深入解读MySQL InnoDB存储引擎Update语句执行过程

参考b站up 戌米的论文笔记 https://www.bilibili.com/video/BV1Tv4y1o7tA/
书籍《mysql是怎样运行的》
极客时间《mysql实战45讲》

系列文章目录和关于我

一丶Mysql整体架构

MySQL 可以分为 Server 层和存储引擎层两部分

1.Server 层

Server 层包括连接器、查询缓存、分析器、优化器、执行器等，涵盖 MySQL 的大多数核心服务功能，以及所有的内置函数（如日期、时间、数学和加密函数等），所有跨存储引擎的功能都在这一层实现，比如存储过程、触发器、视图等。

连接器

连接器负责跟客户端建立连接、获取权限、维持和管理连接
查询缓存

对于查询语句，mysql server层会将查询语句和对应的结果，使用key - value的缓存结构进行缓存，但是一旦发生更新，那么查询缓存就需要失效。因此查询缓存在高版本的mysql中已经被移除
分析器

分析器先会做“词法分析”。你输入的是由多个字符串和空格组成的一条 SQL 语句，MySQL 需要识别出里面的字符串分别是什么，代表什么。

然后做“语法分析”。根据词法分析的结果，语法分析器会根据语法规则，判断你输入的这个 SQL 语句是否满足 MySQL 语法。
优化器

优化器是在表里面有多个索引的时候，决定使用哪个索引。或者在一个语句有多表关联（join）的时候，决定各个表的连接顺序。
执行器

MySQL 通过分析器知道了你要做什么，通过优化器知道了该怎么做，于是就进入了执行器阶段，开始执行语句。开始执行的时候，要先判断一下你对这个表 T 有没有执行查询的权限，如果没有，就会返回没有权限的错误，如果有权限，就打开表继续执行。打开表的时候，执行器就会根据表的引擎定义，去使用这个引擎提供的接口。

2.存储引擎层

存储引擎层负责数据的存储和提取。其架构模式是插件式的，支持 InnoDB、MyISAM、Memory 等多个存储引擎。现在最常用的存储引擎是 InnoDB，它从 MySQL 5.5.5 版本开始成为了默认存储引擎。下面我们对比两个常用的存储引擎

	MyISAM	InnoDB
存储结构	Myisam 创建表后生成的文件有三个，分别为： frm:创建表的语句 MYD:表里面的数据文件（myisam data） MYI:表里面的索引文件（myisam index）	Innodb 创建表后生成的文件有两个，分别为： frm:创建表的语句 idb:表里面的数据+索引文件
索引	`非聚集索引`，MyISAM 是非聚集索引，数据文件是分离的，索引保存的是数据文件的指针。主键索引和辅助索引是独立的。	`聚集索引`，聚集索引的文件存放在主键索引的叶子节点上
事务支持	`不提供事务支持`	`提供事务支持`
锁的粒度	`只支持表级锁`	`支持行级锁`。
存储表的具体行数	保存表的总行数，如果select count() from table;会直接取出出该值。	没有保存表的总行数，如果使用select count(*) from table；就会遍历整个表，消耗相当大，但是在加了wehre条件后，myisam和innodb处理的方式都一样。

以下的分析针对 update t set a='1' where 主键 = 1这条语句

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二丶开启事务

在mysql中，无论用户是否手动开启一个事务，sql都是在一个事务中进行的。我们可以使用start transaction开启一个事务，commit提交事务，rollback回滚事务。

默认情况下，mysql存在自动提交(autocommit=1)，这时候即使我们没有显式开启事务，直接执行update语句，那么mysql会隐式的开启一个事务，并在这条update执行结束后自动提交

如果set autocommit = 0 或者显式开启了一个事务，那么update执行结束后不会自动提交，而是需要手动发起commit 或者rollback

无论式显式事务，还是隐式事务，mysql都会在事务内部第一次执行增删改操作的时候，给事务分配一个事务号

三丶Sql解析，查询计划生成

mysql服务器层会从连接中读取sql语句，然后进行词法解析，语法解析，查询优化（为什么update语句需要查询优化？不查出来怎么知道修改哪些行数据昵）最终生成一个AST树，这便是物理执行计划，执行器会根据执行计划，调用存储引擎的接口，

