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数据库故障恢复机制的前世今生一文中提到，今生磁盘数据库为了在保证数据库的原子性(A, Atomic) 和持久性(D, Durability)的同时，还能以灵活的刷盘策略来充分利用磁盘顺序写的性能，会记录REDO和UNDO日志，即ARIES方法。本文将重点介绍REDO LOG的作用，记录的内容，组织结构，写入方式等内容，希望读者能够更全面准确的理解REDO LOG在InnoDB中的位置。本文基于MySQL 8.0代码。

一、为什么需要记录REDO

为了取得更好的读写性能，InnoDB会将数据缓存在内存中(InnoDB Buffer Pool)，对磁盘数据的修改也会落后于内存，这时如果进程或机器崩溃，会导致内存数据丢失，为了保证数据库本身的一致性和持久性，InnoDB维护了REDO LOG。修改Page之前需要先将修改的内容记录到REDO中，并保证REDO LOG早于对应的Page落盘，也就是常说的WAL，Write Ahead Log。当故障发生导致内存数据丢失后，InnoDB会在重启时，通过重放REDO，将Page恢复到崩溃前的状态。

二、需要什么样的REDO

那么我们需要什么样的REDO呢?首先，REDO的维护增加了一份写盘数据，同时为了保证数据正确，事务只有在他的REDO全部落盘才能返回用户成功，REDO的写盘时间会直接影响系统吞吐，显而易见，REDO的数据量要尽量少。其次，系统崩溃总是发生在始料未及的时候，当重启重放REDO时，系统并不知道哪些REDO对应的Page已经落盘，因此REDO的重放必须可重入，即REDO操作要保证幂等。最后，为了便于通过并发重放的方式加快重启恢复速度，REDO应该是基于Page的，即一个REDO只涉及一个Page的修改。

熟悉的读者会发现，数据量小是Logical Logging的优点，而幂等以及基于Page正是Physical Logging的优点，因此InnoDB采取了一种称为Physiological Logging的方式，来兼得二者的优势。所谓Physiological Logging，就是以Page为单位，但在Page内以逻辑的方式记录。举个例子，MLOG_REC_UPDATE_IN_PLACE类型的REDO中记录了对Page中一个Record的修改，方法如下：

（Page ID，Record Offset，(Filed 1, Value 1) ... (Filed i, Value i) ... )

其中，PageID指定要操作的Page页，Record Offset记录了Record在Page内的偏移位置，后面的Field数组，记录了需要修改的Field以及修改后的Value。

由于Physiological Logging的方式采用了物理Page中的逻辑记法，导致两个问题：

1、需要基于正确的Page状态上重放REDO

由于在一个Page内，REDO是以逻辑的方式记录了前后两次的修改，因此重放REDO必须基于正确的Page状态。然而InnoDB默认的Page大小是16KB，是大于文件系统能保证原子的4KB大小的，因此可能出现Page内容成功一半的情况。InnoDB中采用了Double Write Buffer的方式来通过写两次的方式保证恢复的时候找到一个正确的Page状态。这部分会在之后介绍Buffer Pool的时候详细介绍。

2、需要保证REDO重放的幂等

Double Write Buffer能够保证找到一个正确的Page状态，我们还需要知道这个状态对应REDO上的哪个记录，来避免对Page的重复修改。为此，InnoDB给每个REDO记录一个全局唯一递增的标号LSN(Log Sequence Number)。Page在修改时，会将对应的REDO记录的LSN记录在Page上(FIL_PAGE_LSN字段)，这样恢复重放REDO时，就可以来判断跳过已经应用的REDO，从而实现重放的幂等。

三、REDO中记录了什么内容

知道了InnoDB中记录REDO的方式，那么REDO里具体会记录哪些内容呢?为了应对InnoDB各种各样不同的需求，到MySQL 8.0为止，已经有多达65种的REDO记录。用来记录这不同的信息，恢复时需要判断不同的REDO类型，来做对应的解析。根据REDO记录不同的作用对象，可以将这65中REDO划分为三个大类：作用于Page，作用于Space以及提供额外信息的Logic类型。

