1.前言

在當今數據驅動的時代，數據庫系統作為信息存儲和管理的核心組件，其性能和可靠性直接影響著應用的穩定性和用戶體驗。MySQL，作為最流行的開源關系型數據庫管理系統之一，被廣泛應用于各類互聯網應用中。然而，許多開發者和數據庫管理員對其內部機制知之甚少，特別是在事務處理和日志管理方面。

事務的ACID特性（原子性 Atomicity、一致性 Consistency、隔離性 Isolation 和持久性 Durability）是保障數據庫操作可靠性和數據一致性的關鍵。為了實現這些特性，MySQL引入了多種日志機制，其中Undo Log、Redo Log和 Binlog 扮演著至關重要的角色。這些日志不僅確保了事務的正確執行和系統的高可用性，還為數據恢復和復制提供了堅實的基礎。

本文將帶您深入探討MySQL中Undo Log、Redo Log和Binlog的核心機制，全面解析它們如何協同工作以保障事務的ACID特性。從查詢優化到數據修改，我們將揭示這些日志在實際應用中的具體實現方式和作用機制，幫助您全面掌握MySQL事務管理的內部原理，提升數據庫設計和運維的能力。

2.MySQL的架構

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從圖中可以看出，MySQL 的架構可以大致劃分為四個層次：連接層、服務層、存儲引擎層和文件系統層。

• 連接層：負責對來自客戶端的連接進行權限驗證，并將連接信息存入連接池中，方便后續的連接復用。
• 服務層：主要負責 SQL 語句的解析與優化，還包括查詢緩存和 MySQL 內置函數的實現。
• 存儲引擎層：提供多種可插拔的存儲引擎，允許我們通過不同的引擎進行數據的存取操作。存儲引擎使得 MySQL 能夠直接與硬盤上的數據和日志進行交互，用戶可以根據需求選擇合適的引擎。
• 文件系統層：這一層主要包括日志文件、數據文件及與 MySQL 相關的其他程序。在這四個層次中，服務層和存儲引擎層構成了架構的核心。服務層負責處理 MySQL 的核心邏輯，而存儲引擎層則直接負責數據的存取操作。

3.Server服務層的功能

3.1 查詢解析與優化

• 語法解析：將客戶端發送的 SQL 查詢轉化為可理解的內部結構，檢查 SQL 語句是否符合 MySQL 語法規則。后續步驟的傳遞和處理就是基于這個結構的。
• 查詢重寫：服務層會將一些查詢優化為等效的、執行效率更高的形式。
• 查詢優化：MySQL 服務層有一個查詢優化器，會基于數據統計信息，選擇最優的執行計劃。包括表的連接順序、索引的選擇等。

3.2 查詢緩存

MySQL 服務層可以將一些查詢的結果緩存起來，尤其是頻繁執行的查詢。如果客戶端請求的查詢已經存在于緩存中，MySQL 可以直接從緩存中返回結果，而無需重新執行查詢。但是緩存在生產環境一般是不開啟的，除非經常有SQL一模一樣的查詢。緩存嚴格要求2次SQL請求要完全一樣。SQL語句，連接的數據庫，協議版本，字符集等因素不一樣，都會導致緩存失效。從8.0版本開始，MySQL不在使用緩存。

