我的网站上一直有好多人留言催更 MySQL 日志(undo log、redo log、binlog)的文章。
Redo log的刷盘操作将会是最终影响MySQL TPS的瓶颈所在。为了缓解这一问题,MySQL使用了组提交,将多个刷盘操作合并成一个,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。
本文是由爱可生研发团队出品的「图解MySQL」系列文章,不定期更新,但篇篇精品。欢迎大家持续关注~
今天简单写写MySQL中跟数据安全相关的两个关键参数吧,一个是innodb_flush_log_at_trx_commit,另外一个是sync_binlog,首先我们来看看这两个参数分别是什么意思吧:
上篇文章我们聊了单机模式下,MySQL是如何保证数据一致性的,但是在实际的生产环境中,很少采用单机模式。现在所有的集群架构都是从MySQL的主从复制演变过来的。MySQL的主从复制是通过将主库的binlog发送至从库,从库重新提交主库的变更来实现主从数据的一致性。MySQL的主从复制主要分为三种:异步复制、半同步复制、组复制(MGR)。
今天盯上了我的“MySQL”收藏夹,打开一看,总共有18篇。简单筛选了一下,有15篇将会在这篇做出选择。 来吧!!!
前面一篇,我们学习到了MySQL多版本并发控制(MVCC)实现原理,这一篇我们接着学习MySQL主从复制模式下的延迟解决方案。
首先,InnoDB会判读缓冲池里是否存在 id = 1 这条数据,如果不存在则从磁盘中加载到缓冲池中,而且还会对这行数据加独占锁,防止多个sql同时修改这行数据。
innodb_io_capacity:脏页的刷新的数量,可以动态调整,默认是200,该参数的设置取决于硬盘的IOPS的大小,IOPS就是每秒的读写次数。
数据库事务 什么是事务:事务(Transaction)是访问并可能更新数据库中各种数据项的一个程序执行单元(unit)。,事务由事务开始(begin transaction)和事务结束(end transaction)之间执行的全体操作组成。 事务是一个不可分割的数据库操作序列,也是数据库并发控制的基本单位,其执行的结果必须使数据库从一种一致性状态变到另一种一致性状态。 事务结束有两种,事务中的步骤全部成功执行时,提交事务,如果其中一个失败,那么将发生回滚操作,并且撤销之前的所有操作。 在MySQL中只
之前几周有幸被京东智联云的市场同事推荐参与麦思博的一个视频课程的录制,题目是与MongoDB相关的内容。在ppt里也写到了推荐学员可以对比参照其他数据的原理和特点,来学习和理解MongoDB的一些原理和特点,而自己最近在学习的时候,正好发现了一处MongoDB与MySQL设计非常相似的地方,即今天要介绍的写确认相关的内容。
事务控制是 MySQL 的重要特性之一。在 MySQL 中,InnoDB 和 NDB Cluster 是常见的事务型存储引擎。
保证redo log和binlog可以持久化到磁盘,就可以确保MySQL在异常重启后进行数据恢复。
上周五进行了一个大表删除的操作,在删除的过程中,出现了一点小问题,白白花费了两个小时,我这里记录了一下大概的过程,废话不多说了,直接看过程吧。
今天来和大家分享MySQL的三个日志文件,可以说 MySQL 的多数特性都是围绕日志文件实现,而其中最重要的有以下三种:
Undo日志:undo log是mysql中两种比较重要的事务日志,另外一种是redo log,undo log顾名思义,是一种用于撤销回退的日志,用于事务没提交之前,会先记录存放到 Undo 日志文件里,当事务回滚时或者数据库崩溃时,可以利用 Undo 日志回退事务
一般Mysql主从复制有三个线程参与,都是单线程:Binlog Dump(主) -> IO Thread (从) -> SQL Thread(从)。