1、作用于Page的REDO

这类REDO占所有REDO类型的绝大多数，根据作用的Page的不同类型又可以细分为，Index Page REDO，Undo Page REDO，Rtree PageREDO等。比如MLOG_REC_INSERT，MLOG_REC_UPDATE_IN_PLACE，MLOG_REC_DELETE三种类型分别对应于Page中记录的插入，修改以及删除。这里还是以MLOG_REC_UPDATE_IN_PLACE为例来看看其中具体的内容：

其中，Type就是MLOG_REC_UPDATE_IN_PLACE类型，Space ID和Page Number唯一标识一个Page页，这三项是所有REDO记录都需要有的头信息，后面的是MLOG_REC_UPDATE_IN_PLACE类型独有的，其中Record Offset用给出要修改的记录在Page中的位置偏移，Update Field Count说明记录里有几个Field要修改，紧接着对每个Field给出了Field编号(Field Number)，数据长度(Field Data Length)以及数据(Filed Data)。

2、作用于Space的REDO

这类REDO针对一个Space文件的修改，如MLOG_FILE_CREATE，MLOG_FILE_DELETE，MLOG_FILE_RENAME分别对应对一个Space的创建，删除以及重命名。由于文件操作的REDO是在文件操作结束后才记录的，因此在恢复的过程中看到这类日志时，说明文件操作已经成功，因此在恢复过程中大多只是做对文件状态的检查，以MLOG_FILE_CREATE来看看其中记录的内容：

同样的前三个字段还是Type，Space ID和Page Number，由于是针对Page的操作，这里的Page Number永远是0。在此之后记录了创建的文件flag以及文件名，用作重启恢复时的检查。

3、提供额外信息的Logic REDO

除了上述类型外，还有少数的几个REDO类型不涉及具体的数据修改，只是为了记录一些需要的信息，比如最常见的MLOG_MULTI_REC_END就是为了标识一个REDO组，也就是一个完整的原子操作的结束。

4、REDO是如何组织的

所谓REDO的组织方式，就是如何把需要的REDO内容记录到磁盘文件中，以方便高效的REDO写入，读取，恢复以及清理。我们这里把REDO从上到下分为三层：逻辑REDO层、物理REDO层和文件层。

1) 逻辑REDO层

这一层是真正的REDO内容，REDO由多个不同Type的多个REDO记录收尾相连组成，有全局唯一的递增的偏移sn，InnoDB会在全局log_sys中维护当前sn的最大值，并在每次写入数据时将sn增加REDO内容长度。如下图所示：

2 )物理REDO层

磁盘是块设备，InnoDB中也用Block的概念来读写数据，一个Block的长度OS_FILE_LOG_BLOCK_SIZE等于磁盘扇区的大小512B，每次IO读写的最小单位都是一个Block。除了REDO数据以外，Block中还需要一些额外的信息，下图所示一个Log Block的的组成，包括12字节的Block Header：前4字节中Flush Flag占用最高位bit，标识一次IO的第一个Block，剩下的31个个bit是Block编号;之后是2字节的数据长度，取值在[12，508];紧接着2字节的First Record Offset用来指向Block中第一个REDO组的开始，这个值的存在使得我们对任何一个Block都可以找到一个合法的的REDO开始位置;最后的4字节Checkpoint Number记录写Block时的next_checkpoint_number，用来发现文件的循环使用，这个会在文件层详细讲解。Block末尾是4字节的Block Tailer，记录当前Block的Checksum，通过这个值，读取Log时可以明确Block数据有没有被完整写完。

Block中剩余的中间498个字节就是REDO真正内容的存放位置，也就是我们上面说的逻辑REDO。我们现在将逻辑REDO放到物理REDO空间中，由于Block内的空间固定，而REDO长度不定，因此可能一个Block中有多个REDO，也可能一个REDO被拆分到多个Block中，如下图所示，棕色和红色分别代表Block Header和Tailer，中间的REDO记录由于前一个Block剩余空间不足，而被拆分在连续的两个Block中。