3.3 SQL 執行

在查詢解析和優化之后，服務層負責將 SQL 語句執行。服務層會將解析后的查詢計劃傳遞給存儲引擎層，存儲引擎負責實際的數據操作。

4.Server服務層的核心組件

MySQL服務層有三個核心組件，分別是解析器，優化器，執行器。每個組件在查詢的過程中分別代表著不同的角色，下面將分別介紹這三者的作用：

4.1 解析器

解析器是 SQL 查詢執行的第一步，它的主要職責是將用戶發送的 SQL 語句解析成數據庫能夠理解和處理的內部結構。這個過程包括以下幾個子階段：

• 詞法分析：解析器首先對 SQL 語句進行詞法分析。詞法分析的任務是將 SQL 語句拆分成一系列有意義的“單詞”或“標記”（Tokens），例如：表名，列名，操作符，關鍵字等。這個階段的輸出是一個由標記組成的列表，為后續的語法分析提供基礎。
• 語法分析：語法分析的任務是根據 SQL 語法規則將標記組合成一個層次化的結構，通常是 解析樹（Parse Tree） 或 抽象語法樹（Abstract Syntax Tree）。解析樹的每個節點代表了 SQL 語句的一個語法結構單元。在這一階段，MySQL 會檢查 SQL 語句的語法是否正確，并生成語法樹。如果 SQL 語法不正確，解析器會報錯并拒絕執行。
• 語義分析：語義分析主要是檢查 SQL 語句中的每個對象是否符合數據庫的實際情況。如表名、字段名是否存在，用戶是否對相關表和列擁有執行權限，數據類型是否匹配等。

解析器將 SQL 語句從文本形式轉化為數據庫可以理解的內部表示。它完成了從詞法、語法到語義的分析，并確保 SQL 語句符合語法和語義規則。

4.2 優化器

優化器的主要任務是對 SQL 查詢進行優化，生成一個最優的執行計劃，從而提高查詢性能。優化器的工作基于查詢的解析樹和元數據，它會嘗試在不同的查詢執行策略中選擇效率最高的一個。

4.2.1 邏輯優化

在這一階段，優化器會進行一些邏輯層面的優化，主要目的是通過調整 SQL 語句的結構來提高查詢效率。這些優化包括：

• 消除冗余的子查詢：將某些子查詢轉換為連接或合并查詢。
• 重寫查詢：比如將 OR 條件轉換為 UNION 操作。
• 查詢合并：將多個查詢合并成一個查詢。
• 移除不必要的操作：例如消除不需要的 ORDER BY 或 DISTINCT。

4.2.2 物理優化

優化器根據數據庫的具體執行引擎、索引、統計信息等做出的決策。這個階段會根據優化器評估的成本模型選擇合適的執行計劃。具體的優化措施包括：

• 選擇合適的連接方式：比如選擇 Nested Loop Join、Hash Join 或 Sort Merge Join。
• 選擇索引：通過選擇合適的索引來加速數據訪問。
• 選擇合適的排序方式：通過使用索引掃描或臨時表來避免全表掃描。

優化器會使用基于成本的模型（Cost-Based Optimization）來評估每種查詢執行計劃的成本，選擇成本最低的執行計劃。其核心是通過計算不同執行計劃的資源消耗（如 CPU 時間、I/O 操作等），并選出最優的執行策略。

優化器的目標是通過多種優化策略來降低查詢的執行成本，生成一個盡可能高效的執行計劃。它在邏輯層面和物理層面對 SQL 查詢進行優化，以減少查詢執行所需的資源。

4.3 執行器

執行器是 SQL 查詢執行過程的最后一步，負責根據優化器生成的執行計劃來實際執行 SQL 查詢，返回查詢結果或修改數據庫的狀態。

4.3.1 權限檢查

在執行之前，執行器會首先檢查用戶是否有權限執行相應的操作。如果沒有權限，則返回錯誤信息。

4.3.2 執行計劃的執行

執行器根據優化器選擇的執行計劃一步步執行 SQL 操作。執行器的主要工作包括：

• 表掃描：根據查詢條件決定是否使用索引、是否全表掃描。
• 連接操作：根據優化器選擇的連接方式（如嵌套循環連接、哈希連接等）執行表之間的數據合并。
• 排序和聚合：執行查詢中的 ORDER BY、GROUP BY 等操作。
• 數據返回：查詢結果被返回給用戶，修改操作則會提交事務。

