MySQL三大日志

​Undo Log（回滚日志）

作用

事务回滚时恢复数据到修改前的状态。
支持 ​​MVCC​​，为读操作提供历史版本数据。

存储

存放在 undo tablespace 中，通过回滚段管理。

格式

undo log 格式都有一个 roll_pointer 指针和一个 trx_id 事务id：
通过 trx_id 可以知道该记录是被哪个事务修改的；
通过 roll_pointer 指针可以将这些 undo log 串成一个链表，这个链表就被称为版本链；

​​Redo Log（重做日志）

作用

保证事务的​​持久性​​，记录物理页的修改（物理日志，比如对 XXX 表空间中的 YYY 数据页 ZZZ 偏移量的地方做了AAA 更新，每当执行一个事务就会产生这样的一条或者多条物理日志），用于崩溃恢复。

写入时机​​

事务执行中按顺序循环写入，通过 innodb_flush_log_at_trx_commit 控制刷盘策略（0/1/2）。

组成

内存中的 redo log buffer 和磁盘上的 redo log file。

undo log 和 redo log 区别

undo log 记录了此次事务「开始前」的数据状态，记录的是更新之前的值；
redo log 记录了此次事务「完成后」的数据状态，记录的是更新之后的值；
事务提交之前发生了崩溃，重启后会通过 undo log 回滚事务，事务提交之后发生了崩溃，重启后会通过 redo log 恢复事务

​​​​Binlog（二进制日志）

MySQL 在完成一条更新操作后，Server 层还会生成一条 binlog，等之后事务提交的时候，会将该事物执行过程中产生的所有 binlog 统一写 入 binlog 文件。

作用

记录所有对数据库的​​修改操作​​（逻辑日志），用于主从复制、数据恢复（如通过 mysqlbinlog 工具恢复数据）。

写入时机​​

事务提交后顺序写入，通过参数 sync_binlog 控制刷盘策略。

格式

STATEMENT（记录SQL语句）、ROW（记录行数据变化）、MIXED（混合模式）。

redo log 和 binlog 区别

1、适用对象不同：
binlog 是 MySQL 的 Server 层实现的日志，所有存储引擎都可以使用；
redo log 是 Innodb 存储引擎实现的日志；
2、文件格式不同：
binlog 记录每一条修改数据的 SQL （相当于记录了逻辑操作，所以针对这种格式， binlog 可以称为逻辑日志），
redo log 是物理日志，记录的是在某个数据页做了什么修改，比如对 XXX 表空间中的 YYY 数据页 ZZZ 偏移量的地方做了AAA 更新；
3、写入方式不同：
binlog 是追加写，写满一个文件，就创建一个新的文件继续写，不会覆盖以前的日志，保存的是全量的日志。
redo log 是循环写，日志空间大小是固定，全部写满就从头开始，保存未被刷入磁盘的脏页日志。
4、用途不同：
binlog 用于备份恢复、主从复制；
redo log 用于掉电等故障恢复。

MySQL Buffer Pool

核心概念​

MySQL 的数据都是存在磁盘中的，那么我们要更新一条记录的时候，得先要从磁盘读取该记录，然后在内存中修改这条记录。修改完这条记录不是直接写回到磁盘，而是缓存起来。
为此，Innodb 存储引擎设计了一个缓冲池（Buffer Pool），来提高数据库的读写性能。
Buffer Pool​​ 是 InnoDB 引擎的关键内存区域，用于缓存​​数据页和索引页​​，减少磁盘 I/O，提升数据库性能。
所有读写操作首先作用于 Buffer Pool，修改后的页称为​​脏页（Dirty Page）​​，最终由后台线程刷回磁盘。

当读取数据时，如果数据存在于 Buffer Pool 中，客户端就会直接读取 Buffer Pool 中的数据，否则再去磁盘中读取。
当修改数据时，如果数据存在于 Buffer Pool 中，那直接修改 Buffer Pool 中数据所在的页，然后将其页设置为脏页（该页的内存数据和磁盘上的数据已经不一致），为了减少磁盘I/O，不会立即将脏页写入磁盘，后续由后台线程选择一个合适的时机将脏页写入到磁盘。

