MySQL-InnoDB引擎-架构和事务原理

本文涉及的产品
RDS AI 助手,专业版
RDS Agent(兼容OpenClaw),2核4GB
RDS Agent(兼容Hermes Agent),2核4GB
简介: MySQL-InnoDB引擎-架构和事务原理

一、逻辑存储架构


InnoDB的逻辑存储结构如下图所示:


0a2653c851af460fa595bd959398a8f1.png


1、表空间


 表空间是InnoDB存储引擎逻辑结构的最高层, 如果用户启用了参数 innodb_file_per_table(在 8.0版本中默认开启) ,则每张表都会有一个表空间(xxx.ibd),一个mysql实例可以对应多个表空间,用于存储记录、索引等数据。


2、段


 段,分为数据段(Leaf node segment)、索引段(Non-leaf node segment)、回滚段 (Rollback segment),InnoDB是索引组织表,数据段就是B+树的叶子节点, 索引段即为B+树的 非叶子节点。段用来管理多个Extent(区)。


3、区


 区,表空间的单元结构,每个区的大小为1M。 默认情况下, InnoDB存储引擎页大小为16K, 即一个区中一共有64个连续的页。


4、页


 页,是InnoDB 存储引擎磁盘管理的最小单元,每个页的大小默认为 16KB。为了保证页的连续性, InnoDB 存储引擎每次从磁盘申请 4-5 个区。


5、行


 行,InnoDB 存储引擎数据是按行进行存放的。


 在行中,默认有两个隐藏字段:


Trx_id:每次对某条记录进行改动时,都会把对应的事务id赋值给trx_id隐藏列。


Roll_pointer:每次对某条引记录进行改动时,都会把旧的版本写入到undo日志中,然后这个隐藏列就相当于一个指针,可以通过它来找到该记录修改前的信息。


二、架构


 MySQL5.5 版本开始,默认使用InnoDB存储引擎,它擅长事务处理,具有崩溃恢复特性,在日常开发中使用非常广泛。下面是InnoDB架构图,左侧为内存结构,右侧为磁盘结构


2d65d23f6d4748949b924e4057485923.png


1、内存结构


6de278e6d6694ce5bb08e7e842b7e74b.png


 在左侧的内存结构中,主要分为这么四大块儿: Buffer Pool、Change Buffer、Adaptive Hash Index、Log Buffer。接下来介绍一下四个部分


(1)Buffer Pool


 InnoDB存储引擎基于磁盘文件存储,访问物理硬盘和在内存中进行访问,速度相差很大,为了尽可能弥补这两者之间的I/O效率的差值,就需要把经常使用的数据加载到缓冲池中,避免每次访问都进行磁 盘I/O。 在InnoDB的缓冲池中不仅缓存了索引页和数据页,还包含了undo页、插入缓存、自适应哈希索引以及 InnoDB的锁信息等等。


 缓冲池 Buffer Pool,是主内存中的一个区域,里面可以缓存磁盘上经常操作的真实数据,在执行增删改查操作时,先操作缓冲池中的数据(若缓冲池没有数据,则从磁盘加载并缓存),然后再以一定频率刷新到磁盘,从而减少磁盘IO,加快处理速度。


缓冲池以Page页为单位,底层采用链表数据结构管理Page。根据状态,将Page分为三种类型:


free page:空闲page,未被使用。


clean page:被使用page,数据没有被修改过。


dirty page:脏页,被使用page,数据被修改过,也中数据与磁盘的数据产生了不一致。


在专用服务器上,通常将多达80%的物理内存分配给缓冲池 。参数设置: show variables like ‘innodb_buffer_pool_size’;


8ec4f2997fb246878c34ecd6d122b7c6.png


(2)Change Buffer


 Change Buffer,更改缓冲区(针对于非唯一二级索引页),在执行DML语句时,如果这些数据Page 没有在Buffer Pool中,不会直接操作磁盘,而会将数据变更存在更改缓冲区 Change Buffer 中,在未来数据被读取时,再将数据合并恢复到Buffer Pool中,再将合并后的数据刷新到磁盘中。 Change Buffer的意义是什么呢? 先来看一幅图,这个是二级索引的结构图


12c3b7f3f8814309a195c64f051d4445.png


 与聚集索引不同,二级索引通常是非唯一的,并且以相对随机的顺序插入二级索引。同样,删除和更新可能会影响索引树中不相邻的二级索引页,如果每一次都操作磁盘,会造成大量的磁盘IO。有了 ChangeBuffer之后,我们可以在缓冲池中进行合并处理,减少磁盘IO。


