我们知道了一条查询语句经历的过程，这属于「读」一条记录的过程，如下图：
那么，执行一条 update 语句，期间发生了什么？，比如这一条 update 语句：
UPDATE t_user SET name = 'xiaolin' WHERE id = 1; 查询语句的那一套流程，更新语句也是同样会走一遍：
- 客户端先通过连接器建立连接，连接器自会判断用户身份；
- 因为这是一条
update语句，所以不需要经过查询缓存，但是表上有更新语句，是会把整个表的查询缓存清空的，所以说查询缓存很鸡肋，在MySQL 8.0就被移除这个功能了；- 解析器会通过词法分析识别出关键字
update，表名等等，构建出语法树，接着还会做语法分析，判断输入的语句是否符合MySQL语法；- 预处理器会判断表和字段是否存在；
- 优化器确定执行计划，因为
where条件中的id是主键索引，所以决定要使用id这个索引；- 执行器负责具体执行，找到这一行，然后更新。
不过，更新语句的流程会涉及到 undo log（回滚日志）、redo log（重做日志） 、binlog （归档日志）这三种日志：
- undo log（回滚日志）：是
Innodb存储引擎层生成的日志，实现了事务中的原子性，主要用于事务回滚和 MVCC。- redo log（重做日志）：是
Innodb存储引擎层生成的日志，实现了事务中的持久性，主要用于掉电等故障恢复；- binlog （归档日志）：是
Server层生成的日志，主要用于数据备份和主从复制；
所以这次就带着这个问题，看看这三种日志是怎么工作的。
为什么需要 undo log？
我们在执行执行一条“增删改”语句的时候，虽然没有输入 begin 开启事务和 commit 提交事务，但是 MySQL 会隐式开启事务来执行“增删改”语句的，执行完就自动提交事务的，这样就保证了执行完“增删改”语句后，我们可以及时在数据库表看到“增删改”的结果了。
执行一条语句是否自动提交事务，是由 autocommit 参数决定的，默认是开启。所以，执行一条 update 语句也是事务。
那么，考虑一个问题。一个事务在执行过程中，在还没有提交事务之前，如果 MySQL 发生了崩溃，要怎么回滚到事务之前的数据呢？
如果我们每次在事务执行过程中，都记录下回滚时需要的信息到一个日志里，那么在事务执行中途发生了 MySQL 崩溃后，就不用担心无法回滚到事务之前的数据，我们可以通过这个日志回滚到事务之前的数据。
实现这一机制就是 undo log（回滚日志），它保证了事务的 ACID 中的原子性（Atomicity）。
undo log 是一种用于撤销回退的日志。在事务没提交之前，MySQL 会先记录更新前的数据到 undo log 日志文件里面，当事务回滚时，可以利用 undo log 来进行回滚。如下图：
每当 InnoDB 引擎对一条记录进行操作（修改、删除、新增）时，要把回滚时需要的信息都记录到 undo log 里，比如：
- 在插入一条记录时，要把这条记录的主键值记下来，这样之后回滚时只需要把这个主键值对应的记录删掉就好了；
- 在删除一条记录时，要把这条记录中的内容都记下来，这样之后回滚时再把由这些内容组成的记录插入到表中就好了；
- 在更新一条记录时，要把被更新的列的旧值记下来，这样之后回滚时再把这些列更新为旧值就好了。
在发生回滚时，就读取 undo log 里的数据，然后做原先相反操作。比如当 delete 一条记录时，undo log 中会把记录中的内容都记下来，然后执行回滚操作的时候，就读取 undo log 里的数据，然后进行 insert 操作。
不同的操作，需要记录的内容也是不同的，所以不同类型的操作（修改、删除、新增）产生的 undo log 的格式也是不同的，具体的每一个操作的 undo log 的格式我就不详细介绍了，感兴趣的可以自己去查查。
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 指针和一个 trx_id 事务 id：
- 通过
trx_id可以知道该记录是被哪个事务修改的；- 通过
roll_pointer指针可以将这些undo log串成一个链表，这个链表就被称为版本链；
版本链如下图：
另外，undo log 还有一个作用，通过 Read View + undo log 实现 MVCC（多版本并发控制）。
对于「读提交」和「可重复读」隔离级别的事务来说，它们的快照读（普通 select 语句）是通过 Read View + undo log 来实现的，它们的区别在于创建 Read View 的时机不同：
- 「读提交」隔离级别是在每个
select都会生成一个新的Read View，也意味着，事务期间的多次读取同一条数据，前后两次读的数据可能会出现不一致，因为可能这期间另外一个事务修改了该记录，并提交了事务。 - 「可重复读」隔离级别是启动事务时生成一个
Read View，然后整个事务期间都在用这个Read View，这样就保证了在事务期间读到的数据都是事务启动前的记录。