Buffer Pool 配置​

大小设置​​：

通过参数 innodb_buffer_pool_size 配置，通常设为系统内存的 ​​50%-70%​​。

多实例​​：

在高并发场景下，可通过 innodb_buffer_pool_instances 分割为多个实例，减少锁竞争。

内存管理与 LRU 算法​

LRU 链表优化​​：

InnoDB 将 LRU 链表分为 ​​Young 区（热点数据）​​和 ​​Old 区（新加载数据）​​，避免全表扫描冲刷热点数据。
​​Old SubList​​：新数据页首先插入 Old 区头部。
​​Young SubList​​：若 Old 区的页在 innodb_old_blocks_time（默认 1 秒）后被再次访问，则移到 Young 区。

预读机制​​：

​​线性预读（Linear Read-ahead）​​：基于顺序访问模式，预读相邻页。
​​随机预读（Random Read-ahead）​​：根据页的访问模式预测加载其他页（默认关闭）。

脏页刷新与持久化​

刷新机制​​：

​​Checkpoint​​：定期将脏页刷盘，崩溃恢复时从 Checkpoint 位置开始重放 redo log。InnoDB 通过 ​​Checkpoint​​ 机制标记哪些 Redo Log 对应的脏页已经刷盘
​​自适应刷新（Adaptive Flushing）​​：根据负载动态调整刷盘速率，避免 I/O 尖峰。

​​刷盘触发条件​​：

1.Buffer Pool 空间不足时：
当 Buffer Pool 空间不足时，InnoDB 会根据 ​​LRU（Least Recently Used）算法​​ 淘汰旧页：如果淘汰的是脏页，会先将其刷盘（确保数据一致性）。
2.Redo Log 空间不足（触发 Checkpoint，强制刷脏页以释放 Redo Log 空间）。
3.后台线程定期刷新。

与日志系统的协作​

Redo Log​​：事务提交时先写 redo log，确保即使脏页未刷盘，崩溃后仍可通过 redo log 恢复。
​​Undo Log​​：用于事务回滚和 MVCC，其历史版本数据可能存储在 Buffer Pool 的 undo 页中。

事务隔离级别​

MySQL 支持四种隔离级别，通过 ​​MVCC​​ 和​​锁机制​​实现：

READ UNCOMMITTED（读未提交）​​

事务可以读到其他未提交事务的修改。
​​问题​​：脏读、不可重复读、幻读。

READ COMMITTED（读已提交，RC）​​

事务只能读到其他已提交事务的修改。
​​实现​​：每次 SELECT 生成新的 ReadView。
​​问题​​：不可重复读、幻读。

REPEATABLE READ（可重复读，RR）​​

​​默认隔离级别​​，事务内多次读取同一数据的结果一致。
​​实现​​：事务第一次 SELECT 时生成 ReadView，后续复用。
​​解决​​：脏读、不可重复读；通过​​间隙锁（Gap Lock）​​ 避免幻读（当前读时生效）。

SERIALIZABLE（串行化）​​

所有操作加锁，强制事务串行执行。
​​解决​​：所有并发问题，但性能最低。

MVCC

MVCC（多版本并发控制 Multi-Version Concurrency Control）是数据库实现高并发访问的核心机制，​​通过维护数据的多个版本，允许读操作不阻塞写操作，写操作也不阻塞读操作​​。InnoDB 引擎使用 MVCC 实现了 ​​非阻塞读​​，显著提升了数据库的并发性能，尤其在高读低写的场景下效果显著。

MVCC 的核心原理​

​​隐藏字段​​

InnoDB 的每行数据包含两个隐藏字段：
​​DB_TRX_ID​​：最近修改该行数据的事务 ID（事务提交时写入）。
​​DB_ROLL_PTR​​：指向 Undo Log 的回滚指针，用于构建数据的历史版本链。

​​Undo Log​​

存储数据的历史版本，通过回滚指针（DB_ROLL_PTR）串联成一个链表（版本链）。
​​作用​​：
事务回滚时恢复数据到旧版本。
提供 MVCC 所需的历史版本数据。

ReadView​​（读视图）

事务在发起读操作时生成的一个​​快照​​，用于判断数据版本的可见性。
​​关键信息​​：
m_ids：生成 ReadView 时活跃（未提交）的事务 ID 集合。
min_trx_id：活跃事务中的最小事务 ID。
max_trx_id：生成 ReadView 时系统将分配给下一个事务的 ID。
creator_trx_id：创建该 ReadView 的事务 ID（仅当该事务自身有修改时存在）。

