MySQL数据库InnoDB存储引擎Log漫游(3)

本文涉及的产品
RDS MySQL Serverless 基础系列,0.5-2RCU 50GB
云数据库 RDS MySQL,集群系列 2核4GB
推荐场景:
搭建个人博客
RDS MySQL Serverless 高可用系列,价值2615元额度,1个月
简介: MySQL数据库InnoDB存储引擎Log漫游(3)

0、导读

本文重点介绍了InnoDB的checkpoint和Buffer Pool管理

04 – Checkpoint

理论上来说,如果MySQL数据库InnoDB存储引擎的buffer足够大,就不需要将数据本身持久化。将全部的redo log重新执行一遍就可以恢复所有的数据。但是随着时间的积累,Redo Log会变的很大很大。如果每次都从第一条记录开始恢复,恢复的过程就会很慢,从而无法被容忍。为了减少恢复的时间,就引入了Checkpoint机制。

在了解checkpoint原理之前,先看两个名词:

- 脏页(dirty page)
如果一个数据页在内存中修改了,但是还没有刷新到磁盘。这个数据页就称作脏页。

- 日志顺序号(Log Sequence Number)
LSN是日志空间中每条日志的结束点,用字节偏移量来表示。在Checkpoint和恢复时使用。


- Checkpoint 原理
假设在某个时间点,所有的脏页都被刷新到了磁盘上.这个时间点之前的所有Redo Log就不需要重做了。系统记录下这个时间点时redo log的结尾位置作为checkpoint. 在进行恢复时,从这个checkpoint的位置开始即可。Checkpoint点之前的日志也就不再需要了,可以被清除掉。为了更好的利用日志空间,InnoDB并不会删除以前的Redo Log文件. InnoDB用几个Redo Log文件首尾相连,构建了一个环形缓存(circular buffer)的日志空间。


- 有了Checkpoint之后的Recovery

A. 首先要定期的将Checkpoint写入磁盘中某个地方.

B. 做Recovery时,从磁盘中读出Checkpoint.

C. 根据Checkpoint中的LSN找到Redo Log相应的位置,开始执行Redo Log.


- Sharp Checkpoint
对于繁忙的系统来说,很少会出现这样的的一个时间点。为了能创造出这样一个时间点,最简单的办法就是:

A. 在某个时间开始停止一切更新操作

B. 所有的脏页被刷新到磁盘

C. 记录当前Redo Log的结尾位置到磁盘上.

D. Checkpoint结束,继续更新操作。

image.png

Sharp Checkpoint


这个方法称作Sharp Checkpoint,显然对于繁忙的系统, 这种方法是不合适的。能不能在checkpoint时不停止用户的操作呢?


- Fuzzy Checkpoint

现在我们来看看,不停止更新操作的Checkpoint如何做:

A. 选取当前的Redo Log结束位置作为checkpoint点。

B. 将所有checkpoint点之前的脏页写入磁盘.

C. 将checkpoint点的位置持久化到磁盘上.

如下图所示,因为在刷脏页的同时用户还在更新数据,LSN1前的某个脏页在刷到持久存储之前就有可能会被LSN1之后的某个操作又给修改了。当刷脏页到磁盘时,LSN1后的部分操作(R1,R2对应的操作)就会被刷入磁盘。停止更新操作做checkpoint时(Sharp Checkpoint),持久存储中存储的数据是某个确切时间点的内存数据的快照。而不停止更新操作做checkpoint时,持久存储中存储的数据不是某个确切时间点的内存数据的快照。因此被称作Fuzzy Checkpoint.

image.png

Fuzzy Checkpoint

- 幂等(Idempotence)规则
如上图所示,checkpoint 在LSN1位置,当checkpoint完成时R1,R2对应的修改也被刷到了持久存储。恢复时要从LSN1位置开始,包括R1, R2在内。虽然,R1,R2的数据已经被刷入持久存储中了,R1,R2两个Redo记录仍然会被重新执。重新执行后,数据还能正确吗?

