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前段时间我在准备暑期实习嘛，这是当时面携程的时候二面的一道问题，我一脸懵逼，赶紧道歉，不好意思不知道没了解过，面试官又解释说 redo log，我寻思着 redo log 我知道啊，WAL 是啥？给面试官整无语了（滑稽），为我当时的无知道歉。后来回去百度了一下才知道，最近又在丁奇大佬的《MySQL 实战 45 讲》 中看到了 WAL，遂来写篇文章总结下。

InnoDB 体系架构

在说 WAL 之前，有必要简单介绍下 InnoDB 存储引擎的体系架构，方便我们理解下文，并且 redo log 也是 InnoDB 存储引擎所特有的。

如下图，InnoDB 存储引擎由内存池和一些后台线程组成：

内存池

先来解释下内存池。

首先，我们需要知道，InnoDB 存储引擎是基于磁盘存储的，并将其中的记录按照页的方式进行管理。因此可将其视为基于磁盘的数据库系统（Disk-base Database），在这样的系统中，众所周知，由于 CPU 速度与磁盘速度之间的不匹配，通常会使用缓冲池技术来提高数据库的整体性能。

所以这里的内存池也被称为缓冲池（简单理解为缓存就好了）。

具体来说，缓冲池其实就是一块内存区域，在 CPU 与磁盘之间加入内存访问，通过内存的速度来弥补磁盘速度较慢对数据库性能的影响。

拥有了缓冲池后，“读取页” 操作的具体步骤就是这样的：

• 首先将从磁盘读到的页存放在缓冲池中
• 下一次再读相同的页时，首先判断该页是否在缓冲池中。若在缓冲池中，称该页在缓冲池中被命中，直接读取该页。否则，读取磁盘上的页。

“修改页” 操作的具体步骤就是这样的：

• 首先修改在缓冲池中的页；然后再以一定的频率刷新到磁盘上。

所谓 ”脏页“ 就发生在修改这个操作中，如果缓冲池中的页已经被修改了，但是还没有刷新到磁盘上，那么我们就称缓冲池中的这页是 ”脏页“，即缓冲池中的页的版本要比磁盘的新。

至此，综上所述，我们可以得出这样的结论：缓冲池的大小直接影响着数据库的整体性能。

后台线程

后台线程其实最大的作用就是用来完成 “将从磁盘读到的页存放在缓冲池中” 以及 “将缓冲池中的数据以一定的频率刷新到磁盘上” 这俩个操作的，当然了，还有其他的作用。以下是《MySQL 技术内幕：InnoDB 存储引擎 - 第 2 版》对于后台线程的描述：

后台线程的主要作用就是刷新内存池中的数据，保证内存池中缓存的是最近的数据；此外将已修改的数据文件刷新到磁盘文件，同时保证在数据库发生异常的情况下 InnoDB 能恢复到正常运行状态。

另外，InnoDB 存储引擎是多线程的模型，也就是说它拥有多个不同的后台线程，负责处理不同的任务。这里简单列举下几种不同的后台线程：

• Master Thread：主要负责将缓冲池中的数据异步刷新到磁盘，保证数据的一致性
• IO Thread：在 InnoDB 存储引擎中大量使用了 AIO（Async IO）来处理写 IO 请求，这样可以极大提高数据库的性能。IO Thread 的工作主要是负责这些 IO 请求的回调（call back）处理
• Purge Thread：回收已经使用并分配的 undo 页
• Page Cleaner Thread：将之前版本中脏页的刷新操作都放入到单独的线程中来完成。其目的是为了减轻原 Master Thread 的工作及对于用户查询线程的阻塞，进一步提高 InnoDB 存储引擎的性能

redo log 与 WAL 策略

上文我们提到，当缓冲池中的某页数据被修改后，该页就被标记为 ”脏页“，脏页的数据会被定期刷新到磁盘上。

倘若每次一个页发生变化，就将新页的版本刷新到磁盘，那么这个开销是非常大的。并且，如果热点数据都集中在某几个页中，那么数据库的性能将变得非常差。另外，如果在从缓冲池将页的新版本刷新到磁盘时发生了宕机，那么这个数据就不能恢复了。