这两个隔离级别实现是通过「事务的 Read View 里的字段」和「记录中的两个隐藏列（trx_id 和 roll_pointer）」的比对，如果不满足可见行，就会顺着 undo log 版本链里找到满足其可见性的记录，从而控制并发事务访问同一个记录时的行为，这就叫 MVCC（多版本并发控制）。
因此，undo log 两大作用：
- 实现事务回滚，保障事务的原子性。事务处理过程中，如果出现了错误或者用户执行了
ROLLBACK语句，MySQL可以利用undo log中的历史数据将数据恢复到事务开始之前的状态。- 实现
MVCC（多版本并发控制）关键因素之一。MVCC是通过ReadView+undo log实现的。undo log为每条记录保存多份历史数据，MySQL在执行快照读（普通select语句）的时候，会根据事务的Read View里的信息，顺着undo log的版本链找到满足其可见性的记录。
TIP：
很多人疑问
undo log是如何刷盘（持久化到磁盘）的？
undo log和数据页的刷盘策略是一样的，都需要通过redo log保证持久化。
buffer pool中有undo页，对undo页的修改也都会记录到redo log。redo log会每秒刷盘，提交事务时也会刷盘，数据页和undo页都是靠这个机制保证持久化的。
为什么需要 Buffer Pool？
MySQL 的数据都是存在磁盘中的，那么我们要更新一条记录的时候，得先要从磁盘读取该记录，然后在内存中修改这条记录。那修改完这条记录是选择直接写回到磁盘，还是选择缓存起来呢？
当然是缓存起来好，这样下次有查询语句命中了这条记录，直接读取缓存中的记录，就不需要从磁盘获取数据了。
为此，Innodb 存储引擎设计了一个**缓冲池（Buffer Pool）**，来提高数据库的读写性能。
有了 Buffer Pool 后：
- 当读取数据时，如果数据存在于
Buffer Pool中，客户端就会直接读取Buffer Pool中的数据，否则再去磁盘中读取。 - 当修改数据时，如果数据存在于
Buffer Pool中，那直接修改Buffer Pool中数据所在的页，然后将其页设置为脏页（该页的内存数据和磁盘上的数据已经不一致），为了减少磁盘I/O，不会立即将脏页写入磁盘，后续由后台线程选择一个合适的时机将脏页写入到磁盘。
Buffer Pool 缓存什么？
InnoDB 会把存储的数据划分为若干个「页」，以页作为磁盘和内存交互的基本单位，一个页的默认大小为 16KB。因此，Buffer Pool 同样需要按「页」来划分。
在 MySQL 启动的时候，InnoDB 会为 Buffer Pool 申请一片连续的内存空间，然后按照默认的16KB的大小划分出一个个的页， Buffer Pool 中的页就叫做缓存页。此时这些缓存页都是空闲的，之后随着程序的运行，才会有磁盘上的页被缓存到 Buffer Pool 中。
所以，MySQL 刚启动的时候，你会观察到使用的虚拟内存空间很大，而使用到的物理内存空间却很小，这是因为只有这些虚拟内存被访问后，操作系统才会触发缺页中断，申请物理内存，接着将虚拟地址和物理地址建立映射关系。
Buffer Pool 除了缓存「索引页」和「数据页」，还包括了 Undo 页，插入缓存、自适应哈希索引、锁信息等等。
Undo 页是记录什么？
开启事务后，InnoDB 层更新记录前，首先要记录相应的 undo log，如果是更新操作，需要把被更新的列的旧值记下来，也就是要生成一条 undo log，undo log 会写入 Buffer Pool 中的 Undo 页面。
查询一条记录，就只需要缓冲一条记录吗？
不是的。
当我们查询一条记录时，InnoDB 是会把整个页的数据加载到 Buffer Pool 中，将页加载到 Buffer Pool 后，再通过页里的「页目录」去定位到某条具体的记录。
为什么需要 redo log ？
Buffer Pool 是提高了读写效率没错，但是问题来了，Buffer Pool 是基于内存的，而内存总是不可靠，万一断电重启，还没来得及落盘的脏页数据就会丢失。
为了防止断电导致数据丢失的问题，当有一条记录需要更新的时候，InnoDB 引擎就会先更新内存（同时标记为脏页），然后将本次对这个页的修改以 redo log 的形式记录下来，这个时候更新就算完成了。
后续，InnoDB 引擎会在适当的时候，由后台线程将缓存在 Buffer Pool 的脏页刷新到磁盘里，这就是 WAL （Write-Ahead Logging）技术。
WAL 技术指的是， MySQL 的写操作并不是立刻写到磁盘上，而是先写日志，然后在合适的时间再写到磁盘上。
过程如下图：
什么是 redo log？
redo log 是物理日志，记录了某个数据页做了什么修改，比如对 XXX 表空间中的 YYY 数据页 ZZZ 偏移量的地方做了AAA 更新，每当执行一个事务就会产生这样的一条或者多条物理日志。
在事务提交时，只要先将 redo log 持久化到磁盘即可，可以不需要等到将缓存在 Buffer Pool 里的脏页数据持久化到磁盘。
当系统崩溃时，虽然脏页数据没有持久化，但是 redo log 已经持久化，接着 MySQL 重启后，可以根据 redo log 的内容，将所有数据恢复到最新的状态。
