两阶段提交

事务提交后，redo log 和 binlog 都要持久化到磁盘，但是这两个是独立的逻辑，可能出现半成功的状态，这样就造成两份日志之间的逻辑不一致。

举个例子，假设 id = 1 这行数据的字段 name 的值原本是 ‘jay’，然后执行 UPDATE t_user SET name = 'xiaolin' WHERE id = 1; 如果在持久化 redo log 和 binlog 两个日志的过程中，出现了半成功状态，那么就有两种情况：

• 如果在将 redo log 刷入到磁盘之后， MySQL 突然宕机了，而 binlog 还没有来得及写入。MySQL 重启后，通过 redo log 能将 Buffer Pool 中 id = 1 这行数据的 name 字段恢复到新值 xiaolin，但是 binlog 里面没有记录这条更新语句，在主从架构中，binlog 会被复制到从库，由于 binlog 丢失了这条更新语句，从库的这一行 name 字段是旧值 jay，与主库的值不一致性；
• 如果在将 binlog 刷入到磁盘之后， MySQL 突然宕机了，而 redo log 还没有来得及写入。由于 redo log 还没写，崩溃恢复以后这个事务无效，所以 id = 1 这行数据的 name 字段还是旧值 jay，而 binlog 里面记录了这条更新语句，在主从架构中，binlog 会被复制到从库，从库执行了这条更新语句，那么这一行 name 字段是新值 xiaolin，与主库的值不一致性；

可以看到，在持久化 redo log 和 binlog 这两份日志的时候，如果出现半成功的状态，就会造成主从环境的数据不一致性。这是因为 redo log 影响主库的数据，binlog 影响从库的数据，所以 redo log 和 binlog 必须保持一致才能保证主从数据一致。

MySQL 为了避免出现两份日志之间的逻辑不一致的问题，使用了**「两阶段提交」**来解决，两阶段提交其实是分布式事务一致性协议，它可以保证多个逻辑操作要不全部成功，要不全部失败，不会出现半成功的状态。

两阶段提交把单个事务的提交拆分成了 2 个阶段，分别是「准备（Prepare）阶段」和「提交（Commit）阶段」，每个阶段都由协调者（Coordinator）和参与者（Participant）共同完成。注意，不要把提交（Commit）阶段和 commit 语句混淆了，commit 语句执行的时候，会包含提交（Commit）阶段。

在 MySQL 的 InnoDB 存储引擎中，开启 binlog 的情况下，MySQL 会同时维护 binlog 日志与 InnoDB 的 redo log，为了保证这两个日志的一致性，MySQL 使用了内部 XA 事务（是的，也有外部 XA 事务，跟本文不太相关，我就不介绍了），内部 XA 事务由 binlog 作为协调者，存储引擎是参与者。当客户端执行 commit 语句或者在自动提交的情况下，MySQL 内部开启一个 XA 事务，分两阶段来完成 XA 事务的提交，如下图：

事务的提交过程有两个阶段，就是将 redo log 的写入拆成了两个步骤：prepare 和 commit，中间再穿插写入binlog，具体如下：

• prepare 阶段：将 XID（内部 XA 事务的 ID） 写入到 redo log，同时将 redo log 对应的事务状态设置为 prepare，然后将 redo log 持久化到磁盘（innodb_flush_log_at_trx_commit = 1 的作用）；
• commit 阶段：把 XID 写入到 binlog，然后将 binlog 持久化到磁盘（sync_binlog = 1 的作用），接着调用引擎的提交事务接口，将 redo log 状态设置为 commit，此时该状态并不需要持久化到磁盘，只需要 write 到文件系统的 page cache 中就够了，因为只要 binlog 写磁盘成功，就算 redo log 的状态还是 prepare 也没有关系，一样会被认为事务已经执行成功；

异常情况

不管是时刻 A（redo log 已经写入磁盘， binlog 还没写入磁盘），还是时刻 B （redo log 和 binlog 都已经写入磁盘，还没写入 commit 标识）崩溃，此时的 redo log 都处于 prepare 状态。