(3)Adaptive Hash Index


 自适应hash索引,用于优化对Buffer Pool数据的查询。MySQL的innoDB引擎中虽然没有直接支持 hash索引,但是给我们提供了一个功能就是这个自适应hash索引。因为前面我们知道,hash索引在进行等值匹配时,一般性能是要高于B+树的,因为hash索引一般只需要一次IO即可,而B+树,可能需要几次匹配,所以hash索引的效率要高,但是hash索引又不适合做范围查询、模糊匹配等。


 InnoDB存储引擎会监控对表上各索引页的查询,如果观察到在特定的条件下hash索引可以提升速度, 则建立hash索引,称之为自适应hash索引。


自适应哈希索引,无需人工干预,是系统根据情况自动完成。


参数: adaptive_hash_index


(4)Log Buffer


 Log Buffer:日志缓冲区,用来保存要写入到磁盘中的log日志数据(redo log 、undo log), 默认大小为 16MB,日志缓冲区的日志会定期刷新到磁盘中。如果需要更新、插入或删除许多行的事务,增加日志缓冲区的大小可以节省磁盘 I/O。


参数:


innodb_log_buffer_size:缓冲区大小


innodb_flush_log_at_trx_commit:日志刷新到磁盘时机,取值主要包含以下三个:


1: 日志在每次事务提交时写入并刷新到磁盘,默认值。


0: 每秒将日志写入并刷新到磁盘一次


2: 日志在每次事务提交后写入,并每秒刷新到磁盘一次。


34e8d716411043c08c7ffba9fbba23de.png


2、磁盘结构


InnoDB体系结构的右边部分,也就是磁盘结构:


92ba0822ed0b46e1ae72df8a17d3a45b.png


(1)System Tablespace


 系统表空间是更改缓冲区的存储区域。如果表是在系统表空间而不是每个表文件或通用表空间中创建的,它也可能包含表和索引数据。(在MySQL5.x版本中还包含InnoDB数据字典、undolog等)


参数:innodb_data_file_path


d79b274929334152a6d38be91e2d1be3.png


系统表空间,默认的文件名叫 ibdata1。


(2)File-Per-Table Tablespaces


 如果开启了innodb_file_per_table开关 ,则每个表的文件表空间包含单个InnoDB表的数据和索引 ,并存储在文件系统上的单个数据文件中。


开关参数:innodb_file_per_table ,该参数默认开启。


dfc80ca9d8004e6c9ddc00e8448ffc6a.png


那也就是说,我们没创建一个表,都会产生一个表空间文件,如图:


e8beda27b2f643a380f9b38a7f7d8a2a.png


(3)General Tablespaces


 通用表空间,需要通过 CREATE TABLESPACE 语法创建通用表空间,在创建表时,可以指定该表空间。


A. 创建表空间


CREATE TABLESPACE ts_name ADD DATAFILE 'file_name' ENGINE = engine_name;


f91d8a108d0c413eb930b624a9967d37.png


B. 创建表时指定表空间


CREATE TABLE xxx ... TABLESPACE ts_name


0a2653c851af460fa595bd959398a8f1.png


(4)Undo Tablespaces


 撤销表空间,MySQL实例在初始化时会自动创建两个默认的undo表空间(初始大小16M),用于存储undo log日志。


(5)Temporary Tablespaces


 InnoDB 使用会话临时表空间和全局临时表空间。存储用户创建的临时表等数据。


(6)Doublewrite Buffer Files


 双写缓冲区,innoDB引擎将数据页从Buffer Pool刷新到磁盘前,先将数据页写入双写缓冲区文件中,便于系统异常时恢复数据。


2d65d23f6d4748949b924e4057485923.png


(7)Redo Log


 重做日志,是用来实现事务的持久性。该日志文件由两部分组成:重做日志缓冲(redo log buffer)以及重做日志文件(redo log),前者是在内存中,后者在磁盘中。当事务提交之后会把所有修改信息都会存到该日志中, 用于在刷新脏页到磁盘时,发生错误时, 进行数据恢复使用


以循环方式写入重做日志文件,涉及两个文件:


6de278e6d6694ce5bb08e7e842b7e74b.png


 前面介绍了InnoDB的内存结构,以及磁盘结构,那么内存中我们所更新的数据,又是如何到磁盘中的? 此时,就涉及到一组后台线程,接下来,介绍一些InnoDB中涉及到的后台线程。


8ec4f2997fb246878c34ecd6d122b7c6.png


3、后台线程


12c3b7f3f8814309a195c64f051d4445.png

 在InnoDB的后台线程中,分为4类,分别是:Master Thread 、IO Thread、Purge Thread、 Page Cleaner Thread。


