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

内存结构

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。 接下来介绍一下这四个部分。

Buffer Pool

MySQL 不会直接去修改磁盘的数据，因为这样做太慢了，MySQL 会先改内存，然后记录 redo log，等有空了再刷磁盘，如果内存里没有数据，就去磁盘 load。而这些数据存放的地方，就是 Buffer Pool。

Buffer Pool 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。

我们平时开发时，会用 redis 来做缓存，缓解数据库压力，其实 MySQL 自己也做了一层类似缓存的东西。MySQL 是以「页」（page）为单位从磁盘读取数据的，Buffer Pool 里的数据也是如此，实际上，Buffer Pool 是a linked list of pages，一个以页为元素的链表。

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'

Change Buffer

我们平时开发时，会用 redis 来做缓存，缓解数据库压力，其实 MySQL 自己也做了一层类似缓存的东西。MySQL 是以「页」（page）为单位从磁盘读取数据的，Buffer Pool 里的数据也是如此，实际上，Buffer Pool 是a linked list of pages，一个以页为元素的链表。

MySQL 发现你要修改的页，不在内存里，就把你要对页的修改，先记到一个叫 Change Buffer 的地方，同时记录 redo log，然后再慢慢把数据 load 到内存，load 过来后，再把 Change Buffer 里记录的修改，应用到内存（Buffer Pool）中，这个动作叫做 merge；而把内存数据刷到磁盘的动作，叫 purge：

• merge：Change Buffer -> Buffer Pool
• purge：Buffer Pool -> Disk

The change buffer is a special data structure that caches changes to secondary index pages when those pages are not in the buffer pool*. The buffered changes, which may result from INSERT, UPDATE, or DELETE operations (DML), are* merged later when the pages are loaded into the buffer pool by other read operations.

上面是 MySQL 官网对 Change Buffer 的定义，仔细看的话，你会发现里面提到：Change Buffer 只在操作「二级索引」（secondary index）时才使用，原因是「聚簇索引」（clustered indexes）必须是「唯一」的，也就意味着每次插入、更新，都需要检查是否已经有相同的字段存在，也就没有必要使用 Change Buffer 了；另外，「聚簇索引」操作的随机性比较小，通常在相邻的「页」进行操作，比如使用了自增主键的「聚簇索引」，那么 insert 时就是递增、有序的，不像「二级索引」，访问非常随机。

先来看一幅图，这个是二级索引的结构图

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。

Adaptive Hash Index

MySQL 索引，不管是在磁盘里，还是被 load 到内存后，都是 B+ 树，B+ 树的查找次数取决于树的深度。尤其是那些频繁被访问的数据，每次过来都要走 B+ 树来查询，这时就会想到，我用一个指针把数据的位置记录下来不就好了？

自适应哈希索引（Adaptive Hash Index），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。因为前面我们讲到过，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，MySQL 会自动评估使用自适应索引是否值得，如果观察到建立哈希索引可以提升速度，则建立。

参数： adaptive_hash_index

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）， 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。

磁盘架构

磁盘里有什么呢？除了表结构定义和索引，还有一些为了高性能和高可靠而设计的角色，比如 redo log、undo log、Change Buffer，以及 Doublewrite Buffer 等等.

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

系统表空间，默认的文件名叫 ibdata1。

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。

那也就是说，我们没创建一个表，都会产生一个表空间文件

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。

# 创建表空间
CREATE TABLESPACE ts_name ADD DATAFILE 'file_name' ENGINE = engine_name;

# 创建表时指定表空间
CREATE TABLE xxx ... TABLESPACE ts_name;

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。

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。

Doublewrite Buffer Files

如果说 Change Buffer 是提升性能，那么 Doublewrite Buffer 就是保证数据页的可靠性。

前面提到过，MySQL 以「页」为读取和写入单位，一个「页」里面有多行数据，写入数据时，MySQL 会先写内存中的页，然后再刷新到磁盘中的页。

这时问题来了，假设在某一次从内存刷新到磁盘的过程中，一个「页」刷了一半，突然操作系统或者 MySQL 进程奔溃了，这时候，内存里的页数据被清除了，而磁盘里的页数据，刷了一半，处于一个中间状态，不尴不尬，可以说是一个「不完整」，甚至是「坏掉的」的页。

有同学说，不是有 Redo Log 么？其实这个时候 Redo Log 也已经无力回天，Redo Log 是要在磁盘中的页数据是正常的、没有损坏的情况下，才能把磁盘里页数据 load 到内存，然后应用 Redo Log。而如果磁盘中的页数据已经损坏，是无法应用 Redo Log 的。