在 MySQL 重启后会按顺序扫描 redo log 文件，碰到处于 prepare 状态的 redo log，就拿着 redo log 中的 XID 去 binlog 查看是否存在此 XID：

• 如果 binlog 中没有当前内部 XA 事务的 XID，说明 redolog 完成刷盘，但是 binlog 还没有刷盘，则回滚事务。对应时刻 A 崩溃恢复的情况。
• 如果 binlog 中有当前内部 XA 事务的 XID，说明 redolog 和 binlog 都已经完成了刷盘，则提交事务。对应时刻 B 崩溃恢复的情况。

可以看到，对于处于 prepare 阶段的 redo log，即可以提交事务，也可以回滚事务，这取决于是否能在 binlog 中查找到与 redo log 相同的 XID，如果有就提交事务，如果没有就回滚事务。这样就可以保证 redo log 和 binlog 这两份日志的一致性了。

所以说，两阶段提交是以 binlog 写成功为事务提交成功的标识，因为 binlog 写成功了，就意味着能在 binlog 中查找到与 redo log 相同的 XID。

因为binlog 已经写入了，之后就会被从库（或者用这个 binlog 恢复出来的库）使用。所以，在主库上也要提交这个事务。采用这个策略，主库和备库的数据就保证了一致性。

上面过程事务没提交的时候，redo log也可能会被持久化到磁盘上(redo log 也是直接写在 redo log buffer 中的，这些缓存在 redo log buffer 里的 redo log 也会被「后台线程」每隔一秒一起持久化到磁盘。)

如果 mysql 崩溃了，还没提交事务的 redo log 已经被持久化磁盘了，mysql 重启后，数据不就不一致了？这种情况 mysql 重启会进行回滚操作，因为事务没提交的时候，binlog 是还没持久化到磁盘的。所以， redo log 可以在事务没提交之前持久化到磁盘，但是 binlog 必须在事务提交之后，才可以持久化到磁盘

两阶段提交有什么问题？

两阶段提交虽然保证了两个日志文件的数据一致性，但是性能很差，主要有两个方面的影响：

磁盘 I/O 次数高：对于“双1”配置，每个事务提交都会进行两次 fsync（刷盘），一次是 redo log 刷盘，另一次是 binlog 刷盘。

binlog 和 redo log 在内存中都对应的缓存空间，binlog 会缓存在 binlog cache，redo log 会缓存在 redo log buffer，它们持久化到磁盘的时机分别由下面这两个参数控制。一般我们为了避免日志丢失的风险，会将这两个参数设置为 1：

• 当 sync_binlog = 1 的时候，表示每次提交事务都会将 binlog cache 里的 binlog 直接持久到磁盘；
• 当 innodb_flush_log_at_trx_commit = 1 时，表示每次事务提交时，都将缓存在 redo log buffer 里的 redo log 直接持久化到磁盘；

可以看到，如果 sync_binlog 和 当 innodb_flush_log_at_trx_commit 都设置为 1，那么在每个事务提交过程中， 都会至少调用 2 次刷盘操作，一次是 redo log 刷盘，一次是 binlog 落盘，所以这会成为性能瓶颈。

锁竞争激烈：两阶段提交虽然能够保证「单事务」两个日志的内容一致，但在「多事务」的情况下，却不能保证两者的提交顺序一致，因此，在两阶段提交的流程基础上，还需要加一个锁来保证提交的原子性，从而保证多事务的情况下，两个日志的提交顺序一致。

在早期的 MySQL 版本中，通过使用 prepare_commit_mutex 锁来保证事务提交的顺序，在一个事务获取到锁时才能进入 prepare 阶段，一直到 commit 阶段结束才能释放锁，下个事务才可以继续进行 prepare 操作。

通过加锁虽然完美地解决了顺序一致性的问题，但在并发量较大的时候，就会导致对锁的争用，性能不佳。

组提交

MySQL 引入了 binlog 组提交（group commit）机制，当有多个事务提交的时候，会将多个 binlog 刷盘操作合并成一个，从而减少磁盘 I/O 的次数，如果说 10 个事务依次排队刷盘的时间成本是 10，那么将这 10 个事务一次性一起刷盘的时间成本则近似于 1。