4.3.3 事務管理

對于涉及數據修改的 SQL（如 INSERT、UPDATE、DELETE 等），執行器還需要管理事務的提交和回滾操作，確保數據的一致性和持久性。這些操作會與 MySQL 的日志系統（Undo Log、Redo Log、Binlog） 密切交互，確保事務的 ACID 屬性。

執行器根據優化器生成的執行計劃實際執行 SQL 查詢，完成數據操作，返回查詢結果或更新數據庫狀態。它是查詢執行的最后環節，直接與 MySQL 的存儲引擎進行交互。

5.MySQL查詢語句的執行過程

MySQL一條SQL語句的執行過程可以大致分為以下幾個步驟：

• 首先，通過連接器，客戶端與MySQL服務器建立連接，并完成身份認證和權限驗證過程。在此過程中，客戶端需要提供用戶名和密碼以證明其合法性，服務器則會對這些信息進行核對。
• 檢查是否開啟緩存。MySQL 8.0之前，Query Cache 確實會緩存完全相同的查詢結果，以便重復執行相同查詢時直接返回緩存數據。然而，MySQL 8.0及以后版本已經完全棄用Query Cache，因此在MySQL 8.0及更高版本中這一步驟不在適用。
• MySQL的解析器會對查詢語句進行解析，檢查語法是否正確，并將查詢語句轉換為內部數據結構。預處理器則會根據MySQL的規則進一步檢查解析樹是否合法，如檢查數據表或數據列是否存在等。
• 優化器會根據查詢語句的結構、表的統計信息等因素，生成多個可能的執行計劃，并通過成本估算器選出最優的執行計劃。這一步旨在提高查詢效率，降低資源消耗。
• 執行器按照優化器選擇的執行計劃，調用存儲引擎的API來執行查詢。存儲引擎負責實際的數據存儲和檢索，根據執行器的請求，讀取或寫入數據。
• 存儲引擎負責實際的數據存儲和檢索工作，根據執行器的請求，讀取或寫入數據。
• 如果開啟了Query Cache且查詢結果能夠命中緩存，查詢結果會從緩存中直接返回。而如果沒有開啟Query Cache或緩存沒有命中，MySQL會直接返回查詢結果。

6.MySQL修改語句的執行過程

我們簡單列舉一條SQL為例 update table set name=“張三” where id = 10。具體的還行流程如下圖：

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• 找存儲引擎取到 id = 10 這一行記錄。
• 根據主鍵索引樹找到這一行，如果 id = 10 這一行所在的數據頁本來就在內存池（Buffer Pool）中，就直接返回給執行器；否則，需要先從磁盤讀入內存池，然后再返回。
• 記錄Undo Log日志，對數據進行備份，便于回滾。
• 拿到存儲引擎返回的行記錄，把 name 字段設置為 “張三”，得到一行新的記錄，然后再調用存儲引擎的接口寫入這行新記錄。
• 將這行新數據更新到內存中，同時將這個更新操作記錄到 Redo Log 里面，為 Redo Log 中的事務打上 prepare 標識。然后告知執行器執行完成了，隨時可以提交事務。
• 生成這個操作的 Binlog，并把 Binlog 寫入磁盤。
• 提交事務。
• 把剛剛寫入的 Redo Log 狀態改成提交（commit）狀態，更新完成。

以上只是一個簡單的case，方便我們能夠簡單的熟悉流程。接下來，我們對update過程中的全流程進行梳理，具體的流程如下圖:

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• 首先客戶端發送一條 SQL 語句到 Server 層的 SQL interface。
• SQL interface 接到該請求后，先對該條語句進行解析，驗證權限是否匹配，也就是在我們上文中講到的執行器中在執行。
• 驗證通過以后，分析器會對該語句分析，是否語法有錯誤等。
• 接下來是優化器生成相應的執行計劃，選擇最優的執行計劃，然后是執行器根據執行計劃執行這條語句。
• 執行器從Buffer Pool中獲取數據頁的數據，如果數據頁沒有，需要從磁盤中進行加載。
• 開啟事務，修改數據之前先記錄Undo Log，寫入Buffer Pool的Undo Page。
• 開始更新數據頁中的記錄，被修改的數據頁稱為臟頁，修改會被記錄到內存中的 Redo Log Buffer中，再刷盤到磁盤的Redo Log文件，此時事務是 perpare階段。
• 這個時候更新就完成了，當時臟頁不會立即寫入磁盤，而是由后臺線程完成，這里會用double write來保證臟頁刷盤的可靠性。
• 通知Server層，可以正式提交數據了， 執行器記錄Binlog cache，事務提交時才會將該事務中的Binlog刷新到磁盤中。
• 這個時候Update語句完成了Buffer Pool中數據頁的修改、Undo Log、Redo Log緩存記錄，以及記錄Binlog cache緩存。
• commit階段，這個階段是將Redo Log中事務狀態標記為commit。
• 此時Binlog和Redo Log都已經寫入磁盤，如果觸發了刷新臟頁的操作，先把臟頁copy到double write buffer里，double write buffer 的內存數據刷到磁盤中的共享表空間 ibdata，再刷到數據磁盤上數據文件 ibd。

以上就是修改語句的全部流程，可以看到，上圖中涉及刷盤的操作本初沒有詳細講解，接下來，將結合三大日志，詳細講解刷盤相關操作。

7.Undo Log、Redo Log和Binlog日志實現事務的ACID特性

7.1 事務的ACID特性概述

在深入理解Undo Log、Redo Log和Binlog之前，首先需要明確事務的ACID特性，這些特性是確保數據庫操作可靠性和一致性的基石。

• 原子性（Atomicity）：事務中的所有操作要么全部成功，要么全部失敗，不會出現部分完成的狀態。
• 一致性（Consistency）：事務的執行必須使數據庫從一個一致性狀態轉變到另一個一致性狀態，確保數據的完整性。
• 隔離性（Isolation）：指在多事務并發執行時，一個事務的操作對其他事務的影響程度。它確保事務之間的操作是相互獨立的，避免并發帶來的數據不一致問題。
• 持久性（Durability）：一旦事務提交，其對數據庫的修改是永久性的，即使系統發生故障也不會丟失。

7.2 Undo Log（回滾日志）

Undo Log記錄了事務在修改數據之前的原始狀態，用于在事務回滾時撤銷未完成的修改，確保事務的原子性和隔離性。

Undo Log主要的功能有兩個：事務回滾和MVCC。

首先來說事務回滾，事務如何通過Undo Log進行回滾操作呢？其實很簡單，只需要在Undo Log日志中記錄事務中的反向操作即可，發生回滾時直接通過Undo Log中記錄的反向操作進行恢復。例如：

• 事務進行insert操作，Undo Log記錄delete操作。
• 事務進行delete操作，Undo Log記錄insert操作。
• 事務進行update操作（value1 改為value2 ），Undo Log記錄update操作（value2 改為value1 ）。

Undo Log 保存的是一個版本的鏈路，使用roll_pointer這個字段來連接的。多個事務的Undo Log 日志組成了一個版本鏈，如圖：

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在上圖中：

• trx_id代表事務id，記錄了這一系列事務操作是基于哪個事務。
• roll_pointer代表回滾指針，就是當要發生rollback回滾操作時，就通過roll_pointer進行回滾，這個鏈表稱為版本鏈。在事務執行過程中，如果發生錯誤或主動回滾，Undo Log 會將數據恢復到事務開始前的狀態，確保事務的所有操作要么全部完成，要么全部撤銷，從而實現原子性。

為了 提升 Undo Log 讀寫性能， Undo頁還存在于Buffer Pool中，因為Buffer Pool 是 InnoDB 的內存緩存，用于存儲數據頁和索引頁，以便快速訪問。它通過減少磁盤 I/O，提高數據庫的整體性能。將Undo頁放在緩存中，可以加速事務的回滾和數據恢復。