所以，MySQL 在刷数据到磁盘之前，要先把数据写到另外一个地方，也就是 Doublewrite Buffer，写完后，再开始写磁盘。Doublewrite Buffer 可以理解为是一个备份（recovery），万一真的发生 crash，就可以利用 Doublewrite Buffer 来修复磁盘里的数据。

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。

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：

Checkpoint

InnoDB对于对于DML语句操作（如Update或Delete），事务提交时只需在缓冲池中中完成操作，然后再通过Checkpoint将修改后的脏页数据刷新到磁盘。

InnoDB有两种Checkpoint
Sharp Checkpoint：数据库关闭是将所有脏页刷新会磁盘
Fuzzy Checkpoint：

• Master Thread Checkpoint：Master Thread每个1秒或10秒按一定比例将缓存池的脏页列表刷新会磁盘
• FLUSH LRU LIST Checkpoint：Page Cleaner线程发现LRU列表中可用页数量少于innodb_lru_scan_depth(1024)，就将LRU列表尾端移除，如果这些页中有脏页，就需要Checkpoint
• Async/Sync Flush Checkpoint：重做日志文件空间不可以用时，将一部分脏页刷新到磁盘。
• Dirty Page too much Checkpoint：脏页数量太多（超过比例innodb_max_dirty_pages_pct,默认75），执行Checkpoint。

重做日志是为了保证事务的原子性、持久性。InnoDB采用Write Ahread Log策略，事务提交时，先写重做日志，再修改页。
数据库宕机重启时通过执行重做日志恢复数据。但由于 Checkpoint 机制，数据库宕机重启并不需要重做所有的日志，因为Checkpoint之前的页都刷新到磁盘了，只需执行最新一次Checkpoint后的重做日志进行恢复，这样可以缩短数据库的恢复时间。

后台线程

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

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 

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。

我们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;

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。

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。

事务原理

事务基础

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。

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。

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。

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。

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。

我们知道，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。

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。

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。

那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）。

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。

事务隔离级别

并发情况下，读操作可能存在的三类问题

脏读：当前事务(A)中可以读到其他事务(B)未提交的数据（脏数据），这种现象是脏读

不可重复读：在事务A中先后两次读取同一个数据，两次读取的结果不一样，这种现象称为不可重复读。脏读与不可重复读的区别在于：前者读到的是其他事务未提交的数据，后者读到的是其他事务已提交的数据

幻读：在事务A中按照某个条件先后两次查询数据库，两次查询结果的条数不同，这种现象称为幻读。不可重复读与幻读的区别可以通俗的理解为：前者是数据变了，后者是数据的行数变了。

SQL标准中定义了四种隔离级别，并规定了每种隔离级别下上述几个问题是否存在。一般来说，隔离级别越低，系统开销越低，可支持的并发越高，但隔离性也越差。隔离级别与读问题的关系如下：

在实际应用中，读未提交在并发时会导致很多问题，而性能相对于其他隔离级别提高却很有限，因此使用较少。可串行化强制事务串行，并发效率很低，只有当对数据一致性要求极高且可以接受没有并发时使用，因此使用也较少。因此在大多数数据库系统中，默认的隔离级别是读已提交(如Oracle)或可重复读（后文简称RR）

InnoDB默认的隔离级别是RR，后文会重点介绍RR。需要注意的是，在SQL标准中，RR是无法避免幻读问题的，但是InnoDB实现的RR避免了幻读问题。

MVCC

RR解决脏读、不可重复读、幻读等问题，使用的是MVCC：MVCC全称Multi-Version Concurrency Control，即多版本的并发控制协议。下面的例子很好的体现了MVCC的特点：在同一时刻，不同的事务读取到的数据可能是不同的(即多版本)

MVCC最大的优点是读不加锁，因此读写不冲突，并发性能好。InnoDB实现MVCC，多个版本的数据可以共存

当前读

读取的是记录的最新版本，读取时还要保证其他并发事务不能修改当前记录，会对读取的记录进行加锁。对于我们日常的操作，如：select ... lock in share mode(共享锁)，select ... for update、update、insert、delete(排他锁)都是一种当前读。

快照读

简单的select（不加锁）就是快照读，快照读，读取的是记录数据的可见版本，有可能是历史数据， 不加锁，是非阻塞读。

• Read Committed：每次select，都生成一个快照读。
• Repeatable Read：开启事务后第一个select语句才是快照读的地方。
• Serializable：快照读会退化为当前读。

