全文建立在MySQL的存储引擎为InnoDB的基础上
先看一条SQL如何入库的：
这是一条很简单的更新SQL，从MySQL服务端接收到SQL到落盘，先后经过了MySQL Server层和InnoDB存储引擎。
- Server层就像一个产品经理，分析客户的需求，并给出实现需求的方案。
- InnoDB就像一个基层程序员，实现产品经理给出的具体方案。
在MySQL”分析需求，实现方案“的过程中，还夹杂着内存操作和磁盘操作，以及记录各种日志。
他们到底有什么用处？他们之间到底怎么配合的？MySQL又为什么要分层呢？InnoDB里面的那一块Buffer Pool又是什么？
我们慢慢分析。
分层结构
MySQL为什么要分为Server层和存储引擎两层呢？
这个问题官方也没有给出明确的答案，但是也不难猜，简单来说就是为了“解耦”。
Server层和存储引擎各司其职，分工明确，用户可以根据不同的需求去使用合适的存储引擎，多好的设计，对不对？
后来的发展也验证了“分层设计”的优越性：
MySQL最初搭载的存储引擎是自研的只支持简单查询的MyISAM的前身ISAM，后来与Sleepycat合作研发了Berkeley DB引擎，支持了事务。
江山代有才人出，技术后浪推前浪，MySQL在持续的升级着自己的存储引擎的过程中，遇到了横空出世的InnoDB，InnoDB的功能强大让MySQL倍感压力。
自己的存储引擎打不过InnoDB怎么办？
打不过就加入！
MySQL选择了和InnoDB合作。正是因为MySQL存储引擎的插件化设计，两个公司合作的非常顺利，MySQL也在合作后不久就发布了正式支持nnoDB的4.0版本以及经典的4.1版本。
MySQL兼并天下模式也成为MySQL走向繁荣的一个重要因素。这能让MySQL长久地保持着极强竞争力。
时至今日，MySQL依然占据着极高数据库市场份额，仅次于王牌数据库Oracle。
Buffer Pool
在InnoDB里，有一块非常重要的结构——Buffer Pool。
Buffer Pool是个什么东西呢？
Buffer Pool就是一块用于缓存MySQL磁盘数据的内存空间。
为什么要缓存MySQL磁盘数据呢？
我们通过一个例子说明，我们先假设没有Buffer Pool，user表里面只有一条记录，记录的age = 1，假设需要执行三条SQL：
- 事务A：update user set age = 2
- 事务B：update user set age = 3
- 事务C：update user set age = 4
如果没有Buffer Pool，那执行就是这样的：
从图上可以看出，每次更新都需要从磁盘拿数据（1次IO），修改完了需要刷到磁盘（1次IO），也就是每次更新都需要2次磁盘IO。三次更新需要6次磁盘IO。
而有了Buffer Pool，执行就成了这样：
从图上可以看出，只需要在第一次执行的时候将数据从磁盘拿到Buffer Pool（1次IO），第三次执行完将数据刷回磁盘（1次IO），整个过程只需要2次磁盘IO，比没有Buffer Pool节省了4次磁盘IO的时间。
当然，Buffer Pool真正的运转流程没有这么简单，具体实现细节和优化技巧还有很多，由于篇幅有限，本文不做详细描述。
我想表达的是：Buffer Pool就是将磁盘IO转换成了内存操作，节省了时间，提高了效率。
Buffer Pool是提高了效率没错，但是出现了一个问题，Buffer Pool是基于内存的，而只要一断电，内存里面的数据就会全部丢失。
如果断电的时候Buffer Pool的数据还没来得及刷到磁盘，那么这些数据不就丢失了吗？
还是上面的那个例子，如果三个事务执行完毕，在age = 4还没有刷到磁盘的时候，突然断电，数据就全部丢掉了：
试想一下，如果这些丢失的数据是核心的用户交易数据，那用户能接受吗？
答案是否定的。
那InnoDB是如何做到数据不会丢失的呢？
今天的第一个日志——redo log登场了。
恢复 - redo log
顾名思义，redo是重做的意思，redo log就是重做日志的意思。
redo log是如何保证数据不会丢失的呢？
就是在修改之后，先将修改后的值记录到磁盘上的redo log中，就算突然断电了，Buffer Pool中的数据全部丢失了，来电的时候也可以根据redo log恢复Buffer Pool，这样既利用到了Buffer Pool的内存高效性，也保证了数据不会丢失。
我们通过一个例子说明，我们先假设没有Buffer Pool，user表里面只有一条记录，记录的age = 1，假设需要执行一条SQL：