所以，为了避免发生数据丢失的问题，当前事务数据库系统（并非 MySQL 所独有）普遍都采用了 WAL（Write Ahead Log，预写日志）策略：即当事务提交时，先写重做日志（redo log），再修改页（先修改缓冲池，再刷新到磁盘）；当由于发生宕机而导致数据丢失时，通过 redo log 来完成数据的恢复。这也是事务 ACID 中 D（Durability 持久性）的要求。

有了 redo log，InnoDB 就可以保证即使数据库发生异常重启，之前提交的记录都不会丢失，这个能力称为 crash-safe。

举个简单的例子，假设你非常热心且 rich 的，借出去了很多钱，但是你非常 old school，不会使用电子设备并且记性不太好，所以你用一个小本本记下了所有欠你钱的人的名字和具体金额。这样，别人还你钱的时候，你就翻出你的小本本，一页页地找到他的名字然后把这次还的钱扣除掉。

但是呢，其实你平常是非常忙碌的，没办法随时随地翻小本本做记录，因此你就想出了一个主意：每当有人还你钱的时候，你就在一张白纸上记下来，然后挑个时间对照小本本把白纸上的账目都给清了。

这就是 WAL。白纸就是 redo log，小本本就是磁盘。

当然了，redo log 可不是白纸这么简单，一张用完了换一张就行了，这里有必要详细解释下。

每个 InnoDB 存储引擎至少有 1 个重做日志文件组（ redo log group），每个文件组下至少有 2 个重做日志文件（redo log file），默认的话是一个 redo log group，其中包含 2 个 redo log file：ib_logfile0 和 ib_logfile1 。

一般来说，为了得到更高的可靠性，用户可以设置多个镜像日志组（mirrored log groups），将不同的文件组放在不同的磁盘上，以此提高 redo log 的高可用性。在日志组中每个 redo log file 的大小一致，并以循环写入的方式运行。

所谓循环写入，也就是为啥我们说 redo log 不像白纸那样用完一张换一张就行，举个例子，如下图，一个 redo log group，包含 3 个 redo log file：

InnoDB 存储引擎会先写 redo log file 0，当 file 0 被写满的时候，会切换至 redo log file 1，当 file 1 也被写满时，会切换到 redo log file 2 中，而当 file 2 也被写满时，会再切换到  file 0 中。

可以看出，redo log file 的大小设置对于 InnoDB 存储引擎的性能有着非常大的影响：

• redo log file 不能设置得太大，如果设置得很大，在恢复时可能需要很长的时间
• redo log file 又不能设置得太小了，否则可能导致一个事务的日志需要多次切换重做日志文件

CheckPoint 技术

有了 redo log 就可以高枕无忧了吗？显然不是这么简单，我们仍然面临这样 3 个问题：

1）缓冲池不是无限大的，也就是说不能没完没了的存储我们的数据等待一起刷新到磁盘

2）redo log 是循环使用而不是无限大的（也许可以，但是成本太高，同时不便于运维），那么当所有的 redo log file 都写满了怎么办？

3）当数据库运行了几个月甚至几年时，这时如果发生宕机，重新应用 redo log 的时间会非常久，此时恢复的代价将会非常大。

因此 Checkpoint 技术的目的就是解决上述问题：

• 缓冲池不够用时，将脏页刷新到磁盘
• redo log 不可用时，将脏页刷新到磁盘
• 缩短数据库的恢复时间

所谓 CheckPoint 技术简单来说其实就是在 redo log file 中找到一个位置，将这个位置前的页都刷新到磁盘中去，这个位置就称为 CheckPoint（检查点）。

针对上面这三点我们依次来解释下：

1）缩短数据库的恢复时间：当数据库发生宕机时，数据库不需要重做所有的日志，因为 Checkpoint 之前的页都已经刷新回磁盘。故数据库只需对 Checkpoint 后的 redo log 进行恢复就行了。这显然大大缩短了恢复的时间。

2）缓冲池不够用时，将脏页刷新到磁盘：所谓缓冲池不够用的意思就是缓冲池的空间无法存放新读取到的页，这个时候 InnoDB 引擎会怎么办呢？LRU 算法。InnoDB 存储引擎对传统的 LRU 算法做了一些优化，用其来管理缓冲池这块空间。