當事務commit之后，不會立即刪除，會保留至所有快照讀完成。后續會通過后臺線程中的Master Thread或Purge Thread進行Undo Page的回收工作。

再說MVCC，實現了自己 Copy-On-Write思想提升并發能力的時候， 也需要數據的副本，如上圖，既然已經存在了這么多Undo Log的副本，那么MVCC可以直接復用這些副本數據。

所以，Undo Log中的副本，可以用于實現多版本并發控制（MVCC），提升事務的并發性能，同時每一個事務操作自己的副本，實現事務的隔離性。

實現MVCC主要通過三個元素，一個是我們上面已經提到的Undo Log版本鏈，一個是readView，最后就是我們上面已經提到的這些字段。因為整個課題比較大，在這里就不在過多的贅述。

7.3 Redo Log(重做日志)

Redo Log記錄了事務對數據的修改操作，用于在系統崩潰后恢復已提交事務的修改，確保事務的持久性。

7.3.1 Redo Log 日志執行過程

當一個更新事務到達時，Redo Log的處理過程如下：

• 首先，從磁盤讀取原始數據到Buffer Pool（內存中），然后在內存中對數據進行修改，修改后的數據將被標記為臟頁。
• 接著，系統會生成一系列重做日志，并將其寫入Redo Log Buffer，日志內容記錄的是數據修改后的新值。
• 當事務提交（commit）時，Redo Log Buffer中的內容會被刷新到Redo Log File中，并采用追加寫的方式將日志記錄寫入文件。
• 定期會將內存中修改過的數據刷新回磁盤，以保證數據持久性。

Redo Log利用WAL（Write-Ahead Logging）機制來保證故障恢復的安全性（crash-safe）。

WAL的核心思想是先寫日志，再寫磁盤。根本原因是機械磁盤的性能，日志是順序寫，而數據頁是隨機寫。順序寫的性能更高，所以先把日志歸檔。具體來說，當緩存頁被修改（即變成臟頁）后，相關的操作會先記錄到Redo Log Buffer中。在事務提交（commit）時，后臺線程會將Redo Log Buffer中的內容刷新到磁盤上（事務提交是Redo Log默認刷盤的時機）。此時，雖然臟頁還沒有寫回磁盤，但只要Redo Log成功寫入磁盤，就可以認為此次修改操作已完成。這是因為，即使發生故障導致臟頁丟失，我們也可以通過磁盤上的Redo Log來恢復數據。因此，Redo Log與Undo Log的配合作用如下：

• 若事務在提交前發生崩潰，則可以通過Undo Log回滾事務。
• 若事務在提交后發生崩潰，則可以通過Redo Log來恢復事務。

7.3.2 Redo Log日志文件寫入機制

Redo Log采用固定大小并循環寫入的方式，類似環形緩沖區。當日志文件寫滿時，會從頭開始覆蓋之前的內容。這樣的設計是因為Redo Log記錄的是數據頁的修改，而一旦Buffer Pool中的數據頁被刷寫到磁盤，之前的Redo Log記錄就不在有效。新的日志會覆蓋這些過時的記錄。此外，硬盤上的Redo Log文件并非單一存在，而是以文件組的形式存儲，每個文件的大小都相同。

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在寫入數據的同時，也需要執行擦除操作。Redo Log成功刷盤到磁盤后，才可以進行擦除。因此，我們使用兩個指針來管理這一過程：

• write pos：表示當前日志記錄寫入的位置，即當前Redo Log文件已寫到哪里。
• checkpoint：表示當前可以擦除的位置，即Redo Log文件中哪些記錄已不在需要，可以被新的日志覆蓋。