修改 Undo 页面，需要记录对应 redo log 吗？
需要的。
开启事务后，InnoDB 层更新记录前，首先要记录相应的 undo log，如果是更新操作，需要把被更新的列的旧值记下来，也就是要生成一条 undo log，undo log 会写入 Buffer Pool 中的 Undo 页面。
不过，在内存修改该 Undo 页面后，需要记录对应的 redo log。
redo log 和 undo log 区别在哪？
这两种日志是属于 InnoDB 存储引擎的日志，它们的区别在于：
redo log记录了此次事务「完成后」的数据状态，记录的是更新之后的值；undo log记录了此次事务「开始前」的数据状态，记录的是更新之前的值；
事务提交之前发生了崩溃，重启后会通过 undo log 回滚事务，事务提交之后发生了崩溃，重启后会通过 redo log 恢复事务，如下图：
所以有了 redo log，再通过 WAL 技术，InnoDB 就可以保证即使数据库发生异常重启，之前已提交的记录都不会丢失，这个能力称为 crash-safe（崩溃恢复）。可以看出来， redo log 保证了事务四大特性中的持久性。
redo log 要写到磁盘，数据也要写磁盘，为什么要多此一举？
写入 redo log 的方式使用了追加操作，此时的磁盘操作是顺序写，而写入数据需要先找到写入位置，然后才写到磁盘，此时的磁盘操作是随机写。
磁盘的「顺序写 」比「随机写」 高效的多，因此 redo log 写入磁盘的开销更小。
针对「顺序写」为什么比「随机写」更快这个问题，可以比喻为你有一个本子，按照顺序一页一页写肯定比写一个字都要找到对应页写快得多。
可以说这是 WAL 技术的另外一个优点：MySQL 的写操作从磁盘的「随机写」变成了「顺序写」，提升语句的执行性能。这是因为 MySQL 的写操作并不是立刻更新到磁盘上，而是先记录在日志上，然后在合适的时间再更新到磁盘上 。
至此， 针对为什么需要 redo log 这个问题我们有两个答案：
- 实现事务的持久性，让
MySQL有crash-safe的能力，能够保证MySQL在任何时间段突然崩溃，重启后之前已提交的记录都不会丢失；- 将写操作从「随机写」变成了「顺序写」，提升
MySQL写入磁盘的性能。
产生的 redo log 是直接写入磁盘的吗？
不是的。
实际上， 执行一个事务的过程中，产生的 redo log 也不是直接写入磁盘的，因为这样会产生大量的 I/O 操作，而且磁盘的运行速度远慢于内存。
所以，redo log 也有自己的缓存—— redo log buffer，每当产生一条 redo log 时，会先写入到 redo log buffer，后续在持久化到磁盘如下图：
redo log buffer 默认大小 16 MB，可以通过 innodb_log_Buffer_size 参数动态的调整大小，增大它的大小可以让 MySQL 处理「大事务」是不必写入磁盘，进而提升写 IO 性能。
redo log 什么时候刷盘？
缓存在 redo log buffer 里的 redo log 还是在内存中，那它什么时候刷新到磁盘？
主要有下面几个时机：
MySQL正常关闭时；- 当
redo log buffer中记录的写入量大于redo log buffer内存空间的一半时，会触发落盘；InnoDB的后台线程每隔1秒，将redo log buffer持久化到磁盘。- 每次事务提交时都将缓存在
redo log buffer里的redo log直接持久化到磁盘（这个策略可由innodb_flush_log_at_trx_commit参数控制，下面会说）。
innodb_flush_log_at_trx_commit 参数控制的是什么？
单独执行一个更新语句的时候，InnoDB 引擎会自己启动一个事务，在执行更新语句的过程中，生成的 redo log 先写入到 redo log buffer 中，然后等事务提交的时候，再将缓存在 redo log buffer 中的 redo log 按组的方式「顺序写」到磁盘。
上面这种 redo log 刷盘时机是在事务提交的时候，这个默认的行为。
除此之外，InnoDB 还提供了另外两种策略，由参数 innodb_flush_log_at_trx_commit 参数控制，可取的值有：0、1、2，默认值为 1，这三个值分别代表的策略如下：
- 当设置该参数为
0时，表示每次事务提交时 ，还是将redo log留在redo log buffer中 ，该模式下在事务提交时不会主动触发写入磁盘的操作。- 当设置该参数为
1时，表示每次事务提交时，都将缓存在redo log buffer里的redo log直接持久化到磁盘，这样可以保证MySQL异常重启之后数据不会丢失。- 当设置该参数为
2时，表示每次事务提交时，都只是将缓存在redo log buffer里的redo log写到redo log文件，注意写入到「redo log文件」并不意味着写入到了磁盘，因为操作系统的文件系统中有个Page Cache，Page Cache是专门用来缓存文件数据的，所以写入「 **redo log**文件」意味着写入到了操作系统的文件缓存。