- 事务A：update user set age = 2
执行过程如下：
如上图，有了redo log之后，将age修改成2之后，马上将age = 2写到redo log里面，如果这个时候突然断电内存数据丢失，在来电的时候，可以将redo log里面的数据读出来恢复数据，用这样的方式保证了数据不会丢失。
你可能会问，redo log文件也在磁盘上，数据文件也在磁盘上，都是磁盘操作，何必多此一举？为什么不直接将修改的数据写到数据文件里面去呢？
傻瓜，因为redo log是磁盘顺序写，数据刷盘是磁盘随机写，磁盘的顺序写比随机写高效的多啊。
这种先预写日志后面再将数据刷盘的机制，有一个高大上的专业名词——WAL（Write-ahead logging），翻译成中文就是预写式日志。
虽然磁盘顺序写已经很高效了，但是和内存操作还是有一定的差距。
那么，有没有办法进一步优化一下呢？
答案是可以。那就是给redo log也加一个内存buffer，也就是redo log buffer，用这种套娃式的方法进一步提高效率。
redo log buffer具体是怎么配合刷盘呢？
在回答这个问题之前之前，我们先来捋一下MySQL服务端和操作系统的关系：
MySQL服务端是一个进程，它运行于操作系统之上。也就是说，操作系统挂了MySQL一定挂了，但是MySQL挂了操作系统不一定挂。
所以MySQL挂了有两种情况：
- MySQL挂了，操作系统也挂了，也就是常说的服务器宕机了。这种情况Buffer Pool里面的数据会全部丢失，操作系统的os cache里面的数据也会丢失。
- MySQL挂了，操作系统没有挂。这种情况Buffer Pool里面的数据会全部丢失，操作系统的os cache里面的数据不会丢失。
OK，了解了MySQL服务端和操作系统的关系之后，再来看redo log的落盘机制。redo log的刷盘机制由参数innodb_flush_log_at_trx_commit控制，这个参数有3个值可以设置：
- innodb_flush_log_at_trx_commit = 1：实时写，实时刷
- innodb_flush_log_at_trx_commit = 0：延迟写，延迟刷
- innodb_flush_log_at_trx_commit = 2：实时写，延迟刷
写可以理解成写到操作系统的缓存（os cache），刷可以理解成把操作系统里面的缓存刷到磁盘。
这三种策略的区别，我们分开讨论：
innodb_flush_log_at_trx_commit = 1：实时写，实时刷
这种策略会在每次事务提交之前，每次都会将数据从redo log刷到磁盘中去，理论上只要磁盘不出问题，数据就不会丢失。
总结来说，这种策略效率最低，但是丢数据风险也最低。
innodb_flush_log_at_trx_commit = 0：延迟写，延迟刷
这种策略在事务提交时，只会把数据写到redo log buffer中，然后让后台线程定时去将redo log buffer里面的数据刷到磁盘。
这种策略是最高效的，但是我们都知道，定时任务是有间隙的，但是如果事务提交后，后台线程没来得及将redo log刷到磁盘，这个时候不管是MySQL进程挂了还是操作系统挂了，这一部分数据都会丢失。
总结来说这种策略效率最高，丢数据的风险也最高。
innodb_flush_log_at_trx_commit = 2：实时写，延迟刷
这种策略在事务提交之前会把redo log写到os cache中，但并不会实时地将redo log刷到磁盘，而是会每秒执行一次刷新磁盘操作。
这种情况下如果MySQL进程挂了，操作系统没挂的话，操作系统还是会将os cache刷到磁盘，数据不会丢失，如下图：
但如果MySQL所在的服务器挂掉了，也就是操作系统都挂了，那么os cache也会被清空，数据还是会丢失。如下图：
所以，这种redo log刷盘策略是上面两种策略的折中策略，效率比较高，丢失数据的风险比较低，绝大多情况下都推荐这种策略。
总结一下，redo log的作用是用于恢复数据，写redo log的过程是磁盘顺序写，有三种刷盘策略，有innodb_flush_log_at_trx_commit 参数控制，推荐设置成2。
回滚 - undo log
我们都知道，InnoDB是支持事务的，而事务是可以回滚的。
假如一个事务将age=1修改成了age=2，在事务还没有提交的时候，后台线程已经将age=2刷入了磁盘。这个时候，不管是内存还是磁盘上，age都变成了2，如果事务要回滚，找不到修改之前的age=1，无法回滚了。