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四丶查询需要修改的数据

Mysql InnoDB Buffer Pool

Mysql索引(究极无敌细节版

mysql innodb存储引擎对磁盘的读取是以页为单位的，为了避免每次都从磁盘读取数据，innodb存在buffer pool使用LRU链表维护最近访问到的页，为了更快的从buffer pool中查找到目标页，innodb 还使用表空间号和页号作为key，页作为value，形成Hash表。如果我们目标页已经在buffer pool中那么直接返回目标页，如果不在那么需要进行磁盘io加载目标页到内存，然后缓存到buffer pool中

1.buffer pool是如何维护页在内存中的

buffer poo中存在三个关键的链表结构

Free List 空闲链表，链表中将空闲缓冲页的控制块（控制块中记录了缓冲页的位置）进行串联，用于管理未被使用的缓冲池空间
LRU List，最近最少使用链表，利用LRU算法在buffer pool满后淘汰冷门数据页（innodb 为了应对预读，全表扫描，对应LRU链表进行了改进，分成young区，和old区，解决预读：innodb规定当磁盘某个页面在初次加载到buffer pool中某个缓冲页时，该缓冲页对应的控制块会放在old区域的头部，这样预读到的且后续如果不进行后续访问的页面会逐渐从old区移除，而不影响young区使用频率高的缓冲页。，解决全表扫描：nnodb规定对于某个处于old区的缓冲页第一次访问时，就在其控制块中记录下访问时间，如果后续访问的时间和第一次访问的时间，在某个时间访问间隔内（innodb_old_blocks_time可以进行设置）那么页面不会从old区移动到young区，反之移动到young区中。这个时间间隔默认时1000ms，基本上多次访问同一个页面中的多个记录的时间不会超过1s，解决热门数据经常需要移动到LRU链头部的问题： innodb规定只有被访问的缓冲页位于young区的前1/4范围外，才会进行移动，所以前1/4的高热度的数据，不会频繁移动）
Flush List，脏链，维护在buffer pool中进行了修改，后续需要刷新到磁盘的缓冲页信息，innodb修改后的页不会立即刷盘，而是使用Flush list记录，后台存在线程定时进行刷脏

2.怎么从16k的页中找到目标数据

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结合B+树索引结构，执行引擎根据页号找到根节点，然后根据根节点中的索引数据进行比较，找到子节点，重复此过程直至找到叶子节点所在的页。

到了叶子节点所在的页后，根据叶子节点页中的Page Dictionary中的槽找到目标记录所在的组，然后遍历这一组中的记录，找到目标记录。如果是范围查询，还需要根据B+树叶子节点间的双向指针继续查找，直到找到不符合要求的记录位置。（为了避免我们在遍历B+树的时候，其他线程修改了B+树的结构，此过程还需要对B+树进行加闩锁）（详细可看 Mysql索引(究极无敌细节版中的InnoDB索引方案一节）

五丶检验锁和加锁

Mysql 锁

1.Mysql中的锁

元数据锁MDL，mysql服务器层的MDL主要是避免操作数据的同时存在另外线程修改表结构，实现二者的互斥
innodb表锁
- 表级S锁，X锁
  
  使用Lock Tables t Read，innodb存储引擎会对表t加共享锁
  
  使用Lock tables t write，innodb存储引擎会对表t加独占锁
- 表级意向锁：
  
  innodb存储引擎中，当对表中某些记录加S锁之前，会在表上加上一个IS锁，同样加X锁之前会加表级IX锁，这里的I表示意向锁，S or X表示共享还是互斥，表级意向锁存在的目的是后续对表加S锁，X锁的时候，可以快速判断表中是否存在加锁的记录，避免遍历每一个记录查看是否被加锁。
innodb 行锁
- Record Lock
官方名称Lock_REC_NOT_GAP