mysql的"双1验证"指的是innodb_flush_log_at_trx_commit和sync_binlog两个参数设置,这两个是是控制MySQL 磁盘写入策略以及数据安全性的关键参数。下面从参数含义,性能,安全角度阐述两个参数为不同的值时对db 性能,数据的影响。
在MySQL事务执行的过程中,innodb引擎会产生redo log,我们知道,MySQL的事务提交是两阶段提交的,画图如下:
以下List是我们常见的MySQL参数配置,这个参数对提高实例的性能大有裨益。 其中 建议设置值,仅供参考,需要根据自己的业务场景和硬件资源仔细推敲。 参数 设置说明 建议设置值 lower_case_table_names 大小写敏感:此参数不可以动态修改,必须重启数据库:0.表名存储为给定的大小和比较是区分大小写的1.表名存储在磁盘是小写的,但是比较的时候是不区分大小写 2.表名存储为给定的大小写但是比较的时候是小写的 0 max_connections 最大链接数据 2000 max_connect_
今天这篇文章,是之前很早时候线上的一个案例,重新翻看的时候,觉得挺有意思,就再转发一遍。
最近开始写文章都是带两个主题,技术主题与生活主题,生活热点,还是老传统,技术在前,生活话题在后。
数据的一致性和完整性对于在线业务的重要性不言而喻,如何保证数据不丢呢?今天我们就探讨下关于数据的完整性和强一致性,MySQL做了哪些改进。
在MySQL的主从复制架构中,主库上经常会并发的执行很多SQL,只要这些SQL没有产生锁等待,那么同一时间并发好几个SQL线程是没有问题的。
WAL机制保证只要redo log和binlog保证持久化到磁盘,就能确保MySQL异常重启后,数据可以恢复。
2、主从延迟常见的原因有哪些? 1、大事务,从库回放时间较长,导致主从延迟 2、主库写入过于频繁,从库回放跟不上 3、参数配置不合理 4、主从硬件差异 5、网络延迟 6、表没有主键或者索引大量频繁的更新 7、一些读写分离的架构,从库的压力比较大 3、解决主从延迟有哪些方法 1、对于大事务,拆分成小事务 2、开启并行复制 3、升级从库硬件 4、尽量都有主键 4、什么是并行复制,参数有哪些? 先回顾MySQL并行复制的路程 a. MySQL5.6 是基于数据库级别的并行复制 slave-parallel-type=DATABASE(不同库的事务,没有锁冲突)
今天这篇文章,我会继续和你介绍在业务高峰期临时提升性能的方法。从文章标题“MySQL 是怎么保证数据不丢的?”,你就可以看出来,今天我和你介绍的方法,跟数据的可靠性有关。
MySQL5.6版本支持了并行复制,只是支持的粒度是按库并行。用于决定分发策略的hash表里,key是数据库名
业务系统通过一个数据库连接发给MySQL,经过SQL接口、解析器、优化器、执行器,解析SQL语句,生成执行计划,接着由执行器负责执行该计划,调用InnoDB的接口去实际执行。
在MySQL中,索引是在存储引擎层实现的,不同存储引擎对索引的实现方式是不同的,下面我们探讨一下MyISAM和InnoDB两个存储引擎的索引实现方式。
db_count = Connect(host='localhost',port=3306,database='python_db',user='root',password='mysql',charset='utf8')
RedoLog是重要日志,是InnoDB用来做事务持久化的日志。他主要记录了事务在某个数据页上具体做了什么。它可以实现事务的crash-safe
innodb_flush_log_at_trx_commit 是一个重要的 MySQL 系统变量,它控制着 InnoDB 存储引擎在事务提交时如何刷新日志到磁盘。这个参数的设置直接影响到数据库的持久性(Durability)和性能。
innodb_flush_log_at_trx_commit 是 MySQL 的一个系统变量,运行环境是 InnoDB 引擎。该变量定义了 InnoDB 在每次事务提交时,如何处理未刷入(flush)的重做日志信息(redo log)。它是 InnoDB 确保 ACID 属性中的持久性(Durability)的关键因素。当数据库发生故障,如崩溃或者断电,这项设置可以保护您的数据不会丢失。
