23 MySQL是怎么保证数据不丢的？
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今天这篇文章，我会继续和你介绍在业务高峰期临时提升性能的方法。从文章标题“MySQL是怎么保证数据不丢的？”，你就可以看出来，今天我和你介绍的方法，跟数据的可靠性有关。
在专栏前面文章和答疑篇中，我都着重介绍了WAL机制（你可以再回顾下第2篇、第9篇、第12篇和第15篇文章中的相关内容），得到的结论是：只要redo log和binlog保证持久化到磁盘，就能确保MySQL异常重启后，数据可以恢复。
评论区有同学又继续追问，redo log的写入流程是怎么样的，如何保证redo log真实地写入了磁盘。那么今天，我们就再一起看看MySQL写入binlog和redo log的流程。
其实，binlog的写入逻辑比较简单：事务执行过程中，先把日志写到binlog cache，事务提交的时候，再把binlog cache写到binlog文件中。
一个事务的binlog是不能被拆开的，因此不论这个事务多大，也要确保一次性写入。这就涉及到了binlog cache的保存问题。
系统给binlog cache分配了一片内存，每个线程一个，参数 binlog_cache_size用于控制单个线程内binlog cache所占内存的大小。如果超过了这个参数规定的大小，就要暂存到磁盘。
事务提交的时候，执行器把binlog cache里的完整事务写入到binlog中，并清空binlog cache。状态如图1所示。
图1 binlog写盘状态
可以看到，每个线程有自己binlog cache，但是共用同一份binlog文件。
图中的write，指的就是指把日志写入到文件系统的page cache，并没有把数据持久化到磁盘，所以速度比较快。
图中的fsync，才是将数据持久化到磁盘的操作。一般情况下，我们认为fsync才占磁盘的IOPS。
write 和fsync的时机，是由参数sync_binlog控制的：
sync_binlog=0的时候，表示每次提交事务都只write，不fsync；
sync_binlog=1的时候，表示每次提交事务都会执行fsync；
sync_binlog=N(N>1)的时候，表示每次提交事务都write，但累积N个事务后才fsync。
因此，在出现IO瓶颈的场景里，将sync_binlog设置成一个比较大的值，可以提升性能。在实际的业务场景中，考虑到丢失日志量的可控性，一般不建议将这个参数设成0，比较常见的是将其设置为100~1000中的某个数值。
但是，将sync_binlog设置为N，对应的风险是：如果主机发生异常重启，会丢失最近N个事务的binlog日志。
接下来，我们再说说redo log的写入机制。
在专栏的第15篇答疑文章中，我给你介绍了redo log buffer。事务在执行过程中，生成的redo log是要先写到redo log buffer的。
然后就有同学问了，redo log buffer里面的内容，是不是每次生成后都要直接持久化到磁盘呢？
答案是，不需要。
如果事务执行期间MySQL发生异常重启，那这部分日志就丢了。由于事务并没有提交，所以这时日志丢了也不会有损失。
那么，另外一个问题是，事务还没提交的时候，redo log buffer中的部分日志有没有可能被持久化到磁盘呢？
答案是，确实会有。
这个问题，要从redo log可能存在的三种状态说起。这三种状态，对应的就是图2 中的三个颜色块。
图2 MySQL redo log存储状态
这三种状态分别是：
存在redo log buffer中，物理上是在MySQL进程内存中，就是图中的红色部分；
写到磁盘(write)，但是没有持久化（fsync)，物理上是在文件系统的page cache里面，也就是图中的黄色部分；
持久化到磁盘，对应的是hard disk，也就是图中的绿色部分。
日志写到redo log buffer是很快的，wirte到page cache也差不多，但是持久化到磁盘的速度就慢多了。
为了控制redo log的写入策略，InnoDB提供了innodb_flush_log_at_trx_commit参数，它有三种可能取值：