我画了一个图，方便大家理解：
innodb_flush_log_at_trx_commit 为 0 和 2 的时候，什么时候才将 redo log 写入磁盘？
InnoDB 的后台线程每隔 1 秒：
- 针对参数
0：会把缓存在redo log buffer中的redo log，通过调用write()写到操作系统的Page Cache，然后调用fsync()持久化到磁盘。所以参数为0的策略，MySQL进程的崩溃会导致上一秒钟所有事务数据的丢失;- 针对参数
2：调用fsync()，将缓存在操作系统中Page Cache里的redo log持久化到磁盘。所以参数为2的策略，较取值为0情况下更安全，因为MySQL进程的崩溃并不会丢失数据，只有在操作系统崩溃或者系统断电的情况下，上一秒钟所有事务数据才可能丢失。
加入了后台现线程后，innodb_flush_log_at_trx_commit 的刷盘时机如下图：
这三个参数的应用场景是什么？
这三个参数的数据安全性和写入性能的比较如下：
- 数据安全性：参数
1> 参数2> 参数0- 写入性能：参数
0> 参数2> 参数1
所以，数据安全性和写入性能是熊掌不可得兼的，要不追求数据安全性，牺牲性能；要不追求性能，牺牲数据安全性。
- 在一些对数据安全性要求比较高的场景中，显然
innodb_flush_log_at_trx_commit参数需要设置为1- 在一些可以容忍数据库崩溃时丢失
1s数据的场景中，我们可以将该值设置为0，这样可以明显地减少日志同步到磁盘的I/O操作- 安全性和性能折中的方案就是参数
2，虽然参数2没有参数0的性能高，但是数据安全性方面比参数0强，因为参数2只要操作系统不宕机，即使数据库崩溃了，也不会丢失数据，同时性能方便比参数1高
redo log 文件写满了怎么办？
默认情况下， InnoDB 存储引擎有 1 个重做日志文件组(redo log Group），「重做日志文件组」由有 2 个 redo log 文件组成，这两个 redo 日志的文件名叫 ：ib_logfile0 和 ib_logfile1 。
在重做日志组中，每个 redo log File 的大小是固定且一致的，假设每个 redo log File 设置的上限是 1 GB，那么总共就可以记录 2GB 的操作。
重做日志文件组是以循环写的方式工作的，从头开始写，写到末尾就又回到开头，相当于一个环形。
所以 InnoDB 存储引擎会先写 ib_logfile0 文件，当 ib_logfile0 文件被写满的时候，会切换至 ib_logfile1 文件，当 ib_logfile1 文件也被写满时，会切换回 ib_logfile0 文件。
我们知道 redo log 是为了防止 Buffer Pool 中的脏页丢失而设计的，那么如果随着系统运行，Buffer Pool 的脏页刷新到了磁盘中，那么 redo log 对应的记录也就没用了，这时候我们擦除这些旧记录，以腾出空间记录新的更新操作。
redo log 是循环写的方式，相当于一个环形，InnoDB 用 write pos 表示 redo log 当前记录写到的位置，用 checkpoint 表示当前要擦除的位置，如下图：
图中的：
write pos和checkpoint的移动都是顺时针方向；write pos～checkpoint之间的部分（图中的红色部分），用来记录新的更新操作；check point～write pos之间的部分（图中蓝色部分）：待落盘的脏数据页记录；
如果 write pos 追上了 checkpoint，就意味着 redo log 文件满了，这时 MySQL 不能再执行新的更新操作，也就是说 MySQL 会被阻塞（因此所以针对并发量大的系统，适当设置 redo log 的文件大小非常重要），此时会停下来将 Buffer Pool 中的脏页刷新到磁盘中，然后标记 redo log 哪些记录可以被擦除，接着对旧的 redo log 记录进行擦除，等擦除完旧记录腾出了空间，checkpoint 就会往后移动（图中顺时针），然后 MySQL 恢复正常运行，继续执行新的更新操作。
所以，一次 checkpoint 的过程就是脏页刷新到磁盘中变成干净页，然后标记 redo log 哪些记录可以被覆盖的过程。
为什么需要 binlog ？
前面介绍的 undo log 和 redo log 这两个日志都是 Innodb 存储引擎生成的。
MySQL 在完成一条更新操作后，Server 层还会生成一条 binlog，等之后事务提交的时候，会将该事物执行过程中产生的所有 binlog 统一写入 binlog 文件。
binlog 文件是记录了所有数据库表结构变更和表数据修改的日志，不会记录查询类的操作，比如 SELECT 和 SHOW 操作。此外其也不会记录数据的物理状态，所以使用 binlog 进行恢复事务的话，很容易出现数据不一致的情况！
为什么有了 binlog， 还要有 redo log？
这个问题跟 MySQL 的时间线有关系。
