InnoDB如果发生意外宕机了，数据会丢么？

对于这个问题，稍微了解一点MySQL知识的人，都会斩钉截铁的回答：不会！

为什么？

他们也会毫不犹豫地说：因为有重做日志（redo log），数据可以通过redo log进行恢复。

回答得很好，那么InnoDB怎样通过redo log进行数据恢复的，具体的流程是怎样的？

估计能说清楚这个问题的人所剩不多了，更深入一点：除了redo log，InnoDB在恢复过程中，还需要其他信息么？比如是否需要binlog参与？undo日志在恢复过程中又会起到什么作用？

到这里，可能很多人会变得疑惑起来：数据恢复跟undo有半毛钱的关系？

其实，InnoDB的数据恢复是一个很复杂的过程，这个恢复过程需要redo log、binlog、undo log等参与。这里把InnoDB的恢复过程主要划分为两个阶段，第一阶段主要依赖于redo log的恢复；而第二阶段，恰恰需要binlog和undo log的共同参与。

接下来，我们来具体了解下整个恢复的过程：

一、依赖redo log进行恢复

第一阶段，数据库启动后，InnoDB会通过redo log找到最近一次checkpoint的位置，然后根据checkpoint相对应的LSN开始，获取需要重做的日志，接着解析获取的日志并且保存到一个哈希表中，最后通过遍历哈希表中的redo log信息，读取相关页进行恢复。

InnoDB的checkpoint信息保存在日志文件中，即ib_logfile0的开始2048个字节中，checkpoint有两个，交替更新，checkpoint与日志文件的关系如下图：

（checkpoint位置）

checkpoint信息分别保存在ib_logfile0的512字节和1536字节处，每个checkpoint默认大小为512字节，InnoDB的checkpoint主要由3部分信息组成：

checkpoint no：主要保存的是checkpoint号，因为InnoDB有两个checkpoint，通过checkpoint号来判断哪个checkpoint更新。
checkpoint lsn：主要记录了产生该checkpoint是flush的LSN，确保在该LSN前面的数据页都已经落盘，不再需要通过redo log进行恢复。
checkpoint offset：主要记录了该checkpoint产生时，redo log在ib_logfile中的偏移量，通过该offset位置就可以找到需要恢复的redo log开始位置。

通过以上checkpoint的信息，我们可以简单得到需要恢复的redo log的位置，然后通过顺序扫描该redo log来读取数据，比如我们通过checkpoint定位到开始恢复的redo log位置在ib_logfile1中的某个位置，那么整个redo log扫描的过程可能是这样的：

（redo log扫描过程）

Step 1：从ib_logfile1的指定位置开始读取redo log，每次读取4 * page_size的大小，这里我们默认页面大小为16K，所以每次读取64K的redo log到缓存中，redo log每条记录（block）的大小为512字节。

Step 2：读取到缓存中的redo log通过解析、验证等一系列过程后，把redo log的内容部分保存到用于恢复的缓存recv_sys->buf，保存到恢复缓存中的每条信息主要包含两部分：（space，offset）组成的位置信息和具体redo log的内容，我们称之为body。

Step 3：同时保存在恢复缓存中的redo信息会根据（space，offset）计算一个哈希值后保存到一个哈希表（recv_sys->addr_hash）中，相同哈希值、不同（space，offset）用链表存储，相同的（space，offset）用列表保存，可能部分事务比较大，redo信息一个block不能保存，所以，每个body中可以用链表链接多body的值。

redo log被保存到哈希表中之后，InnoDB就可以开始进行数据恢复，只需要轮询哈希表中的每个节点获取redo信息，根据（space，offset）读取指定页面后进行日志覆盖。

在上面整个过程中，InnoDB为了保证恢复的速度，做了几点优化：

优化1：

在根据（space，offset）读取数据页信息到buffer pool的时候，InnoDB不是只读取一张页面，而是读取相邻的32张页面到buffer pool。这里有个假设，InnoDB认为，如果一张页面被修改了，那么其周围的一些页面很有可能也被修改了，所以一次性连续读入32张页面可以避免后续再重新读取。

优化2：

在MySQL5.7版本以前，InnoDB恢复时需要依赖数据字典，因为InnoDB根本不知道某个具体的space对应的ibd文件是哪个，这些信息都是数据字典维护的。而且在恢复前，需要把所有的表空间全部打开，如果库中有数以万计的表，把所有表打开一遍，整个过程就会很慢。那么MySQL5.7在这上面做了哪些改进呢？其实很简单，针对上面的问题，InnoDB在redo log中增加了两种redo log的类型来解决。MLOG_FILE_NAME用于记录在checkpoint之后，所有被修改过的信息（space，filepath）；MLOG_CHECKPOINT则用于标志MLOG_FILE_NAME的结束。

上面两种redo log类型的添加，完美解决了前面遗留的问题，redo log中保存了后续需要恢复的space和filepath对。所以，在恢复的时候，只需要从checkpoint的位置一直往后扫描到MLOG_CHECKPOINT的位置，这样就能获取到需要恢复的space和filepath。在恢复过程中，只需要打开这些ibd文件即可。当然由于space和filepath的对应关系通过redo存了下来，恢复的时候也不再依赖数据字典。