设置为0的时候，表示每次事务提交时都只是把redo log留在redo log buffer中;
设置为1的时候，表示每次事务提交时都将redo log直接持久化到磁盘；
设置为2的时候，表示每次事务提交时都只是把redo log写到page cache。
InnoDB有一个后台线程，每隔1秒，就会把redo log buffer中的日志，调用write写到文件系统的page cache，然后调用fsync持久化到磁盘。
注意，事务执行中间过程的redo log也是直接写在redo log buffer中的，这些redo log也会被后台线程一起持久化到磁盘。也就是说，一个没有提交的事务的redo log，也是可能已经持久化到磁盘的。
实际上，除了后台线程每秒一次的轮询操作外，还有两种场景会让一个没有提交的事务的redo log写入到磁盘中。
一种是，redo log buffer占用的空间即将达到 innodb_log_buffer_size一半的时候，后台线程会主动写盘。注意，由于这个事务并没有提交，所以这个写盘动作只是write，而没有调用fsync，也就是只留在了文件系统的page cache。
另一种是，并行的事务提交的时候，顺带将这个事务的redo log buffer持久化到磁盘。假设一个事务A执行到一半，已经写了一些redo log到buffer中，这时候有另外一个线程的事务B提交，如果innodb_flush_log_at_trx_commit设置的是1，那么按照这个参数的逻辑，事务B要把redo log buffer里的日志全部持久化到磁盘。这时候，就会带上事务A在redo log buffer里的日志一起持久化到磁盘。
这里需要说明的是，我们介绍两阶段提交的时候说过，时序上redo log先prepare， 再写binlog，最后再把redo log commit。
如果把innodb_flush_log_at_trx_commit设置成1，那么redo log在prepare阶段就要持久化一次，因为有一个崩溃恢复逻辑是要依赖于prepare 的redo log，再加上binlog来恢复的。（如果你印象有点儿模糊了，可以再回顾下第15篇文章中的相关内容）。
每秒一次后台轮询刷盘，再加上崩溃恢复这个逻辑，InnoDB就认为redo log在commit的时候就不需要fsync了，只会write到文件系统的page cache中就够了。
通常我们说MySQL的“双1”配置，指的就是sync_binlog和innodb_flush_log_at_trx_commit都设置成 1。也就是说，一个事务完整提交前，需要等待两次刷盘，一次是redo log（prepare 阶段），一次是binlog。
这时候，你可能有一个疑问，这意味着我从MySQL看到的TPS是每秒两万的话，每秒就会写四万次磁盘。但是，我用工具测试出来，磁盘能力也就两万左右，怎么能实现两万的TPS？
解释这个问题，就要用到组提交（group commit）机制了。
这里，我需要先和你介绍日志逻辑序列号（log sequence number，LSN）的概念。LSN是单调递增的，用来对应redo log的一个个写入点。每次写入长度为length的redo log， LSN的值就会加上length。
LSN也会写到InnoDB的数据页中，来确保数据页不会被多次执行重复的redo log。关于LSN和redo log、checkpoint的关系，我会在后面的文章中详细展开。
如图3所示，是三个并发事务(trx1, trx2, trx3)在prepare 阶段，都写完redo log buffer，持久化到磁盘的过程，对应的LSN分别是50、120 和160。
图3 redo log 组提交
从图中可以看到，
trx1是第一个到达的，会被选为这组的 leader；
等trx1要开始写盘的时候，这个组里面已经有了三个事务，这时候LSN也变成了160；
trx1去写盘的时候，带的就是LSN=160，因此等trx1返回时，所有LSN小于等于160的redo log，都已经被持久化到磁盘；
这时候trx2和trx3就可以直接返回了。