数据可见性规则​

MVCC 通过以下规则判断数据版本是否对当前事务可见：
如果数据版本的 ​​DB_TRX_ID < min_trx_id​​，说明该版本在 ReadView 生成前已提交，​​可见​​。
如果数据版本的 ​​DB_TRX_ID >= max_trx_id​​，说明该版本由未来事务修改，​​不可见​​。
如果 ​​DB_TRX_ID 在 m_ids 中​​，说明该版本由未提交的事务修改，​​不可见​​。
如果 ​​DB_TRX_ID 不在 m_ids 中且 DB_TRX_ID < max_trx_id​​，说明该版本已提交，​​可见​​。
特殊处理​​：
如果该版本由当前事务自身修改（DB_TRX_ID == creator_trx_id），则可见。

MVCC 与隔离级别​

不同隔离级别下，MVCC 的行为差异主要体现在 ​​ReadView 的生成时机​​：

READ COMMITTED（读已提交，RC）​​

​​每次 SELECT 都生成新的 ReadView​​。
​​效果​​：能读到其他事务已提交的最新数据，但可能导致不可重复读。

REPEATABLE READ（可重复读，RR）​​

​​事务第一次 SELECT 时生成 ReadView，后续复用​​。（每开启一个事物才会生成一个 readView，一个事务的所有SQL语句共享一个 readView。）
​​效果​​：整个事务中看到的数据版本一致，解决不可重复读。

MVCC 如何解决并发问题​

脏读​​

不可见未提交事务的版本（通过 ReadView 过滤活跃事务的修改）。
例：
如下所示是 student 学生表中的一条数据

（1） 假设现在有事务A和事务B两个事务并发操作该行数据。事务A执行了两次查询操作，事务B执行了一次更新操作；
（2）事务A执行第一次查询操作，先生成 readView ，我们姑且称之为 readView_1，还未开始查询操作，事务B率先执行了更新操作，将数据进行了修改并提交，事务B结束，此时事务A第一次查询开始，但由于事务A已经生成了 readView_1 ，所以它不会读取到事务B修改过后的数据，读取到的是 readView_1 中事务B修改之前的数据，解决了脏读的问题；
（3）然后，事务A进行第二次查询操作。注意！！！这里它又生成了一个 readView，我们称之为 readView_2，此时的 readView_2 中的数据是已经被事务B修改后的数据了，事务A再次进行查询，发现查询到的数据和刚操第一次查询到的不一样了，就产生了不可重复读的问题。
（4）所以说，MVCC 在读已提交隔离级别下只解决了脏读的问题，没有解决不可重复读的问题。

​​不可重复读​​

RR 隔离级别下，复用同一个 ReadView 保证多次读取结果一致。
例：
仍以上面的学生表举例，如下所示

（1）假设现在事务A与事务B并发操作来查询 student 表。事务A 执行SELECT查询操作，执行查询操作之前会生成一个 readView，我们姑且称之为 readView_1 ，事务A从始至终使用的都是 readView_1；
（2）此时事务B来修改 student 数据，可重复读隔离级别中一个事务生成一个 readView ，所以事务B也生成了一个 readView ，我们称之为 readView_2，然后事务B率先修改完毕并提交；
（3）事务A在事务B提交之后才进行的查询，按道理来说因为事务B修改了数据，我们会产生不可重复读，但是因为事务A从始至终都是用的 readView_1 ，所以 事务A在进行查询操作的时候，查询到的其实还是事务B修改之前的数据，由此就解决了不可重复读；而且即便事务A后续进行了多次 SELECT 查询操作，仍然使用最开始生成的 readView，解决了 不可重复读的问题。
（4）总结：其实归根结底，读已提交，可重复读两种隔离级别最关键的因素就是 readView 生成的时机不同，造就了它们不同的隔离级别。

幻读​​

幻读（Phantom Read）是数据库事务隔离性问题的一种，表现为：​​同一事务中多次执行相同范围的查询，后续查询返回了其他事务插入的新行​​。MySQL 在 ​​可重复读（RR）​​ 隔离级别下，通过 ​​MVCC​​ 和 ​​间隙锁（Gap Lock）​​ 结合的方式解决幻读问题。以下是详细分析：

