlog` 后写 `redo log`: - 若 `redo log` 写入失败,从库有数据但主库丢失,同样不一致[^4]。 阶段提交通过 **预提交(Prepare)→ 最终提交Commit)** 确保个日志的原子性。 --- #### 二、阶段提交流程 ##### 阶段 1:Prepare 阶段 1. InnoDB 将事务的修改写入 `redo log`,标记为 **`PREPARE` 状态**。 2. 通知 Server 层“准备就绪”。 ```sql # redo log 示例记录 | TX_ID | STATE | DATA | |-------|----------|---------------| | 1001 | PREPARE | UPDATE t SET x=1 | ``` ##### 阶段 2Commit 阶段 1. Server 层写入 `binlog`(记录事务操作)。 2. InnoDB 将 `redo log` 状态改为 **`COMMIT`**。 ```sql # binlog 示例记录 BEGIN; UPDATE t SET x=1 WHERE id=10; COMMIT; ``` ##### 崩溃恢复逻辑: - 若 `redo log` 为 `PREPARE` 状态: 检查 `binlog`: - `binlog` 完整 → 提交事务(重做) - `binlog` 缺失 → 回滚事务(撤销)[^4] --- #### 三、性能优化机制 为减少阶段提交的 I/O 开销,MySQL 引入优化: 1. **批量处理(Group Commit)** - 合并多个事务的 `binlog` 一次性写入磁盘[^1]。 - 例如:10 个事务的 `binlog` 合并为 1 次 `fsync`。 2. **三级流水线** - **FLUSH 阶段**:多个事务的 `binlog` 写入内存缓冲区。 - **SYNC 阶段**:批量执行 `fsync()` 刷盘。 - **COMMIT 阶段**:批量更新 `redo log` 状态[^1]。 ```mermaid graph LR A[事务1] --> B[FLUSH 队列] C[事务2] --> B D[事务3] --> B B --> E[SYNC: 批量fsync binlog] E --> F[COMMIT: 批量更新redo log] ``` --- #### 四、与其他机制的关系 1. **与 MVCC 的协作** - 阶段提交保证物理日志(`redo log`)的持久性。 - MVCC 依赖 `undo log` 实现快照读,与阶段提交解耦[^2]。 2. **与分布式事务** - MySQL 的分布式事务(XA 事务)扩展了阶段提交: - 协调者(Coordinator)管理多个参与节点(Participants)。 - 流程相同,但跨网络节点[^5]。 --- #### 五、总结 | **阶段** | **操作层** | **关键动作** | **日志状态** | |------------|------------------|---------------------------|--------------| | Prepare | InnoDB 引擎层 | 写 redo log | PREPARE | | Commit | Server 层 | 写 binlog + 更新 redo log | COMMIT | **核心价值**: - 通过状态机机制(PREPARE → COMMIT)确保 `binlog` 和 `redo log` 的强一致性。 - 批量处理和流水线优化将磁盘 I/O 降低 50%~80%[^1]。
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