在测试中,我们看到即使事务B提交了数据,事务A中也查询不到。 原因就是因为普通的select是快照读，而在当前默认的RR隔离级别下，开启事务后第一个select语句才是快照读的地方，后面执行相同的select语句都是从快照中获取数据，可能不是当前的最新数据，这样也就保证了可重复读。

MVCC

全称 Multi-Version Concurrency Control，多版本并发控制。指维护一个数据的多个版本， 使得读写操作没有冲突，快照读为MySQL实现MVCC提供了一个非阻塞读功能。MVCC的具体实现，还需要依赖于数据库记录中的三个隐式字段、undo log日志、readView。

隐藏字段

当我们创建了上面的这张表，我们在查看表结构的时候，就可以显式的看到这三个字段。 实际上除了 这三个字段以外，InnoDB还会自动的给我们添加三个隐藏字段及其含义分别是：

而上述的前两个字段是肯定会添加的， 是否添加最后一个字段DB_ROW_ID，得看当前表有没有主键， 如果有主键，则不会添加该隐藏字段。

undolog

回滚日志，在insert、update、delete的时候产生的便于数据回滚的日志。

当insert的时候，产生的undo log日志只在回滚时需要，在事务提交后，可被立即删除。

而update、delete的时候，产生的undo log日志不仅在回滚时需要，在快照读时也需要，不会立即被删除。

版本链

有一张表原始数据为：

DB_TRX_ID : 代表最近修改事务ID，记录插入这条记录或最后一次修改该记录的事务ID，是自增的。

DB_ROLL_PTR ： 由于这条数据是才插入的，没有被更新过，所以该字段值为null

然后，有四个并发事务同时在访问这张表。

第一步

当事务2执行第一条修改语句时，会记录undo log日志，记录数据变更之前的样子; 然后更新记录， 并且记录本次操作的事务ID，回滚指针，回滚指针用来指定如果发生回滚，回滚到哪一个版本。

第二步

当事务3执行第一条修改语句时，也会记录undo log日志，记录数据变更之前的样子; 然后更新记 录，并且记录本次操作的事务ID，回滚指针，回滚指针用来指定如果发生回滚，回滚到哪一个版本。

第三步

当事务4执行第一条修改语句时，也会记录undo log日志，记录数据变更之前的样子; 然后更新记录，并且记录本次操作的事务ID，回滚指针，回滚指针用来指定如果发生回滚，回滚到哪一个版本。

最终我们发现，不同事务或相同事务对同一条记录进行修改，会导致该记录的undolog生成一条 记录版本链表，链表的头部是最新的旧记录，链表尾部是最早的旧记录。

readview

ReadView（读视图）是快照读 SQL执行时MVCC提取数据的依据，记录并维护系统当前活跃的事务 （未提交的）id。

ReadView中包含了四个核心字段：

而在readview中就规定了版本链数据的访问规则：

trx_id 代表当前undolog版本链对应事务ID。

不同的隔离级别，生成ReadView的时机不同：

• READ COMMITTED ：在事务中每一次执行快照读时生成ReadView。
• REPEATABLE READ：仅在事务中第一次执行快照读时生成ReadView，后续复用该ReadView。

原理分析

RC隔离级别

RC隔离级别下，在事务中每一次执行快照读时生成ReadView

我们就来分析事务5中，两次快照读读取数据，是如何获取数据的?

在事务5中，查询了两次id为30的记录，由于隔离级别为Read Committed，所以每一次进行快照读 都会生成一个ReadView，那么两次生成的ReadView如下。

那么这两次快照读在获取数据时，就需要根据所生成的ReadView以及ReadView的版本链访问规则， 到undolog版本链中匹配数据，最终决定此次快照读返回的数据。

先来看第一次快照读具体的读取过程：

在进行匹配时，会从undo log的版本链，从上到下进行挨个匹配：

再来看第二次快照读具体的读取过程:

在进行匹配时，会从undo log的版本链，从上到下进行挨个匹配：

RR隔离级别

RR隔离级别下，仅在事务中第一次执行快照读时生成ReadView，后续复用该ReadView。 而RR 是可重复读，在一个事务中，执行两次相同的select语句，查询到的结果是一样的。

我们看到，在RR隔离级别下，只是在事务中第一次快照读时生成ReadView，后续都是复用该 ReadView，那么既然ReadView都一样， ReadView的版本链匹配规则也一样， 那么最终快照读返 回的结果也是一样的。

所以呢，MVCC的实现原理就是通过 InnoDB表的隐藏字段、UndoLog 版本链、ReadView来实现的。 而MVCC + 锁，则实现了事务的隔离性。 而一致性则是由redolog 与 undolog保证。