由于增加了Block Header和Tailer的字节开销，在物理REDO空间中用LSN来标识偏移，可以看出LSN和SN之间有简单的换算关系：

constexpr inline lsn_t log_translate_sn_to_lsn(lsn_t sn) { 
  return (sn / LOG_BLOCK_DATA_SIZE * OS_FILE_LOG_BLOCK_SIZE + 
          sn % LOG_BLOCK_DATA_SIZE + LOG_BLOCK_HDR_SIZE); 
}

SN加上之前所有的Block的Header以及Tailer的长度就可以换算到对应的LSN，反之亦然。

3) 文件层

最终REDO会被写入到REDO日志文件中，以ib_logfile0、ib_logfile1...命名，为了避免创建文件及初始化空间带来的开销，InooDB的REDO文件会循环使用，通过参数innodb_log_files_in_group可以指定REDO文件的个数。多个文件收尾相连顺序写入REDO内容。每个文件以Block为单位划分，每个文件的开头固定预留4个Block来记录一些额外的信息，其中第一个Block称为Header Block，之后的3个Block在0号文件上用来存储Checkpoint信息，而在其他文件上留空：

其中第一个Header Block的数据区域记录了一些文件信息，如下图所示，4字节的Formate字段记录Log的版本，不同版本的LOG，会有REDO类型的增减，这个信息是8.0开始才加入的;8字节的Start LSN标识当前文件开始LSN，通过这个信息可以将文件的offset与对应的lsn对应起来;最后是最长32位的Creator信息，正常情况下会记录MySQL的版本。

现在我们将REDO放到文件空间中，如下图所示，逻辑REDO是真正需要的数据，用sn索引，逻辑REDO按固定大小的Block组织，并添加Block的头尾信息形成物理REDO，以lsn索引，这些Block又会放到循环使用的文件空间中的某一位置，文件中用offset索引：

虽然通过LSN可以唯一标识一个REDO位置，但最终对REDO的读写还需要转换到对文件的读写IO，这个时候就需要表示文件空间的offset，他们之间的换算方式如下：

const auto real_offset = 
      log.current_file_real_offset + (lsn - log.current_file_lsn);

切换文件时会在内存中更新当前文件开头的文件offset，current_file_real_offset，以及对应的LSN，current_file_lsn，通过这两个值可以方便地用上面的方式将LSN转化为文件offset。注意这里的offset是相当于整个REDO文件空间而言的，由于InnoDB中读写文件的space层实现支持多个文件，因此，可以将首位相连的多个REDO文件看成一个大文件，那么这里的offset就是这个大文件中的偏移。

五、如何高效地写REDO

作为维护数据库正确性的重要信息，REDO日志必须在事务提交前保证落盘，否则一旦断电将会有数据丢失的可能，因此从REDO生成到最终落盘的完整过程成为数据库写入的关键路径，其效率也直接决定了数据库的写入性能。这个过程包括REDO内容的产生，REDO写入InnoDB Log Buffer，从InnoDB Log Buffer写入操作系统Page Cache，以及REDO刷盘，之后还需要唤醒等待的用户线程完成Commit。下面就通过这几个阶段来看看InnoDB如何在高并发的情况下还能高效地完成写REDO。

1、REDO产生

我们知道事务在写入数据的时候会产生REDO，一次原子的操作可能会包含多条REDO记录，这些REDO可能是访问同一Page的不同位置，也可能是访问不同的Page(如Btree节点分裂)。InnoDB有一套完整的机制来保证涉及一次原子操作的多条REDO记录原子，即恢复的时候要么全部重放，要不全部不重放，这部分将在之后介绍恢复逻辑的时候详细介绍，本文只涉及其中最基本的要求，就是这些REDO必须连续。InnoDB中通过min-transaction实现，简称mtr，需要原子操作时，调用mtr_start生成一个mtr，mtr中会维护一个动态增长的m_log，这是一个动态分配的内存空间，将这个原子操作需要写的所有REDO先写到这个m_log中，当原子操作结束后，调用mtr_commit将m_log中的数据拷贝到InnoDB的Log Buffer。