引入了组提交机制后，prepare 阶段不变，只针对 commit 阶段，将 commit 阶段拆分为三个过程：

• flush 阶段：多个事务按进入的顺序将 binlog 从 cache 写入文件（不刷盘）；
• sync 阶段：对 binlog 文件做 fsync 操作（多个事务的 binlog 合并一次刷盘）；
• commit 阶段：各个事务按顺序做 InnoDB commit 操作；

上面的每个阶段都有一个队列，每个阶段有锁进行保护，因此保证了事务写入的顺序，第一个进入队列的事务会成为 leader，leader领导所在队列的所有事务，全权负责整队的操作，完成后通知队内其他事务操作结束。

对每个阶段引入了队列后，锁就只针对每个队列进行保护，不再锁住提交事务的整个过程，可以看的出来，锁粒度减小了，这样就使得多个阶段可以并发执行，从而提升效率。

有 binlog 组提交，那有 redo log 组提交吗？

这个要看 MySQL 版本，MySQL 5.6 没有 redo log 组提交，MySQL 5.7 有 redo log 组提交。

在 MySQL 5.6 的组提交逻辑中，每个事务各自执行 prepare 阶段，也就是各自将 redo log 刷盘，这样就没办法对 redo log 进行组提交。

所以在 MySQL 5.7 版本中，做了个改进，在 prepare 阶段不再让事务各自执行 redo log 刷盘操作，而是推迟到组提交的 flush 阶段，也就是说 prepare 阶段融合在了 flush 阶段。

这个优化是将 redo log 的刷盘延迟到了 flush 阶段之中，sync 阶段之前。通过延迟写 redo log 的方式，为 redolog 做了一次组写入，这样 binlog 和 redo log 都进行了优化。

接下来介绍每个阶段的过程，注意下面的过程针对的是“双 1” 配置（sync_binlog 和 innodb_flush_log_at_trx_commit 都配置为 1）。

flush 阶段

第一个事务会成为 flush 阶段的 Leader，此时后面到来的事务都是 Follower ：

接着，获取队列中的事务组，由绿色事务组的 Leader 对 redo log 做一次 write + fsync，即一次将同组事务的 redolog 刷盘：

完成了 prepare 阶段后，将绿色这一组事务执行过程中产生的 binlog 写入 binlog 文件（调用 write，不会调用 fsync，所以不会刷盘，binlog 缓存在操作系统的文件系统中）。

从上面这个过程，可以知道 flush 阶段队列的作用是用于支撑 redo log 的组提交。

如果在这一步完成后数据库崩溃，由于 binlog 中没有该组事务的记录，所以 MySQL 会在重启后回滚该组事务。

sync 阶段

绿色这一组事务的 binlog 写入到 binlog 文件后，并不会马上执行刷盘的操作，而是会等待一段时间，这个等待的时长由 Binlog_group_commit_sync_delay 参数控制，目的是为了组合更多事务的 binlog，然后再一起刷盘，如下过程：

不过，在等待的过程中，如果事务的数量提前达到了 Binlog_group_commit_sync_no_delay_count 参数设置的值，就不用继续等待了，就马上将 binlog 刷盘，如下图：

从上面的过程，可以知道 sync 阶段队列的作用是用于支持 binlog 的组提交。

如果想提升 binlog 组提交的效果，可以通过设置下面这两个参数来实现：

• binlog_group_commit_sync_delay= N，表示在等待 N 微妙后，直接调用 fsync，将处于文件系统中 page cache 中的 binlog 刷盘，也就是将「 binlog 文件」持久化到磁盘。
• binlog_group_commit_sync_no_delay_count = N，表示如果队列中的事务数达到 N 个，就忽视binlog_group_commit_sync_delay 的设置，直接调用 fsync，将处于文件系统中 page cache 中的 binlog 刷盘。