最开始 MySQL 里并没有 InnoDB 引擎，MySQL 自带的引擎是 MyISAM，但是 MyISAM 没有 crash-safe 的能力，binlog 日志只能用于归档。
而 InnoDB 是另一个公司以插件形式引入 MySQL 的，既然只依靠 binlog 是没有 crash-safe 能力的，所以 InnoDB 使用 redo log 来实现 crash-safe 能力。
redo log 和 binlog 有什么区别？
这两个日志有四个区别。
1、适用对象不同：
binlog是MySQL的Server层实现的日志，所有存储引擎都可以使用；redo log是Innodb存储引擎实现的日志；
2、文件格式不同：
binlog有3种格式类型，分别是STATEMENT（默认格式）、ROW、MIXED，区别如下：STATEMENT：每一条修改数据的SQL都会被记录到binlog中（相当于记录了逻辑操作，所以针对这种格式，binlog可以称为逻辑日志），主从复制中slave端再根据SQL语句重现。但STATEMENT有动态函数的问题，比如你用了uuid或者now这些函数，你在主库上执行的结果并不是你在从库执行的结果，这种随时在变的函数会导致复制的数据不一致；ROW：记录行数据最终被修改成什么样了（这种格式的日志，就不能称为逻辑日志了），不会出现STATEMENT下动态函数的问题。但ROW的缺点是每行数据的变化结果都会被记录，比如执行批量update语句，更新多少行数据就会产生多少条记录，使binlog文件过大，而在STATEMENT格式下只会记录一个update语句而已；MIXED：包含了STATEMENT和ROW模式，它会根据不同的情况自动使用ROW模式和STATEMENT模式；
redo log是物理日志，记录的是在某个数据页做了什么修改，比如对XXX表空间中的YYY数据页ZZZ偏移量的地方做了AAA更新；
3、写入方式不同：
binlog是追加写，写满一个文件，就创建一个新的文件继续写，不会覆盖以前的日志，保存的是全量的日志。redo log是循环写，日志空间大小是固定，全部写满就从头开始，保存未被刷入磁盘的脏页日志。
4、用途不同：
binlog用于备份恢复、主从复制；redo log用于掉电等故障恢复。
既然binlog也是在事务提交后记录各种逻辑或者物理记录来刷盘完成备份。那么为什么就不能用它来解决crash safe呢，一个事务结束后，脏页还没写入磁盘的时候crash了，那么用binlog整体恢复一下不就可以了吗？
实际上，MySQL 的 binlog 在某种程度上可以帮助实现 crash-safe，但是它并不是解决方案的全部。
首先，让我们理解一下 crash-safe 的概念。Crash-safe 是指当数据库系统遇到异常情况（如硬件故障、断电等）导致系统崩溃时，数据库能够尽可能地保持数据的一致性和完整性，以便在恢复后尽量少地丢失数据或引发数据不一致的情况。
binlog 记录了事务的逻辑操作，如 INSERT、UPDATE、DELETE 等，但它并不记录数据的物理状态。因此，在事务提交后，虽然 binlog 记录了操作，但实际数据可能尚未写入磁盘。如果在事务提交后的数据尚未写入磁盘时发生了崩溃，恢复时会出现数据不一致的情况。
为了解决这个问题，MySQL 引入了 “双写” 机制，将数据写入 InnoDB 存储引擎的 redo log （实际上就是一个双写缓冲区）中，然后再写入数据文件。这就确保了在事务提交后，数据至少已经写入了 redo log，即使数据文件尚未更新。这样，即使在崩溃时，通过 redo log 的恢复，也可以将数据文件恢复到提交事务的状态，从而实现 crash-safe。
虽然 binlog 可以在某种程度上帮助恢复数据的逻辑操作，但它并不保证数据的物理一致性。在实际应用中，为了实现最大程度的 crash-safe，通常会结合使用 redo log、undo log（用于回滚操作）以及数据文件的双写机制。
什么是双写机制？
双写机制（Double Write）是 InnoDB 存储引擎的一种技术，用于保证数据的物理一致性。当一个事务提交时，InnoDB 首先将数据写入一个称为 “双写缓冲” 的区域，然后再将数据写入实际的数据文件。这个双写缓冲是一个内存中的区域，通过这种方式，即使在写入数据文件的过程中发生崩溃，数据仍然可以从双写缓冲中恢复，避免了数据损坏的情况。这种机制可以提供更好的 crash-safe 特性，确保数据的物理一致性。
而 redo log 就是一个双写缓冲区！
解释一下为什么需要双写机制以避免恢复事务时可能出现的数据不一致问题！
- 逻辑操作与物理一致性：
Binlog记录了数据库的逻辑操作，如INSERT、UPDATE、DELETE等，但它并不记录数据的物理状态。这意味着，即使binlog中记录了一系列操作，在恢复时可能无法确定这些操作是如何影响数据的物理状态的。- 事务的原子性和一致性： 双写机制不仅仅是为了记录数据的变化，更重要的是确保事务的原子性和一致性。在使用双写机制时，数据首先写入缓冲区，然后再写入磁盘。这样，即使在数据写入磁盘的过程中发生崩溃，已经写入缓冲区的数据可以保证事务的完整性。而
