Innodb底层原理与Mysql日志机制深入刨析
MySQL的内部组件结构
大体来说,MySQL 可以分为 Server 层和存储引擎层两部分。
Server层
主要包括连接器、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。
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。也就是说如果我们在create table时不指定表的存储引擎类型,默认会给你设置存储引擎为InnoDB。
下面我们来看下Server层的连接器、查询缓存、分析器、优化器、执行器分别主要干了哪些事情。
连接器
我们知道由于MySQL是开源的,他有非常多种类的客户端:navicat,mysql front,jdbc,SQLyog等非常丰富的客户端,包括各种编程语言实现的客户端连接程序,这些客户端要向mysql发起通信都必须先跟Server端建立通信连接,而建立连接的工作就是有连接器完成的。
第一步,你会先连接到这个数据库上,这时候接待你的就是连接器。连接器负责跟客户端建立连接、获取权限、维持和管理连接。连接命令一般是这么写的:
[root@192 ~]# mysql -h host[数据库地址] -u root[用户] -p root[密码] -P 3306
连接命令中的 mysql 是客户端工具,用来跟服务端建立连接。在完成经典的 TCP 握手后,连接器就要开始认证你的身份,这个时候用的就是你输入的用户名和密码。
1、如果用户名或密码不对,你就会收到一个"Access denied for user"的错误,然后客户端程序结束执行。
2、如果用户名密码认证通过,连接器会到权限表里面查出你拥有的权限。之后,这个连接里面的权限判断逻辑,都将依赖于此时读到的权限。
这就意味着,一个用户成功建立连接后,即使你用管理员账号对这个用户的权限做了修改,也不会影响已经存在连接的权限。修改完成后,只有再新建的连接才会使用新的权限设置。
查询缓存
连接建立完成后,你就可以执行 select 语句了。执行逻辑就会来到第二步:查询缓存。
MySQL 拿到一个查询请求后,会先到查询缓存看看,之前是不是执行过这条语句。之前执行过的语句及其结果可能会以 key-value 对的形式,被直接缓存在内存中。key 是查询的语句,value 是查询的结果。如果你的查询能够直接在这个缓存中找到 key,那么这个 value 就会被直接返回给客户端。
如果语句不在查询缓存中,就会继续后面的执行阶段。执行完成后,执行结果会被存入查询缓存中。你可以看到,如果查询命中缓存,MySQL 不需要执行后面的复杂操作,就可以直接返回结果,这个效率会很高。
大多数情况查询缓存就是个鸡肋,为什么呢?
因为查询缓存往往弊大于利。查询缓存的失效非常频繁,只要有对一个表的更新,这个表上所有的查询缓存都会被清空。因此很可能你费劲地把结果存起来,还没使用呢,就被一个更新全清空了。对于更新压力大的数据库来说,查询缓存的命中率会非常低。
一般建议大家在静态表里使用查询缓存,什么叫静态表呢?就是一般我们极少更新的表。比如,一个系统配置表、字典表,那这张表上的查询才适合使用查询缓存。好在 MySQL 也提供了这种“按需使用”的方式。你可以将my.cnf参数 query_cache_type 设置成 DEMAND。
my.cnf
#query_cache_type有3个值 0代表关闭查询缓存OFF,1代表开启ON,2(DEMAND)代表当sql语句中有SQL_CACHE关键词时才缓存
query_cache_type=2
这样对于默认的 SQL 语句都不使用查询缓存。而对于你确定要使用查询缓存的语句,可以用 SQL_CACHE 显式指定,像下面这个语句一样:
mysql> select SQL_CACHE * from test where ID=5;
查看当前mysql实例是否开启缓存机制
mysql> show global variables like "%query_cache_type%";
mysql 8.0已经移除了查询缓存功能
分析器
如果没有命中查询缓存,就要开始真正执行语句了。首先,MySQL 需要知道你要做什么,因此需要对 SQL 语句做解析。
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。
MySQL 从你输入的"select"这个关键字识别出来,这是一个查询语句。它也要把字符串“T”识别成“表名 T”,把字符串“ID”识别成“列 ID”。
做完了这些识别以后,就要做“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。
如果你的语句不对,就会收到“You have an error in your SQL syntax”的错误提醒,比如下面这个语句 from 写成了 “rom”。
mysql>select * fro test where id=1;
ERROR 1064 (42000): You have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to your MySQL server version for the right syntax to use near 'fro test where id=1' at line 1
下图是分析器对sql的分析过程步骤:
SQL语句经过分析器分析之后,会生成一个这样的语法树
至此我们分析器的工作任务也基本圆满了。接下来进入到优化器
优化器
经过了分析器,MySQL 就知道你要做什么了。在开始执行之前,还要先经过优化器的处理。
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;以及一些mysql自己内部的优化机制。
执行器
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,如下所示 (在工程实现上,如果命中查询缓存,会在查询缓存返回结果的时候,做权限验证)。
mysql> select * from test where id=10;
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。
Innodb底层原理与Mysql日志机制
redo log重做日志关键参数
innodb_log_buffer_size:设置redo log buffer大小参数,默认16M ,最大值是4096M,最小值为1M。
show variables like '%innodb_log_buffer_size%';
innodb_log_files_in_group:设置redo log文件的个数,命名方式如: ib_logfile0, iblogfile1… iblogfileN。默认2个,最大100个。
show variables like '%innodb_log_files_in_group%';
innodb_log_file_size:设置单个redo log文件大小,默认值为48M。最大值为512G,注意最大值指的是整个 redo log系列文件之和,即(innodb_log_files_in_group * innodb_log_file_size)不能大于最大值512G。
show variables like '%innodb_log_file_size%';
redo log 写入磁盘过程分析:
redo log 从头开始写,写完一个文件继续写另一个文件,写到最后一个文件末尾就又回到第一个文件开头循环写,如下面这个图所示。
write pos 是当前记录的位置,一边写一边后移,写到第 3 号文件末尾后就回到 0 号文件开头。
checkpoint 是当前要擦除的位置,也是往后推移并且循环的,擦除记录前要把记录更新到数据文件里。
write pos 和 checkpoint 之间的部分就是空着的可写部分,可以用来记录新的操作。如果 write pos 追上checkpoint,表示redo log写满了,这时候不能再执行新的更新,得停下来先擦掉一些记录,把 checkpoint 推进一下。
innodb_flush_log_at_trx_commit:这个参数控制 redo log 的写入策略,它有三种可能取值:
设置为0:表示每次事务提交时都只是把 redo log 留在 redo log buffer 中,数据库宕机可能会丢失数据。
设置为1(默认值):表示每次事务提交时都将 redo log 直接持久化到磁盘,数据最安全,不会因为数据库宕机丢失数据,但是效率稍微差一点,线上系统推荐这个设置。
设置为2:表示每次事务提交时都只是把 redo log 写到操作系统的缓存page cache里,这种情况如果数据库宕机是不会丢失数据的,但是操作系统如果宕机了,page cache里的数据还没来得及写入磁盘文件的话就会丢失数据。
InnoDB 有一个后台线程,每隔 1 秒,就会把 redo log buffer 中的日志,调用 操作系统函数 write 写到文件系统的 page cache,然后调用操作系统函数 fsync 持久化到磁盘文件。
redo log写入策略参看下图:
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