如果在这一步完成后数据库崩溃，由于 binlog 中已经有了事务记录，MySQL会在重启后通过 redo log 刷盘的数据继续进行事务的提交。

commit 阶段

最后进入 commit 阶段，调用引擎的提交事务接口，将 redo log 状态设置为 commit。

commit 阶段队列的作用是承接 sync 阶段的事务，完成最后的引擎提交，使得 sync 可以尽早的处理下一组事务，最大化组提交的效率。

#MySQL 磁盘 I/O 很高，有什么优化的方法？

现在我们知道事务在提交的时候，需要将 binlog 和 redo log 持久化到磁盘，那么如果出现 MySQL 磁盘 I/O 很高的现象，我们可以通过控制以下参数，来 “延迟” binlog 和 redo log 刷盘的时机，从而降低磁盘 I/O 的频率：

• 设置组提交的两个参数： binlog_group_commit_sync_delay 和 binlog_group_commit_sync_no_delay_count 参数，延迟 binlog 刷盘的时机，从而减少 binlog 的刷盘次数。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，但即使 MySQL 进程中途挂了，也没有丢失数据的风险，因为 binlog 早被写入到 page cache 了，只要系统没有宕机，缓存在 page cache 里的 binlog 就会被持久化到磁盘。
• 将 sync_binlog 设置为大于 1 的值（比较常见是 100~1000），表示每次提交事务都 write，但累积 N 个事务后才 fsync，相当于延迟了 binlog 刷盘的时机。但是这样做的风险是，主机掉电时会丢 N 个事务的 binlog 日志。
• 将 innodb_flush_log_at_trx_commit 设置为 2。表示每次事务提交时，都只是缓存在 redo log buffer 里的 redo log 写到 redo log 文件，注意写入到「 redo log 文件」并不意味着写入到了磁盘，因为操作系统的文件系统中有个 Page Cache，专门用来缓存文件数据的，所以写入「 redo log文件」意味着写入到了操作系统的文件缓存，然后交由操作系统控制持久化到磁盘的时机。但是这样做的风险是，主机掉电的时候会丢数据。

#总结

具体更新一条记录 UPDATE t_user SET name = 'xiaolin' WHERE id = 1; 的流程如下:

1. 执行器负责具体执行，会调用存储引擎的接口，通过主键索引树搜索获取 id = 1 这一行记录：
   • 如果 id=1 这一行所在的数据页本来就在 buffer pool 中，就直接返回给执行器更新；
   • 如果记录不在 buffer pool，将数据页从磁盘读入到 buffer pool，返回记录给执行器。
2. 执行器得到聚簇索引记录后，会看一下更新前的记录和更新后的记录是否一样：
   • 如果一样的话就不进行后续更新流程；
   • 如果不一样的话就把更新前的记录和更新后的记录都当作参数传给 InnoDB 层，让 InnoDB 真正的执行更新记录的操作；
3. 开启事务， InnoDB 层更新记录前，首先要记录相应的 undo log，因为这是更新操作，需要把被更新的列的旧值记下来，也就是要生成一条 undo log，undo log 会写入 Buffer Pool 中的 Undo 页面，不过在内存修改该 Undo 页面后，需要记录对应的 redo log。
4. InnoDB 层开始更新记录，会先更新内存（同时标记为脏页），然后将记录写到 redo log 里面，这个时候更新就算完成了。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。这就是 WAL 技术，MySQL 的写操作并不是立刻写到磁盘上，而是先写 redo 日志，然后在合适的时间再将修改的行数据写到磁盘上。
5. 至此，一条记录更新完了。
6. 在一条更新语句执行完成后，然后开始记录该语句对应的 binlog，此时记录的 binlog 会被保存到 binlog cache，并没有刷新到硬盘上的 binlog 文件，在事务提交时才会统一将该事务运行过程中的所有 binlog 刷新到硬盘。
7. 事务提交（为了方便说明，这里不说组提交的过程，只说两阶段提交）：
   • prepare 阶段：将 redo log 对应的事务状态设置为 prepare，然后将 redo log 刷新到硬盘；
   • commit 阶段：将 binlog 刷新到磁盘，接着调用引擎的提交事务接口，将 redo log 状态设置为 commit（将事务设置为 commit 状态后，刷入到磁盘 redo log 文件）；
8. 至此，一条更新语句执行完成。