这就要求InnoDB的Redo Log要满足幂等规则。幂等规则要求无论redo log被重复执行了多少次,数据始终正确。

- 物理日志天然满足幂等规则

- 逻辑日志需要特殊处理才能支持幂等规则

前面说过InnoDB的Redo Log是物理到页,页内是逻辑日志。因此需要特殊处理,才能满足幂等规则。


- 数据页的最新(最大)LSN
为了满足幂等规则,InnoDB中每个数据页上都记录有一个LSN。每次更新数据页时,将LSN修改为当前操作的redo log的LSN。在恢复时,如果数据页的LSN大于等于当前redo log的LSN,则跳过此日志。


- 异步Checkpoint
实现了幂等规则后,脏页就可以在任何时间,以任何顺序写入持久存储了。InnoDB的buffer pool有一套单独的机制来刷脏页。因此很多情况下checkpoint时,并不需要写脏页到存储。只是将所有脏页的最小的LSN记做checkpoint.这被称作“异步checkpoint"(刷脏页到持久存储)

checkpoint的实现在log0log.c.
log_checkpoint()实现异步checkpoint.


- 同步Checkpoint
InnoDB的buffer pool通过LRU的算法来决定哪些脏页应该被写入持久存储。如果包含最小LSN的页面频繁的被更新,它就不会被刷到存储上。这样就可能导致checkpoint点很长一段时间无法前进,甚至导致日志空间被占满。这时就要按照LSN由小到大的顺序写一部分脏页到持久存储。这被称做"同步Checkpoint"(要刷脏页到持久存储).
log_checkpoint_margin().
log_calc_max_ages()用来计算,‘判断是否要执行同步checkpoint’用到的参数.


05 – 缓存池(Buffer Pool)
学习到这里,我更倾向于说这是一个”Redo+Undo+Buffer”的模式。为了提搞IO性能,脏页缓存在buffer中,Redo log也要先缓存在内存中,doublewrite也有内存buffer.

InnoDB实现了一套Buffer 机制,称作Buffer pool,将存储在文件中的数据以页为单位映射到内存中.


- Buffer Pool的页分类
Buffer pool内的页分为三种:
A. 未被使用的页(空白的buffer),没有映射到一个数据文件中页。
B. 净页,映射到了一个数据文件页,而且没有被修改过。内容和数据文件的页一样。
C. 脏页,映射到了一个数据文件页,并且数据被修改过。内容和数据文件的页不一样。


- Buffer Pool的LRU页表
InnoDB维护了两个LRU链表。当空间不足时,用来决定哪些脏页应该被首先写入磁盘,哪些净页应该被释放掉。
A. buffer_pool->LRU,普通LRU链表,记录所有数据缓冲页。
B. buffer_pool->unzip_LRU,是压缩页(row_format=compressed)解压后数据缓冲页LRU链表。

LRU链表中的页面按最近一次的访问的时间顺序排列,头部是最近一次被访问的页面,尾部是最早一次被访问的页面。无论是读还是写一个页面上的数据,都要先获取这个页面。因此可以在获取页面时,维护LRU链表.当获取一个页面后,将其放到LRU链表的头部即可。
buf_page_get_gen()和buf_page_get_zip()用来获取一个页面,他们调用
buf_unzip_LRU_add_block()和buf_page_set_accessed_make_young()来维护LRU链表。


- flush_list
同步checkpoint时,需要根据数据页修改的先后顺序来将脏页写入持久存储。因此除了LRU链表,buffer pool中还有一个按脏页修改先后顺序排列的链表,叫flush_list.当需要同步checkpoint时,根据flush_list中页的顺序刷数据到持久存储。
A. 一个页只在flush_list中出现1次,因为一个页面只需要写一次。
B. 按页面最早一次被修改的顺序排列。