记录锁有S锁和X锁，S型记录锁之间可以共享，X型记录锁和S型记录锁，X型记录锁互斥
- GAP Lock
innodb的可重复读级别，使用词锁解决幻读问题，前面我们说过，其难点在于，加锁的时候幻影记录还未出现。官方使用Lock_GAP实现如下操作

此处的gap锁可以反之其他事务在number为8记录前面的间隙插入新的记录，在区间（3，8）内无法进行插入操作，当另外一个事务要插入number为4的记录时，首先需要定位到该条记录的下一条记录，也就是number为8的记录，此时number为8的记录具备gap锁，所以将阻塞插入操作，直到gap锁被释放，其他事务才能进行插入。
gap锁出现的目的，就是为了防止插入幻影记录，如果对记录上gap锁，并不会限制其他事务对记录加记录锁。

innodb有两个虚拟的记录Infimum(虚拟最小)，Supermun(虚拟最大)当我们想在(xx,正无穷)范围锁住幻影记录时就可以对Supermun加gap锁。
- Next-Key Lock
Next-Key Lock = 记录锁 + gap锁，既锁住记录，也锁住记录之前的间隙
- Insert Intention Lock
插入意向锁，表示事务想在某个间隙插入新的记录，但是当前处于等待状态。

比如事务A持有（4，8）范围内的gap锁，事务B和C，想插入（4，8）范围内的记录，就会在内存中生成事务B，C对应的插入意向锁，当前事务A释放gap锁的时候，将唤醒事务B和C，事务B和C可以同时获取插入意向锁，然后进行插入。插入意向锁并不会阻止对记录继续上锁。
- 隐式锁
为事务生成内存中的锁结构并不是一个0成本的事情，为了节省这个成本，提出隐式锁的概念。

当一个事务插入语一条记录A，其他事务
1. select xxx Lock in share mode读取记录A（获取记录A的S锁），或者使用select xxx for update（获取记录A的X锁）
2. 立即修改记录A（获取x锁）
对于聚簇索引来说，有一个隐藏列trx_id此列存储着最后更改记录的事务id，在当前事务A插入记录后，便是存储着当前事务A的id，其他事务B企图获取x锁，s锁的时候，就需要下先看一下，trx_id隐藏列对应的事务是否存活，如果不是那么正常获取，反之需要为当前事务A创建一个x锁内存结构，并标记is_waiting为false，然后事务B将为自己创建一个锁结构，is_waiting 为true然后事务B进入等待状态

对于二级索引来说，其不具备隐藏列trx_id但是在二级索引页面的page header中的page_maxt_trx_id属性，记录了改动页面最大的事务id，如果其属性值小于当前最小的活跃事务id，那么说明对页面的改动事务已经提交，否则需要定位到二级索引记录，然后回表对聚簇索引进行上述聚簇索引的操作。

一个事务对新插入的记录不需要显示的加锁，由于事务id的存在相当于加了一个隐式锁，别的事务需要加S锁或者X锁的时候，先帮之前的事务生成锁结构，然后为自己生成锁结构，再进入阻塞状态。隐式锁起到了延迟加锁的作用，也许别的事务不会获取于隐式锁冲突的锁，这时候可以减少内存中生成锁结构。

2.一条Update语句涉及的锁

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2.1加共享元数据锁

为了避免当前事务操作的时候，存在另外的用户对当前表进行DDL操作，mysql首先会为当前操作的表加共享元数据锁。这个过程可能存在阻塞的可能，如果当前事务企图加共享元数据锁的时候，存在另外一个事务正在对表进行DDL操作，这时候另外一个事务上了互斥元数据锁，这时候会出现当前事务阻塞的情况

2.2 加表级意向互斥锁

此阶段也可能存在阻塞，但是由于innodb支持行锁，基本上很少有人给表上锁。如果执行当前事务之前存在另外一个事务给表上了表记共享锁，表记互斥锁，那么当前操作也会被阻塞。

加表记意向锁的好处在于，若没有意向锁，那么其他事务对表加锁的时候，需要遍历表中所有记录确保当前行中的记录没有被上锁

2.3 行锁

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innodb中的行锁，其实是在内存中，为当前行生成一个锁结构，记录事务id，索引信息，锁信息，锁类型等.如果当前事务加锁的时候，记录并没有加锁，那么会生成一个锁结构存储于内存中。如果锁已经被占用那么会挂起当前事务，直到锁被释放后唤醒当前事务。