所以，一次组提交里面，组员越多，节约磁盘IOPS的效果越好。但如果只有单线程压测，那就只能老老实实地一个事务对应一次持久化操作了。
在并发更新场景下，第一个事务写完redo log buffer以后，接下来这个fsync越晚调用，组员可能越多，节约IOPS的效果就越好。
为了让一次fsync带的组员更多，MySQL有一个很有趣的优化：拖时间。在介绍两阶段提交的时候，我曾经给你画了一个图，现在我把它截过来。
图4 两阶段提交
图中，我把“写binlog”当成一个动作。但实际上，写binlog是分成两步的：
先把binlog从binlog cache中写到磁盘上的binlog文件；
调用fsync持久化。
MySQL为了让组提交的效果更好，把redo log做fsync的时间拖到了步骤1之后。也就是说，上面的图变成了这样：
图5 两阶段提交细化
这么一来，binlog也可以组提交了。在执行图5中第4步把binlog fsync到磁盘时，如果有多个事务的binlog已经写完了，也是一起持久化的，这样也可以减少IOPS的消耗。
不过通常情况下第3步执行得会很快，所以binlog的write和fsync间的间隔时间短，导致能集合到一起持久化的binlog比较少，因此binlog的组提交的效果通常不如redo log的效果那么好。
如果你想提升binlog组提交的效果，可以通过设置 binlog_group_commit_sync_delay 和 binlog_group_commit_sync_no_delay_count来实现。
binlog_group_commit_sync_delay参数，表示延迟多少微秒后才调用fsync;
binlog_group_commit_sync_no_delay_count参数，表示累积多少次以后才调用fsync。
这两个条件是或的关系，也就是说只要有一个满足条件就会调用fsync。
所以，当binlog_group_commit_sync_delay设置为0的时候，binlog_group_commit_sync_no_delay_count也无效了。
之前有同学在评论区问到，WAL机制是减少磁盘写，可是每次提交事务都要写redo log和binlog，这磁盘读写次数也没变少呀？
现在你就能理解了，WAL机制主要得益于两个方面：
redo log 和 binlog都是顺序写，磁盘的顺序写比随机写速度要快；
组提交机制，可以大幅度降低磁盘的IOPS消耗。
分析到这里，我们再来回答这个问题：如果你的MySQL现在出现了性能瓶颈，而且瓶颈在IO上，可以通过哪些方法来提升性能呢？
针对这个问题，可以考虑以下三种方法：
设置 binlog_group_commit_sync_delay 和 binlog_group_commit_sync_no_delay_count参数，减少binlog的写盘次数。这个方法是基于“额外的故意等待”来实现的，因此可能会增加语句的响应时间，但没有丢失数据的风险。
将sync_binlog 设置为大于1的值（比较常见是100~1000）。这样做的风险是，主机掉电时会丢binlog日志。
将innodb_flush_log_at_trx_commit设置为2。这样做的风险是，主机掉电的时候会丢数据。
我不建议你把innodb_flush_log_at_trx_commit 设置成0。因为把这个参数设置成0，表示redo log只保存在内存中，这样的话MySQL本身异常重启也会丢数据，风险太大。而redo log写到文件系统的page cache的速度也是很快的，所以将这个参数设置成2跟设置成0其实性能差不多，但这样做MySQL异常重启时就不会丢数据了，相比之下风险会更小。
在专栏的第2篇和第15篇文章中，我和你分析了，如果redo log和binlog是完整的，MySQL是如何保证crash-safe的。今天这篇文章，我着重和你介绍的是MySQL是“怎么保证redo log和binlog是完整的”。
希望这三篇文章串起来的内容，能够让你对crash-safe这个概念有更清晰的理解。
之前的第15篇答疑文章发布之后，有同学继续留言问到了一些跟日志相关的问题，这里为了方便你回顾、学习，我再集中回答一次这些问题。
问题1：执行一个update语句以后，我再去执行hexdump命令直接查看ibd文件内容，为什么没有看到数据有改变呢？