这里需要强调的是MLOG_CHECKPOINT在每个checkpoint点中最多存在一次，如果出现多次MLOG_CHECKPOINT类型的日志，则说明redo已经损坏，InnoDB会报错。

最多存在一次，那么会不会有不存在的情况？

答案是肯定的，在每次checkpoint过后，如果没有发生数据更新，那么MLOG_CHECKPOINT就不会被记录。所以只要查找下redo log最新一个checkpoint后的MLOG_CHECKPOINT是否存在，就能判定上次MySQL是否正常关机。

5.7版本的MySQL在InnoDB进行恢复的时候，也正是这样做的，MySQL5.7在进行恢复的时候，一般情况下需要进行最多3次的redo log扫描：

首先对redo log的扫描，主要是为了查找MLOG_CHECKPOINT，这里并不进行redo log的解析。如果你没有找到MLOG_CHECKPOINT，则说明InnoDB不需要进行recovery，后面的两次扫描可以省略；如果找到了MLOG_CHECKPOINT，则获取MLOG_FILE_NAME到指定列表，后续只需打开该链表中的表空间即可。
下一步的扫描是在第一次找到MLOG_CHECKPOINT基础之上进行的，该次扫描会把redo log解析到哈希表中，如果扫描完整个文件，哈希表还没有被填满，则不需要第三次扫描，直接进行recovery就结束。
最后是在第二次基础上进行的，第二次扫描把哈希表填满后，还有redo log剩余，则需要循环进行扫描，哈希表满后立即进行recovery，直到所有的redo log被apply完为止。

redo log全部被解析并且apply完成，整个InnoDB recovery的第一阶段也就结束了，在该阶段中，所有已经被记录到redo log但是没有完成数据刷盘的记录都被重新落盘。

然而，InnoDB单靠redo log的恢复是不够的，这样还是有可能会丢失数据(或者说造成主从数据不一致)。

因为在事务提交过程中，写binlog和写redo log提交是两个过程，写binlog在前而redo提交在后，如果MySQL写完binlog后，在redo提交之前发生了宕机，这样就会出现问题：binlog中已经包含了该条记录，而redo没有持久化。binlog已经落盘就意味着slave上可以apply该条数据，redo没有持久化则代表了master上该条数据并没有落盘，也不能通过redo进行恢复。

这样就造成了主从数据的不一致，换句话说主上丢失了部分数据，那么MySQL又是如何保证在这样的情况下，数据还是一致的？这就需要进行第二阶段恢复。

二、binlog和undo log共同参与

前面提到，在第二阶段恢复中，需要用到binlog和undo log，下面我们就来看下具体的恢复逻辑是怎样的？

其实该阶段的恢复中，也被划分成两部分：第一部分，根据binlog获取所有可能没有提交事务的xid列表；第二部分，根据undo中的信息构造所有未提交事务链表，最后通过上面两部分协调判断事务是否可以提交。

（根据binlog获取xid列表）

如上图所示，MySQL在第二阶段恢复的时候，先会去读取最后一个binlog文件的所有event信息，然后把xid保存到一个列表中，然后进行第二部分的恢复，如下：

（基于undo构造事务链表）

我们知道，InnoDB当前版本有128个回滚段，每个回滚段中保存了undo log的位置指针，通过扫描undo日志，我们可以构造出还未被提交的事务链表（存在于insert_undo_list和update_undo_lsit中的事务都是未被提交的），所以通过起始页（0，5）下的solt信息可以定位到回滚段，然后根据回滚段下的undo的slot定位到undo页，把所有的undo信息构建一个undo_list，然后通过undo_list再创建未提交事务链表trx_sys->trx_list。

基于上面两步，我们已经构建了xid列表和未提交事务列表，那么在这些未提交事务列表中的事务，哪些需要被提交？哪些又该回滚？

判断条件很简单：凡是xid在通过binlog构建的xid列表中存在的事务，都需要被提交。换句话说，所有已经记录binlog的事务，需要被提交，而剩下那些没有记录binlog的事务，则需要被回滚。

三、回顾优化

通过上述两个阶段的数据恢复，InnoDB才最终完成整个recovery过程，回过头来我们再想想，在上述两个阶段中，是否还有优化空间？比如第一阶段，在构造完哈希表后，事务的恢复是否可以并发进行？理论上每个hash node是根据（space，offset）生成的，不同的hash node之间不存在冲突，可以并行进行恢复。

或者在根据哈希表进行数据页读取时，每次读取连续32张页面，这里读取的32张页面，可能有部分是不需要的，也同时被读入到Buffer Pool中了，是否可以在构建一颗红黑树，根据（space，offset）组合键进行插入，这样如果需要恢复的时候，可以根据红黑树的排序原理，把所有页面的读取顺序化，并不需要读取额外的页面。

作者：蒋鸿翔

来源：

https://sq.163yun.com/blog/article/172546631668785152

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