六丶修改数据和生成日志

在成功上锁之后，就可以放心的更新数据了，innodb将写三部分内容

1.写缓冲页

如果修改前后这行数据的大小完全没有发生改变，每一个字段所占用的大小和之前一样，那么进行就地更新
但凡存在任何一个字段的大小发生了改变，那么删除旧记录，将旧纪录放入页的垃圾链表中，插入新的记录

不进行需要修改sql中指定的字段，还需要更新trx_id=当前事务的id,roll_pointer = 指向undo log

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buffer pool中脏页的刷盘依赖于后台定时任务线程定时进行刷新，如果修改到此为止将存在数据丢失的问题，为此innodb存储引擎还需要写入以下两种日志

2.写undo log

Mysql InnoDB多版本并发控制MVCC

undo log是为了记录行数据修改前的结果，用于回滚和mvcc。undo log 可以分为两种——记录insert undo log，和 update/delete undo log，生成的undo log会写入到undo log buffer。

insert undo log 如何帮助回滚刚insert的一行数据

insert undo log实际上记录了插入行数据的主键，回滚是只需要根据主键进行删除即可
update/delete undo log怎么回滚update/delete的一行数据

update/delete操作的回滚需要记录操作前数据的完整信息

update/delete undo log中的trx_id,roll_pointer是为了支持mvcc，并且还需要记录修改删除前后的列信息，便于回滚恢复记录

2.1.mvcc

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如图多个版本的数据，在undo log中进行了记录，并且使用roll_pointer,进行串联，形成版本链。快照读查询语句执行前，或者使用start transaction with consistent snapshot（立即生成read view）会生成一个read view（一致性视图，如下）

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read view包含如下几个字段

m_ids:在生成read view时，当前系统中活跃的读写事务id列表
min_trx_id:生成read view时，当前系统中活跃的读写事务中最小事务id，也就是m_ids中的最小值
max_trx_id:生成read view时，系统应该分配给下一个事务的事务id值
creator_trx_id:生成该read view的事务的事务id

2.2如何利用一致性视图判断数据是否可见

如果被访问版本的trx_id和creator_trx_id相同，意味着当前事务在访问自己修改的记录，自然可见
如果访问版本的trx_id属性值小于read view中的min_trx_id 表明此版本是生成read view之前已经提交的事务，那么自然可见
如果访问版本的trx_id,大于等于read view中的max_trx_id说明，当前版本数据是生成read view后开启事务产生的，那么自然不可见
如果访问版本的trx_id 介于min_trx_id和max_trx_id之间，需要判断trx_id是否位于m_ids列表中，如果在说明创建read view时生成该版本的事务还是活跃的，那么该版本，不可被访问，如果不在说明创建read view 时生成该版本的事务已经提交，可以被访问到

2.3Read Committed和 Repeatable Read的不同

Read Committed——每次读取数据前都生成一个Read View

这样可以保证生成Read view 中的m_ids是实时活跃事务id集合，也许第一次读取的时候事务A没提交，其id位于m_ids中，但是第二次读取的时候事务A提交了，事务A将不位于m_ids中，这样在第二次读取的时候，通过m_ids判断事务A是否提交的时候，可以得到事务A已经提交了，然后让事务A版本产生的数据可见（见2.2.4中的内容）。
Repeatable Read——如果使用begin开启事务那么在第一次查询的时候生成Read view，如果使用start transaction with consistent snapshot那么执行的时候就会生成read view

这样可以保证当前事务从头到尾都是read view中记录的内容是一致的，第一次读取的时候事务A没有提交，那么不可见，但是第二次读取的时候事务A提交了，但是read view的m_ids 和max_trx_id可以判断事务A不可见，比如事务A事务id小于max_trx_id意味着生成read view是事务A启动但是没提交，即使第二次读事务A提交了，但是m_ids中还是包含事务A，那么不可见。如果事务A事务id大于max_trx_id，那么自然第二次还是大于max_trx_id，也是不可见的，从而实现了可重复读。