06 – Mini-Transaction(MTR)
前面提到Redo Log将数据的操作细分到了页面级别。但是有些在多个页面上的操作是逻辑上不可分裂的。InnoDB中用Mini-Transaction来表示这些不可再细分的逻辑操作。


- MTR的一致性
为了满足MTR的一致性,MTR做了如下的设计:
A. MTR的所有日志被封装在一起,当MTR提交时一起写入redo log buffer.这样做有2个好处:
* 减少并发MTR对redo log buffer 的竞争。
* 连续的存储在一起,恢复时的处理过程更简单。
B. InnoDB在redo log的层面,将一个MTR中的所有日志作为Redo log的最小单元。在恢复时,一个MTR中的所有日志必须是完整的才能进行恢复。


- MTR日志的封装
为了在日志文件中区分不同的MTR,MTR将MLOG_SINGLE_REC_FLAG或MLOG_MULTI_REC_END写入redo log(mtr_log_reserve_and_write()).
A. 如果MTR的日志中只有一行记录,在日志的开始处添加MLOG_SINGLE_REC_FLAG,表示MTR中只有一条记录。
B. 如果MTR的日志中有多行记录,在日志的结尾处添加一个类型为MLOG_MULTI_REC_END的日志,代表MTR的日志到此结束.


- MTR的LSN
A. 因为在将日志写入redo log buffer时,才能获得LSN。所以修改数据时,并没有修改页上的LSN。需要在MTR获得LSN后统一修改。
B. 一个MTR只有一个LSN. 一个MTR内修改的所有页的LSN相同。这样checkpoint就不会出现在MTR的中间。
C. 在获得LSN后,如果被MTR修改的脏页不在buffer pool的flush_list里,就会被添加进去。看mtr_memo_slot_note_modification()和buf_flush_note_modification().


- 页级锁
MTR提交时才写日志到redo log的做法,决定了MTR要使用页级锁。
A. 一个页面不能同时被多个活动的MTR修改。
B. MTR中数据页的锁,直到MTR提交时(日志写入redo log buffer)后才释放。

锁对象存储在mtr的memo中。调用mtr_s_lock和mtr_x_lock来加锁时,锁对象被保存到memo中。解锁在mtr_memo_slot_release()中完成。


- MTR的ROLLBACK
看完MTR的代码发现mtr没有记录undo日志,也不能rollback. MTR都是很小的操作单元,而且每个MTR都有明确的操作目标,因此比较容易保证其正确性。
A. 因为页面操作是在内存中完成,并且页面有固定的格式,因此很多的页面操作是不会失败的。InnoDB存储引擎中的很多写页面的函数都没有返回值.
B. 在对任何页面操作前,先要检查是否可能发生错误。如果可能发生错误就不能往下执行。如,当插入一行记录到B-Tree的节点时,首先检查页面有足够的空间。
C. 使用更大粒度的锁(如B-Tree的锁),并且按照一定的顺序加锁。这样才能不导致死锁问题。以上是自己看代码后的大概印象,不一定说到了正点上。MTR模块的代码虽简单,但是MTR在其他模块大量的使用。要透彻的理解MTR,估计还得要看其他模块的代码,整理出来大部分MTR操作过程才行.


06 – 参考
A. Database Systems: The Complete Book (2nd Edition)
B. Transaction Processing: Concepts and Techniques
C. how-innodb-performs-a-checkpoint
D. InnoDB fuzzy checkpoints
E. Heikki Tuuri Innodb answers – Part I
F. Heikki Tuuri Innodb answers – Part II



