图解MySQL【日志】——Undo Log

Undo Log（回滚日志）

为什么需要 Undo Log？

1. MySQL 的隐式开启事务

自动提交（autocommit = 1）

• 在默认的自动提交模式下（autocommit = 1），MySQL 在执行每一条增删改语句时会隐式地开启一个独立的事务，并在执行完成后自动提交。

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目的

• 原子性：保证每个“增删改”操作的原子性。
• 提高便携性：对于简单的操作，开发者不需要每次都先 begin 后 commit 来实现事务。

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2. 事务回滚——保证事务的原子性和一致性

• 保证原子性：引入 Undo Log 的主要原因是为了实现事务的回滚，以确保事务的原子性。有了回滚的选项后，无论是事务提交前发生崩溃、事务执行过程出错，都可以通过回滚操作来确保原子性。
• 保证一致性：

• • 事务执行过程中出现异常，通过回滚来防止部分更新，确保一致性。
  • 配合 MVCC，确保读取数据的一致性：

• • • 可重复读隔离级别：通过 Undo Log 获取数据的历史版本来确保事务执行期间看到数据的一致。
    • 快照读：事务读取数据时，通过 Undo Log 获取数据的历史版本，确保读操作不会因为其他事务的修改而破坏一致性。

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3. 为 MVCC 提供数据的历史版本——（间接）保证事务的隔离性

• 记录数据历史版本，使得 MySQL 可以提供事务的快照：

• • 当一个数据进行更改时，先将原数据记录到 Unodo Log 中，而不是直接修改数据。
  • 这样，在事务执行过程中，即使其他事务已经对该数据进行了更改，当前事务依然可以读取到事务开始时的数据版本——可重复读隔离级别。

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实现事务回滚——保证事务的原子性（A）

1. 核心原理

• Undo Log 是一种用于撤销回退的日志，在事务未提交之前，MySQL 会记录更新的数据到 Undo Log 日志文件里，当事务回滚时，就可以利用 Undo Log 进行回滚。

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2. 过程如下图

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3. 具体实现

Undo Log 是由 InnoDB 提供，当 InnoDB 引擎对一条记录进行操作（插入、删除、更新）时，会按操作类型在 Undo Log 中分别进行不同的记录。

• insert 回滚：记录这条记录的主键值，回滚时只需要将该主键值对应的记录删除。
• delete 回滚：把对应的记录内容都记下来，回滚时再将这些内容组成记录并插入表中。

• • delete：

• • • 具体过程：不会立即删除，将要删除的记录标记为 delete flag，表示已删除，最终的删除操作是由 purge 线程，择机扫描表中已标记为删除的记录，并进行真正的物理删除。
    • 这样实现的目的：

• • • • 性能优化：delete flag 可以避免频繁的磁盘 I/O 操作，提高系统响应速度。
      • 避免数据丢失：防止误删或操作不当，让系统管理员更灵活地恢复数据或查看删除历史。
      • 并发问题：多个操作同时进行时，频繁地立即响应删除操作（更新索引、调整磁盘存储空间、处理事务锁定、日志记录等）会导致 MySQL 负载严重。
      • 缺点：已被标记为删除但未清理的数据，会占用内存空间，只能等到 purge 线程延迟清理后，才能释放空间。

• update 回滚：将更新的列的旧值记录下来，回滚时将新值改为旧值。

• • update：取决于该列是否为主键列。

• • • 非主键列：在 Undo Log 中直接反向记录如何 update 的，即 update 操作直接进行。
    • 主键列：分两步执行，先删除该行，再插入一行新的数据，主键值是更新后的值，其他列保持不变。

• • • • 目的：

• • • • • 主键值决定了数据行的位置：InnoDB 是根据主键值来组织存储的，每行数据存储在聚集索引中，如果直接更新主键，原来数据所在的位置就会发生改变。故要删除原行，插入只有主键列为新值的记录。
        • 索引更新：在 InnoDB 中，聚集索引的结构就是数据本身，更新了主键列，相当于改变了数据行在内存中和磁盘上的存储位置，因此索引必须重新调整，以便与新的主键值保持一致。

• • • • • • 非聚集索引：当然除了主键索引会直接受影响，其他非聚集索引因为存储的是主键值的引用（存储主键值 + 指向数据行的“行 ID”），因此也必须随主键值而更新。
          • 例子：假设你有一个按 user_id 升序排列的表，当更新主键时，行的位置会发生变化，新的值 3 可能会导致数据行需要移动到别的位置，这样原有的主键索引条目就不能再指向正确的位置。

• • • • • Undo Log 回滚记录：为了保证事务的可回滚性，InnoDB 会在 Undo Log 中分别记录这两步操作（删除原记录，插入只有主键列为新值的记录）的反向操作，从而确保即使事务失败，也能恢复原来的状态。

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配合 ReadView 实现 MVCC（多版本并发控制）

1. 版本链

一条记录的每一次更新操作产生的 Undo Log 格式都有一个 roll_pointer 回滚指针和一个 trx_id 事务 id：

• trx_id：事务 id，通过 trx_id 就确定记录是由哪个事务修改的，并在回滚时清理特定事务产生的修改，保证事务的原子性与一致性。
• roll_pointer：回滚指针，指向该数据的前一个版本，通过多个 roll_pointer 指针可以串成一个链表，表示从最初的数据一直到最新的数据版本，该链表成为版本链。

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2. Undo Log 与隔离级别

读未提交（READ UNCOMMITTED）

• 因为可以脏读（读取未提交的数据，事务回滚后数据消失，导致数据不一致性），Undo Log 几乎无作用。

读已提交（READ COMMITTED）

• 提供历史版本数据，支持快照读（Snapshot Read）。
• 事务 A 提交前，事务 B 依然可以读取 Undo Log 里的旧数据，避免脏读。
• 问题：不可重复读（Non-Repeatable Read），即同一事务内对相同数据进行两次读取，可能得到不同的值。

可重复读（REPEATABLE READ）

• 提供当前事务开始时的数据快照，以保证事务在提交前都能读取到一致的版本。
• 即使其他事务提交了新事务，当前事务仍读取 Undo Log 里的旧数据，避免不可重复读。

串行化（SERIALIZABLE）

• 特点：所有事务串行执行，事务之间完全隔离，使用行级锁避免任何并发修改。
• 基本不依赖 Undo Log，因为事务串行执行，不需要 MVCC 提供历史版本数据。
• 问题：性能较低。

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3. 通过 ReadView + Undo Log 实现 MVCC（多版本并发控制）

• 控制并发事务访问同一个记录时的行为，称为多版本并发控制（Multi-Version Concurrency Control）。
• 【读已提交】和【可重复读】隔离级别是通过【事务的 ReadView 中的字段】和【记录中的两个隐藏列（trx_id 和 roll_pointer）】的比对，如果该记录版本不满足可见行，就会顺着 Undo Log 的版本链依次继续比对，直到满足其可见性为止。

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Undo Log 的持久化过程

1. Undo Log 和数据页的刷盘策略一致，且都需要 Redo Log 保证持久化。

2. Buffer Pool 中有 Undo 页，对 Undo 页的修改会记录到 Redo Log。依靠 Redo Log 刷盘，数据页和 Undo 页都是靠这个机制保证持久化的。

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