3.写redo log

Mysql InnoDB Redo log

redo log 记录事务修改了哪个表空间（space id属性），哪个页（page number 属性），修改后的值（data属性）

即使是非常简单的一条变更sql，往往涉及到多出的改动，比如需改sql数据的字符数发生了变更，需要先删除，后插入。并且需要对上一条行记录的next_record 属性进行修改，页中行数据的修改，往往同样需要修改page header，page dictionary等内容，并且可能伴随着B+树节点分裂和合并。为了解决存在多种不同修改的问题，innodb存在多种类型的redo log。

3.1 mini-transaction

innodb 把一次变更分为多个mini-transaction（MTR）一个MTR包含一组redo log，这一组redo log以一个特殊类型的redo log作为类型，恢复的时候，这一组redo log具备原子性，只有检测到特殊类型的redo log才任何一组redo log是完整的才会进行恢复（B+树叶子节点的分裂，不能说分裂一半）

3.2 log buffer

生成redo log，会写入到log buffer，log buffer是一块连续的内存空间，由一个个大小为512B的log block组成，默认16mb大小。生成的redo log会找最小的一个redo log block 顺序写入

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buf_next_to_write 标记redo log已经落盘的位置
buf_free 是标记buffer pool 剩下的空闲空间

3.3 redo log 刷盘的时机：

事务提交
log buffer 空间低于50%
后台线程周期性刷盘
mysql服务正常关闭
做checkpoint

3.4 redo log 进行崩溃恢复

从checkpoint_lsn位置开始读取redo log，来恢复脏页和undo log，然后通过undo log把所有未提交的事务的脏页进行回滚

七丶本地提交

提交阶段 innodb存储引擎需要落盘redo log，mysql服务器层需要落盘binlog

1.binlog

二进制逻辑日志，在逻辑备份和主备复制中发挥重要作用，具备三种格式

statement

每一条会修改数据的 SQL 都会记录在 binlog 中。

Statement 模式只记录执行的 SQL，不需要记录每一行数据的变化，因此极大的减少了 binlog 的日志量，避免了大量的 IO 操作，提升了系统的性能。

但是，正是由于 Statement 模式只记录 SQL，而如果一些 SQL 中包含了函数，那么可能会出现执行结果不一致的情况。比如说 uuid() 函数，每次执行的时候都会生成一个随机字符串，在 master 中记录了 uuid，当同步到 slave 之后，再次执行，就获取到另外一个结果了。

所以使用 Statement 格式会出现一些数据一致性问题。
row

Row 格式不记录 SQL 语句上下文相关信息，仅仅只需要记录某一条记录被修改成什么样子了。

Row 格式的日志内容会非常清楚的记录下每一行数据修改的细节，这样就不会出现 Statement 中存在的那种数据无法被正常复制的情况。

不过 Row 格式也有一个很大的问题，那就是日志量太大了，特别是批量 update、整表 delete、alter 表等操作，由于要记录每一行数据的变化，此时会产生大量的日志，大量的日志也会带来 IO 性能问题
mixed

Row 格式不记录 SQL 语句上下文相关信息，仅仅只需要记录某一条记录被修改成什么样子了。

Row 格式的日志内容会非常清楚的记录下每一行数据修改的细节，这样就不会出现 Statement 中存在的那种数据无法被正常复制的情况。

不过 Row 格式也有一个很大的问题，那就是日志量太大了，特别是批量 update、整表 delete、alter 表等操作，由于要记录每一行数据的变化，此时会产生大量的日志，大量的日志也会带来 IO 性能问题

2.怎么保证binlog 和redo log状态一致

mysql采用了内部XA事务的机制保证binlog，和redo log的状态顺序一致，通过两阶段提交的方式实现，两阶段提交存在一个协调者和多个参与者，在mysql中binlog是协调者，redo log是参与者

2.1mysql的两阶段提交

prepare阶段
- innodb刷redo log到磁盘，redo log刷盘完成后，修改事务状态为TRX_PREPARED
- prepare如果失败，那么事务会回滚，而prepare成功那么进入commit阶段
commit阶段
- mysql服务器层写入binlog，写入完成后，修改事务状态为TRX_NOT_STARTED,表示事务已经成功提交