            </div>
相关实践学习
日志服务之使用Nginx模式采集日志
本文介绍如何通过日志服务控制台创建Nginx模式的Logtail配置快速采集Nginx日志并进行多维度分析。
相关文章
|
1月前
|
SQL 数据库 数据安全/隐私保护
SQL Server数据库Owner导致事务复制log reader job无法启动的解决办法
【8月更文挑战第14天】解决SQL Server事务复制Log Reader作业因数据库所有者问题无法启动的方法:首先验证数据库所有者是否有效并具足够权限;若非,使用`ALTER AUTHORIZATION`更改为有效登录名。其次,确认Log Reader使用的登录名拥有读取事务日志所需的角色权限。还需检查复制配置是否准确无误,并验证Log Reader代理的连接信息及参数。重启SQL Server Agent服务或手动启动Log Reader作业亦可能解决问题。最后,审查SQL Server错误日志及Windows事件查看器以获取更多线索。
|
1月前
|
监控 关系型数据库 MySQL
在Linux中,mysql的innodb如何定位锁问题?
在Linux中,mysql的innodb如何定位锁问题?
|
1月前
|
SQL 存储 关系型数据库
"MySQL增列必锁表?揭秘InnoDB在线DDL,让你的数据库操作飞一般,性能无忧!"
【8月更文挑战第11天】在数据库领域,MySQL凭借其稳定高效的表现深受开发者喜爱。对于是否会在给数据表添加列时锁表的问题,MySQL的行为受版本、存储引擎等因素影响。从5.6版起,InnoDB支持在线DDL,可在改动表结构时保持表的可访问性,避免长时间锁表。而MyISAM等则需锁表完成操作。例如,在使用InnoDB的表上运行`ALTER TABLE users ADD COLUMN email VARCHAR(255);`时,通常不会完全锁表。虽然在线DDL提高了灵活性,但复杂操作或大表变更仍可能暂时影响性能。因此,进行结构变更前应评估其影响并择机执行。
52 6
|
2月前
|
存储 SQL 关系型数据库
(十三)MySQL引擎篇:半道出家的InnoDB为何能替换官方的MyISAM?
MySQL是一款支持拔插式引擎的数据库,在开发过程中你可以根据业务特性,从支持的诸多引擎中选择一款适合的,例如MyISAM、InnoDB、Merge、Memory(HEAP)、BDB(BerkeleyDB)、Example、Federated、Archive、CSV、Blackhole.....
|
1月前
|
存储 运维 Java
SpringBoot使用log4j2将日志记录到文件及自定义数据库
通过上述步骤,你可以在Spring Boot应用中利用Log4j2将日志输出到文件和数据库中。这不仅促进了良好的日志管理实践,也为应用的监控和故障排查提供了强大的工具。强调一点,配置文件和代码的具体实现可能需要根据应用的实际需求和运行环境进行调优和修改,始终记住测试配置以确保一切运行正常。
333 0
|
1月前
|
Kubernetes Ubuntu Windows
【Azure K8S | AKS】分享从AKS集群的Node中查看日志的方法(/var/log)
【Azure K8S | AKS】分享从AKS集群的Node中查看日志的方法(/var/log)
|
16天前
|
Java
日志框架log4j打印异常堆栈信息携带traceId,方便接口异常排查
日常项目运行日志,异常栈打印是不带traceId,导致排查问题查找异常栈很麻烦。
|
26天前
|
存储 监控 数据可视化
SLS 虽然不是直接使用 OSS 作为底层存储,但它凭借自身独特的存储架构和功能,为用户提供了一种专业、高效的日志服务解决方案。
【9月更文挑战第2天】SLS 虽然不是直接使用 OSS 作为底层存储,但它凭借自身独特的存储架构和功能,为用户提供了一种专业、高效的日志服务解决方案。
60 9
|
1月前
|
开发框架 .NET Docker
【Azure 应用服务】App Service .NET Core项目在Program.cs中自定义添加的logger.LogInformation,部署到App Service上后日志不显示Log Stream中的问题
【Azure 应用服务】App Service .NET Core项目在Program.cs中自定义添加的logger.LogInformation,部署到App Service上后日志不显示Log Stream中的问题
|
1月前
|
存储 监控 安全