总的思路还是传统 LRU 那套，具体的优化细节这里就不再赘述了：即最频繁使用的页在 LRU 列表（LRU List）的前端，最少使用的页在 LRU 列表的尾端；当缓冲池的空间无法存放新读取到的页时，将首先释放 LRU 列表中尾端的页。这个被释放出来（溢出）的页，如果是脏页，那么就需要强制执行 CheckPoint，将脏页刷新到磁盘中去。

3）redo log 不可用时，将脏页刷新到磁盘：

所谓 redo log 不可用就是所有的 redo log file 都写满了。但事实上，其实 redo log 中的数据并不是时时刻刻都是有用的，那些已经不再需要的部分就称为 ”可以被重用的部分“，即当数据库发生宕机时，数据库恢复操作不需要这部分的 redo log，因此这部分就可以被覆盖重用（或者说被擦除）。

举个例子来具体解释下：一组 4 个文件，每个文件的大小是 1GB，那么总共就有 4GB 的 redo log file 空间。write pos 是当前 redo log 记录的位置，随着不断地写入磁盘，write pos 也不断地往后移，就像我们上文说的，写到 file 3 末尾后就回到 file 0 开头。CheckPoint 是当前要擦除的位置（将 Checkpoint 之前的页刷新回磁盘），也是往后推移并且循环的：

write pos 和 CheckPoint 之间的就是 redo log file 上还空着的部分，可以用来记录新的操作。如果 write pos 追上 CheckPoint，就表示 redo log file 满了，这时候不能再执行新的更新，得停下来先覆盖（擦掉）一些 redo log，把 CheckPoint 推进一下。

综上所述，Checkpoint 所做的事情无外乎是将缓冲池中的脏页刷新到磁盘。不同之处在于每次刷新多少页到磁盘，每次从哪里取脏页，以及什么时间触发 Checkpoint。在 InnoDB 存储引擎内部，有两种 Checkpoint，分别为：

• Sharp Checkpoint：发生在数据库关闭时将所有的脏页都刷新回磁盘，这是默认的工作方式，参数 innodb_fast_shutdown=1
• Fuzzy Checkpoin：InnoDB 存储引擎内部使用这种模式，只刷新一部分脏页，而不是刷新所有的脏页回磁盘。关于 Fuzzy CheckPoint 具体的情况这里就不再赘述了。

有了 bin log 为什么还需要 redo log？

前文我们讲过，MySQL 架构可以分成俩层，一层是 Server 层，它主要做的是 MySQL 功能层面的事情；另一层就是存储引擎，负责存储与提取相关的具体事宜。

redo log 是 InnoDB 引擎特有的日志，而 Server 层也有自己的日志，包括错误日志（error log）、二进制日志（binlog）、慢查询日志（slow query log）、查询日志（log）。

其他三个日志顾明思意都挺好理解的，需要解释的就是 binlog（二进制日志，binary log），它记录了对 MySQL 数据库执行更改的所有操作，但是不包括 SELECT 和 SHOW 这类操作，因为这类操作对数据本身并没有修改。也就是说，binlog 是逻辑日志，记录的是这个语句的原始逻辑，比如 “给 ID=1 这一行的 a 字段加 1”。

可以看出来，binlog 日志只能用于归档，因此 binlog 也被称为归档日志，显然如果 MySQL 只依靠 binlog 等这四种日志是没有 crash-safe 能力的，所以为了弥补这种先天的不足，得益于 MySQL 可插拔的存储引擎架构，InnoDB 开发了另外一套日志系统 — 也就是 redo log 来实现 crash-safe 能力。

这就是为什么有了 bin log 为什么还需要 redo log 的答案。

回顾下 redo log 存储的东西，可以发现 redo log 是物理日志，记录的是 “在某个数据页上做了什么修改”。

另外，还有一点不同的是：binlog 是追加写入的，就是说 binlog 文件写到一定大小后会切换到下一个，并不会覆盖以前的日志；而 redo log 是循环写入的。

写在最后

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