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在圖示中，黃色部分表示已寫入完成的區域，而綠色部分則代表空閑區域。

write pos和checkpoint指針之間的綠色區域，表示剩余的可寫入空間，即Redo Log文件的空閑/可用部分。

當進行數據頁刷盤操作（checkpoint）時，checkpoint指針會順時針移動，覆蓋掉已寫入的黃色區域，使其變為綠色。

當write pos追趕上checkpoint時，意味著Redo Log文件已滿，此時必須強制執行checkpoint操作，刷新Buffer Pool中的臟頁并將其寫入磁盤。隨后，checkpoint指針會被移動，這樣就可以繼續向Redo Log文件中寫入新的數據。

7.3.3 Redo Log Buffer刷盤策略

Redo Log Buffer刷盤策略主分為三種，由核心參數innodb_flush_log_at_trx_commit來控制。具體的流程如同下圖：

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• innodb_flush_log_at_trx_commit=0

刷盤時機：InnoDB每秒鐘會將日志緩存（Redo Log Buffer）刷新到磁盤，而不是在每次事務提交時進行刷新。即便事務已提交，日志僅會寫入內存中的日志緩沖區，1秒鐘后由后臺線程將其寫入磁盤。

持久性：如果發生數據庫崩潰，可能會丟失最近1秒內的事務數據。

性能：這種方式提供最高的性能，因為磁盤寫入的頻率最小，但相應的持久性較弱。

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• innodb_flush_log_at_trx_commit=1（默認設置）

當設置為1時，表示每次事務提交時，都會執行刷盤操作。這意味著在默認配置下，系統提供高可靠性，但性能較低。

刷盤時機：每當事務提交時，InnoDB會將日志緩沖區的內容寫入到文件系統緩存中，并立即使用fsync將其刷新到磁盤。

持久性：這種設置提供了最高級別的持久性，確保每次事務提交后日志已持久化到磁盤。如果發生崩潰，最多會丟失尚未提交的事務。

性能：性能較差，因為每次事務提交都需要進行磁盤寫入操作。在高并發寫入的環境中，頻繁的磁盤I/O可能會成為系統的性能瓶頸。

• innodb_flush_log_at_trx_commit=2

當設置為2時，表示每次事務提交時，InnoDB僅將Redo Log緩沖區的內容寫入操作系統的文件系統緩存（Page Cache），而實際的磁盤刷盤操作由操作系統來負責。

刷盤時機：在每次事務提交時，InnoDB會將日志緩沖區的內容寫入操作系統的文件系統緩存（Page Cache），此時并不會執行fsync操作，日志的實際寫入磁盤由操作系統決定。

持久性：如果數據庫發生崩潰，但服務器沒有崩潰，數據不會丟失。如果服務器也發生崩潰，Page Cache默認保留最近5秒的數據，最多丟失最近5秒內的事務。但與innodb_flush_log_at_trx_commit=0不同，日志至少會寫入文件系統緩存，這為數據安全性提供了一定保障。

性能：性能較高，因為每次事務提交時，只需將日志寫入操作系統的內存緩存，而不需要立即執行磁盤I/O操作，從而減少了磁盤操作的頻率。

以上三種策略中：

• 如果是對數據安全性要求比較高的場景，則需要將參數設置為1，因為1的安全性最高。
• 如果是在一些可以容忍數據庫崩潰時丟失 1s 數據的場景，我們可以將該值設置為 0，這樣可以明顯地減少日志同步到磁盤的 I/O 操作。
• 如果是需要安全性和性能折中的方案，可以將參數設置為2，雖然參數 2 沒有參數 0 的性能高，但是數據安全性方面比參數 0 強，因為參數 2 只要操作系統不宕機，即使數據庫崩潰了，也不會丟失數據，同時性能方便比參數 1 高。

7.4 Binlog(二進制日志)

Binlog是MySQL特有的一種日志機制，記錄了所有導致數據庫狀態變化的操作（如INSERT、UPDATE、DELETE）。Binlog主要有兩個功能：

• 備份恢復，實現崩潰一致性（Crash Consistency）。原理是每次事務進行提交時，都會將增、刪、改操作以追加的方式記錄到Binlog文件中。
• 主從復制，實現 主從復制的一致性。原理是主從復制常用于MySQL主從集群搭建，MySQL從節點通過監聽主節點Binlog日志進行同步即可。