幻读的本质​

​​场景示例​​：
事务 A 查询 age > 20 的用户，返回 10 条数据。
事务 B 插入一条 age = 25 的新用户并提交。
事务 A 再次查询 age > 20，发现返回了 11 条数据（多出事务 B 插入的行）。
​​核心问题​​：​​范围查询中新增的数据破坏了事务的一致性视图​​。

MySQL 解决幻读的机制​

MVCC（快照读）​​

​​原理​​：
在 RR 隔离级别下，事务首次读取数据时生成 ​​ReadView​​，后续查询复用该快照，确保多次读取同一范围的数据时，结果一致（基于历史版本）。
​​效果​​：
​​快照读（普通 SELECT）​​：通过 MVCC 读取历史版本数据，​​不会看到其他事务插入的新行​​，避免了幻读。
​​局限性​​：若事务中执行写操作（如 UPDATE/DELETE），可能触发当前读，导致幻读风险。

间隙锁（Gap Lock）​

​​​​原理​​：
对索引记录之间的“间隙”加锁，阻止其他事务在范围内插入新数据。
​​间隙范围​​：例如，表中现有 id=5 和 id=10 的记录，间隙锁会锁定 (5, 10) 区间。
​​加锁场景​​：
执行 SELECT … FOR UPDATE（当前读）。
执行 UPDATE 或 DELETE 影响范围内的数据。
​​效果​​：
其他事务无法在加锁的间隙内插入新数据，​​彻底避免幻读​​。
仅在 RR 隔离级别下生效。

不同隔离级别下的幻读行为​

RR 隔离级别下的幻读解决方案​

快照读 + MVCC（隐式解决）​​

​​场景​​：事务中仅执行普通 SELECT 查询（快照读）。
​​示例​​：

-- 事务 A（RR 隔离级别）
START TRANSACTION;
SELECT * FROM users WHERE age > 20; -- 生成 ReadView，返回 10 条数据-- 事务 B 插入新数据并提交
INSERT INTO users (age) VALUES (25);
COMMIT;-- 事务 A 再次查询
SELECT * FROM users WHERE age > 20; -- 仍返回 10 条数据（ReadView 未更新）

结果​​：事务 A 的两次查询结果一致，MVCC 屏蔽了事务 B 的插入操作。

当前读 + 间隙锁（显式解决）​

​​场景​​：事务中执行 SELECT … FOR UPDATE、UPDATE 或 DELETE（当前读）。
​​示例​​：

-- 事务 A（RR 隔离级别）
START TRANSACTION;
SELECT * FROM users WHERE age > 20 FOR UPDATE; -- 当前读，对 age > 20 的间隙加锁-- 事务 B 尝试插入新数据（age=25）
INSERT INTO users (age) VALUES (25); -- 被阻塞，直到事务 A 提交或回滚-- 事务 A 提交后，事务 B 才能继续执行
COMMIT;

结果​​：事务 B 的插入操作被间隙锁阻塞，事务 A 的两次查询结果一致。

MVCC 的实现细节​

​​版本链遍历​​

从当前数据行的 DB_ROLL_PTR 开始，沿着 Undo Log 链表查找符合可见性规则的版本。

Undo Log 清理​​

当没有事务需要访问某个历史版本时，对应的 Undo Log 会被 Purge 线程清理。
​​风险​​：长事务可能导致 Undo Log 堆积，引发存储膨胀。

事务 ID 分配​​

事务 ID（DB_TRX_ID）是全局自增的，每个事务在修改数据时被分配唯一 ID。

快照读 vs 当前读​

快照读（Snapshot Read）​​

​​操作​​：普通 SELECT 语句（不加锁）。
​​实现​​：基于 MVCC 读取历史版本数据。
​​特点​​：不阻塞写操作，但可能读到旧数据。

当前读（Current Read）​​

​​操作​​：SELECT … FOR UPDATE、UPDATE、DELETE、INSERT。
​​实现​​：读取最新数据并加锁（如行锁、间隙锁），确保操作的一致性。
​​特点​​：阻塞其他事务的并发修改，保证数据最新。