2.2宕机的处理

事务转换若为TRX_ACTIVE那么回滚事务
事务状态为TRX_NOT_STARTED 那么说明redo log 和binlog都成功落盘，这时候任务事务已经提交
恢复的时候如果发现事务状态为TRX_PREPARED,根据binlog的状态判断是提交还是回滚。
- 若binlog 写入失败，那么回滚
- 若binlog写入成功那么提交并修改事务为TRX_NOT_STARTED

3.redo log 和binlog 物理落盘策略

3.1 innodb_flush_log_at_trx_commit空置redo log的落盘

0表示每秒进行一次刷新
1表示每次事务提交时落盘
2表示每次事务提交都只写redolog缓冲写道操作系统缓存中，由操作系统决定何时刷盘

3.2 sync_binlog控制binlog的落盘

0 表示当事务提交之后，MySQL不做fsync之类的磁盘同步指令刷新binlog_cache中的信息到磁盘，而让Filesystem自行决定什么时候来做同步，或者cache满了之后才同步到磁盘。
n表示当每进行n次事务提交之后，MySQL将进行一次fsync之类的磁盘同步指令来将binlog_cache中的数据强制写入磁盘。
1表示每次事务提交都刷盘

八丶主备复制

主库写入binlog之后，备库的io线程会读取主库的binlog，并转存为本地的中继日志relay log，备库上的sql线程读取relay log并在本地执行

1.主备复制的策略

异步复制：主库写完binlog后即可返回提交成功，无需等待备库响应
半同步复制：主库接受指定数量的备机转储relay log成功的ACK后可返回提交成功（还支持超时时间，超时没有返回那么主库返回成功）
同步复制：主库等备库回放relay log执行完，事务之后才能返回提交成功

不同的策略，其性能和一致性要求不同，也影响到主库能否返回

九丶返回提交成功

至此mysql会给客户端返回成功

十丶脏页刷盘

innodb后台有专门的线程负责将buffer pool中的脏页刷新到磁盘

从LRU链表中的冷数据刷新一部分页面到磁盘

后台线程定时从LRU链表尾部扫描一些页面，扫描的页面数量可以通过innodb_lru_scan_depth指定，如果在LRU中发现脏页，那么刷新到磁盘
从flush链表刷新一部分页面到磁盘

后台线程也会定时从flush链表中刷新一部分页面到磁盘，刷新速率取决于系统是否繁忙

如果后台线程刷新的很慢，且有新的页面需要进行缓存，这时候会从LRU链表尾部看看是否有可以直接释放的非脏页，如果不存在那么需要刷盘然后缓存新的页。

深入解读MySQL InnoDB存储引擎Update语句执行过程

一丶Mysql整体架构

1.Server 层

2.存储引擎层

二丶开启事务

三丶Sql解析，查询计划生成

四丶查询需要修改的数据

1.buffer pool是如何维护页在内存中的

2.怎么从16k的页中找到目标数据

五丶检验锁和加锁

1.Mysql中的锁

Insert Intention Lock

2.一条Update语句涉及的锁

2.1加共享元数据锁

2.2 加表级意向互斥锁

2.3 行锁

六丶修改数据和生成日志

1.写缓冲页

2.写undo log

2.1.mvcc

2.2如何利用一致性视图判断数据是否可见

2.3Read Committed和 Repeatable Read的不同

3.写redo log

3.1 mini-transaction

3.2 log buffer

3.3 redo log 刷盘的时机：

3.4 redo log 进行崩溃恢复

七丶本地提交

1.binlog

2.怎么保证binlog 和redo log状态一致

2.1mysql的两阶段提交

2.2宕机的处理

3.redo log 和binlog 物理落盘策略

3.1 innodb_flush_log_at_trx_commit空置redo log的落盘

3.2 sync_binlog控制binlog的落盘

八丶主备复制

1.主备复制的策略

九丶返回提交成功

十丶脏页刷盘

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