回答：这可能是因为WAL机制的原因。update语句执行完成后，InnoDB只保证写完了redo log、内存，可能还没来得及将数据写到磁盘。
问题2：为什么binlog cache是每个线程自己维护的，而redo log buffer是全局共用的？
回答：MySQL这么设计的主要原因是，binlog是不能“被打断的”。一个事务的binlog必须连续写，因此要整个事务完成后，再一起写到文件里。
而redo log并没有这个要求，中间有生成的日志可以写到redo log buffer中。redo log buffer中的内容还能“搭便车”，其他事务提交的时候可以被一起写到磁盘中。
问题3：事务执行期间，还没到提交阶段，如果发生crash的话，redo log肯定丢了，这会不会导致主备不一致呢？
回答：不会。因为这时候binlog 也还在binlog cache里，没发给备库。crash以后redo log和binlog都没有了，从业务角度看这个事务也没有提交，所以数据是一致的。
问题4：如果binlog写完盘以后发生crash，这时候还没给客户端答复就重启了。等客户端再重连进来，发现事务已经提交成功了，这是不是bug？
回答：不是。
你可以设想一下更极端的情况，整个事务都提交成功了，redo log commit完成了，备库也收到binlog并执行了。但是主库和客户端网络断开了，导致事务成功的包返回不回去，这时候客户端也会收到“网络断开”的异常。这种也只能算是事务成功的，不能认为是bug。
实际上数据库的crash-safe保证的是：
如果客户端收到事务成功的消息，事务就一定持久化了；
如果客户端收到事务失败（比如主键冲突、回滚等）的消息，事务就一定失败了；
如果客户端收到“执行异常”的消息，应用需要重连后通过查询当前状态来继续后续的逻辑。此时数据库只需要保证内部（数据和日志之间，主库和备库之间）一致就可以了。
最后，又到了课后问题时间。
今天我留给你的思考题是：你的生产库设置的是“双1”吗？ 如果平时是的话，你有在什么场景下改成过“非双1”吗？你的这个操作又是基于什么决定的？
另外，我们都知道这些设置可能有损，如果发生了异常，你的止损方案是什么？
你可以把你的理解或者经验写在留言区，我会在下一篇文章的末尾选取有趣的评论和你一起分享和分析。感谢你的收听，也欢迎你把这篇文章分享给更多的朋友一起阅读。
我在上篇文章最后，想要你分享的是线上“救火”的经验。
@Long 同学，在留言中提到了几个很好的场景。
其中第3个问题，“如果一个数据库是被客户端的压力打满导致无法响应的，重启数据库是没用的。”，说明他很好地思考了。 这个问题是因为重启之后，业务请求还会再发。而且由于是重启，buffer pool被清空，可能会导致语句执行得更慢。
他提到的第4个问题也很典型。有时候一个表上会出现多个单字段索引（而且往往这是因为运维工程师对索引原理不够清晰做的设计），这样就可能出现优化器选择索引合并算法的现象。但实际上，索引合并算法的效率并不好。而通过将其中的一个索引改成联合索引的方法，是一个很好的应对方案。
还有其他几个同学提到的问题场景，也很好，很值得你一看。
@Max 同学提到一个很好的例子：客户端程序的连接器，连接完成后会做一些诸如show columns的操作，在短连接模式下这个影响就非常大了。 这个提醒我们，在review项目的时候，不止要review我们自己业务的代码，也要review连接器的行为。一般做法就是在测试环境，把general_log打开，用业务行为触发连接，然后通过general log分析连接器的行为。
@Manjusaka 同学的留言中，第二点提得非常好：如果你的数据库请求模式直接对应于客户请求，这往往是一个危险的设计。因为客户行为不可控，可能突然因为你们公司的一个运营推广，压力暴增，这样很容易把数据库打挂。 在设计模型里面设计一层，专门负责管理请求和数据库服务资源，对于比较重要和大流量的业务，是一个好的设计方向。
@Vincent 同学提了一个好问题，用文中提到的DDL方案，会导致binlog里面少了这个DDL语句，后续影响备份恢复的功能。由于需要另一个知识点（主备同步协议），我放在后面的文章中说明。