7.4.1 Binlog的刷盤時機

事務執行過程中，先把日志寫到 Binlog Cache（Server 層的 Cache），事務提交的時候，再把 Binlog Cache 寫到 Binlog 文件中。由于一個事務的Binlog日志必須作為一個整體寫入，不能拆分，不論事務多大，都會確保日志在一次操作中完整寫入。因此，系統為每個線程分配了一個塊內存用于存儲Binlog Cache。盡管每個線程有自己的Binlog Cache，最終這些日志都會寫入到同一個Binlog文件中。

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• 圖中的 write，指的就是指把日志寫入到 Page Cache ，但是并沒有把數據持久化到磁盤，因為數據還緩存在文件系統的 Page Cache 里，write 的寫入速度還是比較快的，因為不涉及磁盤 I/O。
• 圖中的 fsync，才是將數據持久化到磁盤的操作，這里就會涉及磁盤 I/O，所以頻繁的 fsync 會導致磁盤的 I/O 升高。

MySQL提供了一個sync_binlog參數，用于控制Binlog日志寫入磁盤的頻率：

• sync_binlog = 0：每次事務提交時，只進行寫操作（write），不執行fsync，具體何時將數據持久化到磁盤由操作系統決定。
• sync_binlog = 1：每次事務提交時，先進行寫操作（write），然后立即執行fsync，確保日志被持久化到磁盤。
• sync_binlog = N（N > 1）：每次事務提交時只執行寫操作（write），但累積N個事務后才會執行fsync，將日志持久化到磁盤。在MySQL中，默認的sync_binlog設置為0，意味著沒有強制性的磁盤刷新操作，這樣可以獲得最佳的性能，但也伴隨較高的風險。如果操作系統發生異常重啟，尚未持久化到磁盤的Binlog數據將會丟失。

當sync_binlog設置為1時，系統提供最強的安全性，確保即使發生異常重啟，也最多丟失一個事務的Binlog，而已經持久化的數據不會受到影響。然而，這種設置對性能的影響非常大。

如果能夠接受少量事務Binlog丟失的風險，并希望提高寫入性能，一般可以將sync_binlog設置為100到1000之間的某個值，從而在性能和安全性之間找到平衡。

8 總結

通過本文的深入解析，我們全面了解了MySQL中Undo Log、Redo Log和Binlog三大日志機制，以及它們在保障事務ACID特性中的關鍵作用。

• Undo Log：通過記錄數據修改前的狀態，確保事務在發生錯誤或回滾時能夠恢復到初始狀態，保障了原子性和隔離性。
• Redo Log：通過記錄事務的修改操作，確保即使在系統崩潰后，已提交的事務也能被恢復，保障了持久性。
• Binlog：作為MySQL特有的二進制日志，支持數據復制和恢復，進一步增強了數據的持久性和系統的可擴展性。理解和掌握這些日志機制，不僅有助于優化數據庫性能，提升事務處理效率，還能在面對系統故障時快速進行數據恢復，確保業務的連續性和數據的安全性。同時，這些知識也為構建高可用、高性能的數據庫架構提供了堅實的理論基礎。

在實際應用中，合理配置和管理這些日志機制，結合具體業務需求進行優化，是每位數據庫管理員和開發者需要掌握的重要技能。希望通過本文，您能夠對MySQL的核心機制有更深刻的理解，并在實際工作中靈活運用，為構建穩定可靠的數據庫系統貢獻力量。

關于作者：朱洪旭 俠客匯Java開發工程師

參考資料

[1] 《MySQL實戰45講》

[2] https://zhuanlan.zhihu.com/p/451007506

[3] https://zhuanlan.zhihu.com/p/667283776