(1)Master Thread

 核心后台线程,负责调度其他线程,还负责将缓冲池中的数据异步刷新到磁盘中, 保持数据的一致性, 还包括脏页的刷新、合并插入缓存、undo页的回收


(2)IO Thread

 在InnoDB存储引擎中大量使用了AIO来处理IO请求, 这样可以极大地提高数据库的性能,而IO Thread主要负责这些IO请求的回调。


image.png


可以通过以下的这条指令,查看到InnoDB的状态信息,其中就包含IO Thread信息


show engine innodb status \G;


0a2653c851af460fa595bd959398a8f1.png


(3)Purge Thread


 主要用于回收事务已经提交了的undo log,在事务提交之后,undo log可能不用了,就用它来回收。


(4)Page Cleaner Thread


 协助 Master Thread 刷新脏页到磁盘的线程,它可以减轻 Master Thread 的工作压力,减少阻塞。


三、事务原理


1、事务基础


(1)事务


 事务是一组操作的集合,它是一个不可分割的工作单位,事务会把所有的操作作为一个整体一起向系统提交或撤销操作请求,即这些操作要么同时成功,要么同时失败。


(2)特性


原子性(Atomicity):事务是不可分割的最小操作单元,要么全部成功,要么全部失败。


一致性(Consistency):事务完成时,必须使所有的数据都保持一致状态。


隔离性(Isolation):数据库系统提供的隔离机制,保证事务在不受外部并发操作影响的独立环境下运行。


持久性(Durability):事务一旦提交或回滚,它对数据库中的数据的改变就是永久的。


实际上,我们研究事务的原理,就是研究MySQL的InnoDB引擎是如何保证事务的这四大特性的。


2d65d23f6d4748949b924e4057485923.png


 而对于这四大特性,实际上分为两个部分。 其中的原子性、一致性、持久化,实际上是由InnoDB中的两份日志来保证的,一份是redo log日志,一份是undo log日志。 而持久性是通过数据库的锁, 加上MVCC来保证的。


6de278e6d6694ce5bb08e7e842b7e74b.png


在理解事务原理的时候,主要就是来研究一下redolog,undolog以及MVCC。


2、redo log


重做日志,记录的是事务提交时数据页的物理修改,是用来实现事务的持久性。


 该日志文件由两部分组成:重做日志缓冲(redo log buffer)以及重做日志文件(redo log file),前者是在内存中,后者在磁盘中。当事务提交之后会把所有修改信息都存到该日志文件中, 用于在刷新脏页到磁盘,发生错误时, 进行数据恢复使用。


没有redolog,可能会存在什么问题的?


 在InnoDB引擎中的内存结构中,主要的内存区域就是缓冲池,在缓冲池中缓存了很多的数据页。 当我们在一个事务中,执行多个增删改的操作时,InnoDB引擎会先操作缓冲池中的数据,如果缓冲区没有对应的数据,会通过后台线程将磁盘中的数据加载出来,存放在缓冲区中,然后将缓冲池中的数据修改,修改后的数据页我们称为脏页。而脏页则会在一定的时机,通过后台线程刷新到磁盘中,从而保证缓冲区与磁盘的数据一致。而缓冲区的脏页数据并不是实时刷新的,而是一段时间之后 将缓冲区的数据刷新到磁盘中,假如刷新到磁盘的过程出错了,而提示给用户事务提交成功,而数据却没有持久化下来,这就出现问题了,没有保证事务的持久性。


8ec4f2997fb246878c34ecd6d122b7c6.png


 如何解决上述的问题呢? 在InnoDB中提供了一份日志 redo log,接下来我们再来分析一 下,通过redolog如何解决这个问题。


12c3b7f3f8814309a195c64f051d4445.png


 有了redolog之后,当对缓冲区的数据进行增删改之后,会首先将操作的数据页的变化,记录在redo log buffer中。在事务提交时,会将redo log buffer中的数据刷新到redo log磁盘文件中。 过一段时间之后,如果刷新缓冲区的脏页到磁盘时,发生错误,此时就可以借助于redo log进行数据恢复,这样就保证了事务的持久性。 而如果脏页成功刷新到磁盘或者涉及到的数据已经落盘,此 时redolog就没有作用了,就可以删除了,所以存在的两个redolog文件是循环写的。


为什么每一次提交事务,要刷新redo log 到磁盘中呢,而不是直接将buffer pool中的脏页刷新到磁盘呢 ?