那怎么办呢？
很简单，把修改之前的age=1存起来，回滚的时候根据存起来的age=1回滚就行了。
MySQL确实是这么干的！这个记录修改之前的数据的过程，叫做记录undo log。undo翻译成中文是撤销、回滚的意思，undo log的主要作用也就是回滚数据。
如何回滚呢？看下面这个图：
MySQL在将age = 1修改成age = 2之前，先将age = 1存到undo log里面去，这样需要回滚的时候，可以将undo log里面的age = 1读出来回滚。
需要注意的是，undo log默认存在全局表空间里面，你可以简单的理解成undo log也是记录在一个MySQL的表里面，插入一条undo log和插入一条普通数据是类似。也就是说，写undo log的过程中同样也是要写入redo log的。
归档 - binlog
undo log记录的是修改之前的数据，提供回滚的能力。
redo log记录的是修改之后的数据，提供了崩溃恢复的能力。
那binlog是干什么的呢？
binlog记录的是修改之后的数据，用于归档。
和redo log日志类似，binlog也有着自己的刷盘策略，通过sync_binlog参数控制：
- sync_binlog = 0 ：每次提交事务前将binlog写入os cache，由操作系统控制什么时候刷到磁盘
- sync_binlog =1 ：采用同步写磁盘的方式来写binlog，不使用os cache来写binlog
- sync_binlog = N ：当每进行n次事务提交之后，调用一次fsync将os cache中的binlog强制刷到磁盘
那么问题来了，binlog和redo log都是记录的修改之后的值，这两者有什么区别呢？有redo log为什么还需要binlog呢？
首先看两者的一些区别：
- binlog是逻辑日志，记录的是对哪一个表的哪一行做了什么修改；redo log是物理日志，记录的是对哪个数据页中的哪个记录做了什么修改，如果你还不了解数据页，你可以理解成对磁盘上的哪个数据做了修改。
- binlog是追加写；redo log是循环写，日志文件有固定大小，会覆盖之前的数据。
- binlog是Server层的日志；redo log是InnoDB的日志。如果不使用InnoDB引擎，是没有redo log的。
但说实话，我觉得这些区别并不是redo log不能取代binlog的原因，MySQL官方完全可以调整redo log让他兼并binlog的能力，但他没有这么做，为什么呢？
我认为不用redo log取代binlog最大的原因是“没必要”。
为什么这么说呢？
第一点，binlog的生态已经建立起来。MySQL高可用主要就是依赖binlog复制，还有很多公司的数据分析系统和数据处理系统，也都是依赖的binlog。取代binlog去改变一个生态费力了不讨好。
第二点，binlog并不是MySQL的瓶颈，花时间在没有瓶颈的地方没必要。
总结
- Buffer Pool是MySQL进程管理的一块内存空间，有减少磁盘IO次数的作用。
- redo log是InnoDB存储引擎的一种日志，主要作用是崩溃恢复，有三种刷盘策略，有innodb_flush_log_at_trx_commit 参数控制，推荐设置成2。
- undo log是InnoDB存储引擎的一种日志，主要作用是回滚。
- binlog是MySQL Server层的一种日志，主要作用是归档。
- MySQL挂了有两种情况：操作系统挂了MySQL进程跟着挂了；操作系统没挂，但是MySQL进程挂了。
最后，再用一张图总结一下全文的知识点：
写在最后
这篇文章写在一年之前，本来觉得是一篇水文没想要发，最近无聊修改了一下发了出来，希望能够用动图的形式帮助到MySQL基础不太好的朋友，大神忽略就好。
需要强调的一点是，由于作者水平有限，本文只是浅显的从无到有地阐述了MySQL几种日志的大致作用，过程中省略了很多细节，比如Buffer Pool的实现细节，比如undo log和MVCC的关系，比如binlog buffer、change buffer的存在，比如redo log的两阶段提交。
如果您有任何问题，我们可以探讨，如果您在文中发现错误，还望您指出，万分感谢！
好了，今天的文章就到这里了。
感谢你的阅读！我是CoderW，我们下期再见。
参考资料
- 《MySQL实战45讲》
- 《从根儿上理解MySQL》
- 《MySQL技术内幕—InnoDB存储引擎》第2版