2、写入InnoDB Log Buffer

高并发的环境中，会同时有非常多的min-transaction(mtr)需要拷贝数据到Log Buffer，如果通过锁互斥，那么毫无疑问这里将成为明显的性能瓶颈。为此，从MySQL 8.0开始，设计了一套无锁的写log机制，其核心思路是允许不同的mtr，同时并发地写Log Buffer的不同位置。不同的mtr会首先调用log_buffer_reserve函数，这个函数里会用自己的REDO长度，原子地对全局偏移log.sn做fetch_add，得到自己在Log Buffer中独享的空间。之后不同mtr并行的将自己的m_log中的数据拷贝到各自独享的空间内。

 
const sn_t start_sn = log.sn.fetch_add(len);

3、写入Page Cache

写入到Log Buffer中的REDO数据需要进一步写入操作系统的Page Cache，InnoDB中有单独的log_writer来做这件事情。这里有个问题，由于Log Buffer中的数据是不同mtr并发写入的，这个过程中Log Buffer中是有空洞的，因此log_writer需要感知当前Log Buffer中连续日志的末尾，将连续日志通过pwrite系统调用写入操作系统Page Cache。整个过程中应尽可能不影响后续mtr进行数据拷贝，InnoDB在这里引入一个叫做link_buf的数据结构，如下图所示：

link_buf是一个循环使用的数组，对每个lsn取模可以得到其在link_buf上的一个槽位，在这个槽位中记录REDO长度。另外一个线程从开始遍历这个link_buf，通过槽位中的长度可以找到这条REDO的结尾位置，一直遍历到下一位置为0的位置，可以认为之后的REDO有空洞，而之前已经连续，这个位置叫做link_buf的tail。下面看看log_writer和众多mtr是如何利用这个link_buf数据结构的。这里的这个link_buf为log.recent_written，如下图所示：

图中上半部分是REDO日志示意图，write_lsn是当前log_writer已经写入到Page Cache中日志末尾，current_lsn是当前已经分配给mtr的的最大lsn位置，而buf_ready_for_write_lsn是当前log_writer找到的Log Buffer中已经连续的日志结尾，从write_lsn到buf_ready_for_write_lsn是下一次log_writer可以连续调用pwrite写入Page Cache的范围，而从buf_ready_for_write_lsn到current_lsn是当前mtr正在并发写Log Buffer的范围。下面的连续方格便是log.recent_written的数据结构，可以看出由于中间的两个全零的空洞导致buf_ready_for_write_lsn无法继续推进，接下来，假如reserve到中间第一个空洞的mtr也完成了写Log Buffer，并更新了log.recent_written*，如下图：

这时，log_writer从当前的buf_ready_for_write_lsn向后遍历log.recent_written，发现这段已经连续：

因此提升当前的buf_ready_for_write_lsn，并将log.recent_written的tail位置向前滑动，之后的位置清零，供之后循环复用：

紧接log_writer将连续的内容刷盘并提升write_lsn。

4、刷盘

log_writer提升write_lsn之后会通知log_flusher线程，log_flusher线程会调用fsync将REDO刷盘，至此完成了REDO完整的写入过程。

5、唤醒用户线程

为了保证数据正确，只有REDO写完后事务才可以commit，因此在REDO写入的过程中，大量的用户线程会block等待，直到自己的最后一条日志结束写入。默认情况下innodb_flush_log_at_trx_commit = 1，需要等REDO完成刷盘，这也是最安全的方式。当然，也可以通过设置innodb_flush_log_at_trx_commit = 2，这样，只要REDO写入Page Cache就认为完成了写入，极端情况下，掉电可能导致数据丢失。