binlog并没有直接保障事务的一致性。- 数据文件的物理一致性： 双写机制还有助于保持数据文件的物理一致性。在发生崩溃时，如果数据文件只有部分更新，可能会导致数据页之间的不一致，从而影响整个数据库的正确性。
简单地说， binlog 虽然记录了逻辑操作，但它并不负责直接执行这些逻辑操作来恢复数据库的物理状态，因为这涉及到对实际数据文件的操作，包括数据页的读取、写入和回滚等，而不仅仅是逻辑操作的重播！
综上所述，虽然 binlog 在恢复和备份方面具有重要作用，但它主要关注逻辑操作记录，而不是直接保障事务的原子性、一致性以及数据文件的物理一致性。双写机制则在 InnoDB 存储引擎内部实现了更严格的数据保护机制，以确保在崩溃等情况下数据的物理一致性和完整性。
注意这和下面讲到的双提交阶段机制是不一样的，要区分开！
举一个上面逻辑操作与物理一致性的例子
假设有一个简单的表格，名为 Employees，包含了员工的姓名和薪水。初始状态如下：
| Name | Salary |
|----------|----------|
| Alice | 50000 |
| Bob | 60000 | 现在，我们要进行一个事务，将 Alice 的薪水增加到 55000，然后又回滚（撤销）这个操作。事务的步骤如下：
- 将 Alice 的薪水增加到 55000。
- 由于某种原因，事务需要回滚。因此，将 Alice 的薪水从 55000 恢复到 50000。
这两个步骤都在事务中，因此在 binlog 中会记录这两个操作。然而，如果在第一个步骤完成后但在第二步骤完成前发生了崩溃，系统需要进行恢复。这时 binlog 可以告诉系统进行哪些逻辑操作，即将 Alice 的薪水从 50000 改为 55000，但它并不能直接告诉系统应该如何将数据库的物理状态恢复到这两个操作之间的一致状态。
简单地说， binlog 虽然记录了逻辑操作，但它并不负责直接执行这些逻辑操作来恢复数据库的物理状态，因为这涉及到对实际数据文件的操作，包括数据页的读取、写入和回滚等，而不仅仅是逻辑操作的重播！
假设系统在第一个步骤完成后发生了崩溃，此时数据库的实际物理状态可能如下：
| Name | Salary |
|----------|----------|
| Alice | 55000 | <-- 仍未回滚，因为回滚操作还未完成
| Bob | 60000 | 如果仅仅依靠 binlog，系统不知道在回滚操作之前的数据库状态应该是 Alice 的薪水为 50000 还是 55000。这就是在恢复时可能出现数据不一致的问题，因为只有逻辑操作信息无法确保物理一致性。
而通过双写机制，系统将数据写入 redo log，以及根据事务的完成情况将数据写入实际的数据文件。这意味着，在崩溃后，系统可以根据 redo log 和数据文件的状态来恢复数据库，确保物理状态与事务的逻辑操作一致。
如果不小心整个数据库的数据被删除了，能使用 redo log 文件恢复数据吗？
不可以使用 redo log 文件恢复，只能使用 binlog 文件恢复。
因为 redo log 文件是循环写，是会边写边擦除日志的，只记录未被刷入磁盘的数据的物理日志，已经刷入磁盘的数据都会从 redo log 文件里擦除。
binlog 文件保存的是全量的日志，也就是保存了所有数据变更的情况，理论上只要记录在 binlog 上的数据，都可以恢复，所以如果不小心整个数据库的数据被删除了，得用 binlog 文件恢复数据。
主从复制是怎么实现？
MySQL 的主从复制依赖于 binlog ，也就是记录 MySQL 上的所有变化并以二进制形式保存在磁盘上。复制的过程就是将 binlog 中的数据从主库传输到从库上。
这个过程一般是异步的，也就是主库上执行事务操作的线程不会等待复制 binlog 的线程同步完成。
MySQL 集群的主从复制过程梳理成三个阶段：
- 写入
Binlog：主库写binlog日志，提交事务，并更新本地存储数据。- 同步
Binlog：把binlog复制到所有从库上，每个从库把binlog写到暂存日志中。- 回放
Binlog：回放binlog，并更新存储引擎中的数据。
具体详细过程如下：
MySQL主库在收到客户端提交事务的请求之后，会先写入binlog，再提交事务，更新存储引擎中的数据，事务提交完成后，返回给客户端 “操作成功” 的响应。- 从库会创建一个专门的
I/O线程，连接主库的log dump线程，来接收主库的binlog日志，再把binlog信息写入relay log的中继日志里，再返回给主库 “复制成功” 的响应。- 从库会创建一个用于回放
binlog的线程，去读relay log中继日志，然后回放binlog更新存储引擎中的数据，最终实现主从的数据一致性。
在完成主从复制之后，你就可以在写数据时只写主库，在读数据时只读从库，这样即使写请求会锁表或者锁记录，也不会影响读请求的执行。
从库是不是越多越好？
不是的。
因为从库数量增加，从库连接上来的 I/O 线程也比较多，主库也要创建同样多的 log dump 线程来处理复制的请求，对主库资源消耗比较高，同时还受限于主库的网络带宽。