 因为在业务操作中,我们操作数据一般都是随机读写磁盘的,而不是顺序读写磁盘。 而redo log在 往磁盘文件中写入数据,由于是日志文件,所以都是顺序写的。顺序写的效率,要远大于随机写。 这种先写日志的方式,称之为 WAL(Write-Ahead Logging)。


3、undo log


 回滚日志,用于记录数据被修改前的信息 , 作用包含两个 : 提供回滚(保证事务的原子性) 和 MVCC(多版本并发控制) 。


 undo log和redo log记录物理日志不一样,它是逻辑日志。可以认为当delete一条记录时,undo log中会记录一条对应的insert记录,反之亦然,当update一条记录时,它记录一条对应相反的 update记录。当执行rollback时,就可以从undo log中的逻辑记录读取到相应的内容并进行回滚。


Undo log销毁:undo log在事务执行时产生,事务提交时,并不会立即删除undo log,因为这些日志可能还用于MVCC。


Undo log存储:undo log采用段的方式进行管理和记录,存放在前面介绍的 rollback segment 回滚段中,内部包含1024个undo log segment。


相关实践学习
每个IT人都想学的“Web应用上云经典架构”实战
本实验从Web应用上云这个最基本的、最普遍的需求出发,帮助IT从业者们通过“阿里云Web应用上云解决方案”,了解一个企业级Web应用上云的常见架构,了解如何构建一个高可用、可扩展的企业级应用架构。
MySQL数据库入门学习
本课程通过最流行的开源数据库MySQL带你了解数据库的世界。   相关的阿里云产品:云数据库RDS MySQL 版 阿里云关系型数据库RDS(Relational Database Service)是一种稳定可靠、可弹性伸缩的在线数据库服务,提供容灾、备份、恢复、迁移等方面的全套解决方案,彻底解决数据库运维的烦恼。 了解产品详情: https://www.aliyun.com/product/rds/mysql 
相关文章
|
11月前
|
存储 SQL 关系型数据库
mysql底层原理:索引、慢查询、 sql优化、事务、隔离级别、MVCC、redolog、undolog(图解+秒懂+史上最全)
mysql底层原理:索引、慢查询、 sql优化、事务、隔离级别、MVCC、redolog、undolog(图解+秒懂+史上最全)
mysql底层原理:索引、慢查询、 sql优化、事务、隔离级别、MVCC、redolog、undolog(图解+秒懂+史上最全)
|
8月前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 监控
23_Transformer架构详解:从原理到PyTorch实现
Transformer架构自2017年Google发表的论文《Attention Is All You Need》中提出以来,彻底改变了深度学习特别是自然语言处理领域的格局。在短短几年内,Transformer已成为几乎所有现代大型语言模型(LLM)的基础架构,包括BERT、GPT系列、T5等革命性模型。与传统的RNN和LSTM相比,Transformer通过自注意力机制实现了并行化训练,极大提高了模型的训练效率和性能。
1953 0
|
11月前
|
存储 监控 算法
园区导航系统技术架构实现与原理解构
本文聚焦园区导航场景中室内外定位精度不足、车辆调度路径规划低效、数据孤岛难以支撑决策等技术痛点,从架构设计到技术原理,对该系统从定位到数据中台进行技术拆解。
585 0
园区导航系统技术架构实现与原理解构
|
关系型数据库 MySQL 分布式数据库
Super MySQL|揭秘PolarDB全异步执行架构,高并发场景性能利器
阿里云瑶池旗下的云原生数据库PolarDB MySQL版设计了基于协程的全异步执行架构,实现鉴权、事务提交、锁等待等核心逻辑的异步化执行,这是业界首个真正意义上实现全异步执行架构的MySQL数据库产品,显著提升了PolarDB MySQL的高并发处理能力,其中通用写入性能提升超过70%,长尾延迟降低60%以上。
|
11月前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
MySQL group by 底层原理详解。group by 执行 慢 原因深度分析。(图解+秒懂+史上最全)
MySQL group by 底层原理详解。group by 执行 慢 原因深度分析。(图解+秒懂+史上最全)
MySQL group by 底层原理详解。group by 执行 慢 原因深度分析。(图解+秒懂+史上最全)
|
存储 消息中间件 canal
zk基础—2.架构原理和使用场景
ZooKeeper(ZK)是一个分布式协调服务,广泛应用于分布式系统中。它提供了分布式锁、元数据管理、Master选举及分布式协调等功能,适用于如Kafka、HDFS、Canal等开源分布式系统。ZK集群采用主从架构,具有顺序一致性、高性能、高可用和高并发等特点。其核心机制包括ZAB协议(保证数据一致性)、Watcher监听回调机制(实现通知功能)、以及基于临时顺序节点的分布式锁实现。ZK适合小规模集群部署,主要用于读多写少的场景。
|
存储 网络协议 关系型数据库
MySQL8.4创建keyring给InnoDB表进行静态数据加密
MySQL8.4创建keyring给InnoDB表进行静态数据加密
529 1
|
9月前
|
存储 关系型数据库 MySQL
介绍MySQL的InnoDB引擎特性
总结而言 , Inno DB 引搞 是 MySQL 中 高 性 能 , 高 可靠 的 存 储选项 , 宽泛 应用于要求强 复杂交易处理场景 。
395 15

推荐镜像

更多