大量的用户线程调用log_write_up_to等待在自己的lsn位置，为了避免大量无效的唤醒，InnoDB将阻塞的条件变量拆分为多个，log_write_up_to根据自己需要等待的lsn所在的block取模对应到不同的条件变量上去。同时，为了避免大量的唤醒工作影响log_writer或log_flusher线程，InnoDB中引入了两个专门负责唤醒用户的线程：log_wirte_notifier和log_flush_notifier，当超过一个条件变量需要被唤醒时，log_writer和log_flusher会通知这两个线程完成唤醒工作。下图是整个过程的示意图：

多个线程通过一些内部数据结构的辅助，完成了高效的从REDO产生，到REDO写盘，再到唤醒用户线程的流程，下面是整个这个过程的时序图：

六、如何安全地清除REDO

由于REDO文件空间有限，同时为了尽量减少恢复时需要重放的REDO，InnoDB引入log_checkpointer线程周期性的打Checkpoint。重启恢复的时候，只需要从最新的Checkpoint开始回放后边的REDO，因此Checkpoint之前的REDO就可以删除或被复用。

我们知道REDO的作用是避免只写了内存的数据由于故障丢失，那么打Checkpiont的位置就必须保证之前所有REDO所产生的内存脏页都已经刷盘。最直接的，可以从Buffer Pool中获得当前所有脏页对应的最小REDO LSN：lwm_lsn。但光有这个还不够，因为有一部分min-transaction的REDO对应的Page还没有来的及加入到Buffer Pool的脏页中去，如果checkpoint打到这些REDO的后边，一旦这时发生故障恢复，这部分数据将丢失，因此还需要知道当前已经加入到Buffer Pool的REDO lsn位置：dpa_lsn。取二者的较小值作为最终checkpoint的位置，其核心逻辑如下：

 
lsn_t lwm_lsn = buf_pool_get_oldest_modification_lwm(); 
 
 
const lsn_t dpa_lsn = log_buffer_dirty_pages_added_up_to_lsn(log); 
 
lsn_t checkpoint_lsn = std::min(lwm_lsn, dpa_lsn);

MySQL 8.0中为了能够让mtr之间更大程度的并发，允许并发地给Buffer Pool注册脏页。类似与log.recent_written和log_writer，这里引入一个叫做recent_closed的link_buf来处理并发带来的空洞，由单独的线程log_closer来提升recent_closed的tail，也就是当前连续加入Buffer Pool脏页的最大LSN，这个值也就是上面提到的dpa_lsn。需要注意的是，由于这种乱序的存在，lwm_lsn的值并不能简单的获取当前Buffer Pool中的最老的脏页的LSN，保守起见，还需要减掉一个recent_closed的容量大小，也就是最大的乱序范围，简化后的代码如下：

 
const lsn_t lsn = buf_pool_get_oldest_modification_approx(); 
const lsn_t lag = log.recent_closed.capacity(); 
lsn_t lwm_lsn = lsn - lag; 
 
 
const lsn_t dpa_lsn = log_buffer_dirty_pages_added_up_to_lsn(log); 
 
lsn_t checkpoint_lsn = std::min(lwm_lsn, dpa_lsn);

这里有一个问题，由于lwm_lsn已经减去了recent_closed的capacity，因此理论上这个值一定是小于dpa_lsn的。那么再去比较lwm_lsn和dpa_lsn来获取Checkpoint位置或许是没有意义的。

上面已经提到，ib_logfile0文件的前三个Block有两个被预留作为Checkpoint Block，这两个Block会在打Checkpiont的时候交替使用，这样来避免写Checkpoint过程中的崩溃导致没有可用的Checkpoint。Checkpoint Block中的内容如下：

首先8个字节的Checkpoint Number，通过比较这个值可以判断哪个是最新的Checkpiont记录，之后8字节的Checkpoint LSN为打Checkpoint的REDO位置，恢复时会从这个位置开始重放后边的REDO。之后8个字节的Checkpoint Offset，将Checkpoint LSN与文件空间的偏移对应起来。最后8字节是前面提到的Log Buffer的长度，这个值目前在恢复过程并没有使用。