所以在实际使用中，一个主库一般跟 2～3 个从库（1 套数据库，1 主 2 从 1 备主），这就是一主多从的 MySQL 集群结构。
MySQL 主从复制还有哪些模型？
主要有三种：
- 同步复制：
MySQL主库提交事务的线程要等待所有从库的复制成功响应，才返回客户端结果。这种方式在实际项目中，基本上没法用，原因有两个：一是性能很差，因为要复制到所有节点才返回响应；二是可用性也很差，主库和所有从库任何一个数据库出问题，都会影响业务。 - 异步复制（默认模型）：
MySQL主库提交事务的线程并不会等待binlog同步到各从库，就返回客户端结果。这种模式一旦主库宕机，数据就会发生丢失。 - 半同步复制：
MySQL 5.7版本之后增加的一种复制方式，介于两者之间，事务线程不用等待所有的从库复制成功响应，只要一部分复制成功响应回来就行，比如一主二从的集群，只要数据成功复制到任意一个从库上，主库的事务线程就可以返回给客户端。这种半同步复制的方式，兼顾了异步复制和同步复制的优点，即使出现主库宕机，至少还有一个从库有最新的数据，不存在数据丢失的风险。
binlog 什么时候刷盘？
事务执行过程中，先把日志写到 binlog cache（Server 层的 cache），事务提交的时候，再把 binlog cache 写到 binlog 文件中。
一个事务的 binlog 是不能被拆开的，因此无论这个事务有多大（比如有很多条语句），也要保证一次性写入。这是因为有一个线程只能同时有一个事务在执行的设定，所以每当执行一个 begin/start transaction 的时候，就会默认提交上一个事务，这样如果一个事务的 binlog 被拆开的时候，在备库执行就会被当做多个事务分段自行，这样破坏了原子性，是有问题的。
MySQL 给每个线程分配了一片内存用于缓冲 binlog ，该内存叫 binlog cache，参数 binlog_cache_size 用于控制单个线程内 binlog cache 所占内存的大小。如果超过了这个参数规定的大小，就要暂存到磁盘。
什么时候 binlog cache 会写到 binlog 文件？
在事务提交的时候，执行器把 binlog cache 里的完整事务写入到 binlog 文件中，并清空 binlog cache。如下图：
虽然每个线程有自己 binlog cache，但是最终都写到同一个 binlog 文件：
- 图中的
write，指的就是指把日志写入到binlog文件，但是并没有把数据持久化到磁盘，因为数据还缓存在文件系统的page cache里，write的写入速度还是比较快的，因为不涉及磁盘I/O。- 图中的
fsync，才是将数据持久化到磁盘的操作，这里就会涉及磁盘I/O，所以频繁的fsync会导致磁盘的I/O升高。
**MySQL**提供一个 sync_binlog 参数来控制数据库的 binlog 刷到磁盘上的频率：
- sync_binlog =
0的时候，表示每次提交事务都只write，不fsync，后续交由操作系统决定何时将数据持久化到磁盘；- sync_binlog =
1的时候，表示每次提交事务都write，然后马上执行fsync；- sync_binlog =
N(N>1) 的时候，表示每次提交事务都write，但累积N个事务后才fsync。
在 MySQL 中系统默认的设置是 sync_binlog = 0，也就是不做任何强制性的磁盘刷新指令，这时候的性能是最好的，但是风险也是最大的。因为一旦主机发生异常重启，还没持久化到磁盘的数据就会丢失。
而当 sync_binlog 设置为 1 的时候，是最安全但是性能损耗最大的设置。因为当设置为 1 的时候，即使主机发生异常重启，最多丢失一个事务的 binlog，而已经持久化到磁盘的数据就不会有影响，不过就是对写入性能影响太大。
如果能容许少量事务的 binlog 日志丢失的风险，为了提高写入的性能，一般会 sync_binlog 设置为 100~1000 中的某个数值。
三个日志讲完了，至此我们可以先小结下，update 语句的执行过程。
当优化器分析出成本最小的执行计划后，执行器就按照执行计划开始进行更新操作。
具体更新一条记录 UPDATE t_user SET name = 'xiaolin' WHERE id = 1; 的流程如下:
- 执行器负责具体执行，会调用存储引擎的接口，通过主键索引树搜索获取
id = 1这一行记录：
- 如果
id = 1这一行所在的数据页本来就在buffer pool中，就直接返回给执行器更新；- 如果记录不在
buffer pool，将数据页从磁盘读入到buffer pool，返回记录给执行器。- 执行器得到聚簇索引记录后，会看一下更新前的记录和更新后的记录是否一样：
- 如果一样的话就不进行后续更新流程；
- 如果不一样的话就把更新前的记录和更新后的记录都当作参数传给
InnoDB层，让InnoDB真正的执行更新记录的操作；- 开启事务，