https://segmentfault.com/a/1190000041758784
提交事务的时候,redo日志必须是刷入磁盘文件里的。这样可以严格的保证提交事务之后,数据是绝对不会丢失的,因为有redo日志在磁盘文件里可以恢复你做的所有修改。如果要是选择0的话,可能你提交事务之后,mysql宕机,那么此时redo日志没有刷盘,导致内存里的redo日志丢失,你提交的事务更新的数据就丢失了;如果要是选择2的话,如果机器宕机,虽然之前提交事务的时候,redo日志进入os cache了,但是还没进入磁盘文件,此时机器宕机还是会导致os cache里的redo日志丢失;所以对于数据库这样严格的系统而言,一般建议redo日志刷盘策略设置为1,保证事务提交之后,数据绝对不能丢失。
我: 这个题目太简单的吧,他们两个最大的区别,B+ 树数据存储在叶子节点,B 树的节点在所有的节点上。
同时处于执行状态的所有事务,是否可以并行? 不可以。因为多个执行中的事务是由可能出现锁冲突的,锁冲突之后会产生锁等待问题。
在之前的文章中,我对MySQL并行复制做过一个简单的介绍,有兴趣可以翻看5月19日的文章《MySQL并行复制解析》。今天针对这个问题,补充一些知识点。
innodb 作为最主流使用的 mysql 存储引擎,尤其在新版本的 mysql 中 MyISAM 存储引擎被废除,更加提升了 innodb 如日中天的地位。 那么,作为 mysql 的使用者,如何优化 innodb 使之发挥更强大的性能,就成为了必修课。
上一篇咱们了解了MySQL 的执行过程,其中设计连接器、分析器、优化器、执行器和存储引擎,接下来我将给大家讲解一下在MySQL中一条更新语句是如何执行。我相信大家可能听公司的DBA提起过,可以将数据恢复到半个月内任意时间的状态,是不是感觉很高大上,很厉害呢,下面我就将这个谜底一步一步解开
我们在使用和维护MySQL时,一定经常听到binlog这个概念。binlog在主从复制,数据恢复等场景都有着重要作用。本篇文章主要介绍binlog的概念,功能及常用操作,旨在帮助大家对binlog有更深的了解。
一条查询语句的执行过程一般是经过连接器、分析器、优化器、执行器等功能模块,最后到达存储引擎。
参考:http://www.cnblogs.com/roucheng/p/phpmysql.html
组复制是一种可用于实现容错系统的技术。复制组是一个通过消息传递相互交互的Server集群。复制组由多个Server成员组成,如下图的Master1、Master2、Master3,所有成员独立完成各自的事务。
默认不会自动提交,需要显式的提交或回滚。如果断开连接时有未提交事务,客户端工具一般可以配置自动提交或回滚。
这次新开了一个个人的mysql专栏,专门用于总结mysql的一些细节以及相关的案例总结,同时也包括了一些mysql的底层实现,在后续的篇章则是根据《mysql技术内幕innodb存储引擎》(第二版)来深入了解mysql中用的最多的存储引擎的内部细节。
那么如果在两阶段提交的过程中,发生了数据库的崩溃,MySQL内部会做什么事情来保证数据的一致性呢?以上述的update操作为例:
在MySQL的 InnoDB日志管理机制中,有一个很重要的概念就是MTR。MTR是InnoDB存储擎中一个很重要的用来保证物理写的完整性和持久性的机制。
Innodb是使用16k大小的数据页来管理存储空间的,数据页也是内存和磁盘交互的最小单位。我们知道事务提交后是先将修改过的数据页保存在内存中,然后再刷新到磁盘上进行持久化。我们还知道事务具有持久性的特性,那么问题来了,如果事务提交之后,数据页被保存在内存中,这个时候系统崩溃了,内存中的数据就没有了,所做的修改就无法修复了,那么事务的持久性也就没有了。
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