InnoDB层更新记录前，首先要记录相应的undo log，因为这是更新操作，需要把被更新的列的旧值记下来，也就是要生成一条undo log，undo log会写入Buffer Pool中的Undo页面，不过在内存修改该Undo页面后，需要记录对应的redo log。InnoDB层开始更新记录，会先更新内存（同时标记为脏页），然后将记录写到redo log里面，这个时候更新就算完成了。为了减少磁盘I/O，不会立即将脏页写入磁盘，后续由后台线程选择一个合适的时机将脏页写入到磁盘。这就是WAL技术，MySQL的写操作并不是立刻写到磁盘上，而是先写redo日志，然后在合适的时间再将修改的行数据写到磁盘上。- 至此，一条记录更新完了。
- 在一条更新语句执行完成后，然后开始记录该语句对应的
binlog，此时记录的binlog会被保存到binlog cache，并没有刷新到硬盘上的binlog文件，在事务提交时才会统一将该事务运行过程中的所有binlog刷新到硬盘。- 事务提交，剩下的就是「两阶段提交」的事情了，接下来就讲这个。
为什么需要两阶段提交？
事务提交后，redo log 和 binlog 都要持久化到磁盘，但是这两个是独立的逻辑，可能出现半成功的状态，这样就造成两份日志之间的数据不一致。
举个例子，假设 id = 1 这行数据的字段 name 的值原本是 'jay'，然后执行 UPDATE t_user SET name = 'xiaolin' WHERE id = 1; 如果在持久化 redo log 和 binlog 两个日志的过程中，出现了半成功状态，那么就有两种情况：
- 如果在将
redo log刷入到磁盘之后，MySQL突然宕机了，而binlog还没有来得及写入。
MySQL重启后，通过redo log能将Buffer Pool中id = 1这行数据的name字段恢复到新值xiaolin，但是binlog里面没有记录这条更新语句，在主从架构中，binlog会被复制到从库，由于binlog丢失了这条更新语句，从库的这一行name字段是旧值jay，与主库的值不一致性；- 如果在将
binlog刷入到磁盘之后，MySQL突然宕机了，而redo log还没有来得及写入。
- 由于
redo log还没写，崩溃恢复以后这个事务无效，所以id = 1这行数据的name字段还是旧值jay，而binlog里面记录了这条更新语句，在主从架构中，binlog会被复制到从库，从库执行了这条更新语句，那么这一行name字段是新值xiaolin，与主库的值不一致性；
可以看到，在持久化 redo log 和 binlog 这两份日志的时候，如果出现半成功的状态，就会造成主从环境的数据不一致性。这是因为 redo log 影响主库的数据，而 binlog 影响从库的数据，所以 redo log 和 binlog 必须保持一致才能保证主从数据一致。
MySQL 为了避免出现两份日志之间的逻辑不一致的问题，使用了「两阶段提交」来解决，两阶段提交其实是分布式事务一致性协议，它可以保证多个逻辑操作要不全部成功，要不全部失败，不会出现半成功的状态。
两阶段提交把单个事务的提交拆分成了连个个阶段，分别是准备（Prepare）阶段和提交（Commit）阶段，每个阶段都由协调者（Coordinator）和参与者（Participant）共同完成。
注意，不要把提交（Commit）阶段和 commit 语句混淆了，commit 语句执行的时候，会包含提交（Commit）阶段。
举个拳击比赛的例子，两位拳击手（参与者）开始比赛之前，裁判（协调者）会在中间确认两位拳击手的状态，类似于问你准备好了吗？
- 准备阶段：裁判（协调者）会依次询问两位拳击手（参与者）是否准备好了，然后拳击手听到后做出应答，如果觉得自己准备好了，就会跟裁判说准备好了；如果没有自己还没有准备好（比如拳套还没有带好），就会跟裁判说还没准备好。
- 提交阶段：如果两位拳击手（参与者）都回答准备好了，裁判（协调者）宣布比赛正式开始，两位拳击手就可以直接开打；如果任何一位拳击手（参与者）回答没有准备好，裁判（协调者）会宣布比赛暂停，对应事务中的回滚操作。
两阶段提交的过程是怎样的？
在 MySQL 的 InnoDB 存储引擎中，开启 binlog 的情况下，MySQL 会同时维护 binlog 日志与 InnoDB 的 redo log。
为了保证这两个日志的一致性，MySQL 使用了内部 XA 事务（也有外部 XA 事务，跟本文不太相关，就不介绍了），内部 XA 事务由 binlog 作为协调者，存储引擎是参与者。
当客户端执行 commit 语句或者在自动提交的情况下，MySQL 内部开启一个 XA 事务，分两阶段来完成 XA 事务的提交，如下图：
从图中可看出，事务的提交过程有两个阶段，就是将 redo log 的写入拆成了两个步骤：prepare 和 commit，中间再穿插写入**binlog**，具体如下：
prepare阶段
- 将
XID（内部 XA 事务的 ID） 写入到redo log，同时将redo log对应的事务状态设置为prepare，然后将redo log持久化到磁盘。（innodb_flush_log_at_trx_commit = 1的作用）commit阶段
- 把
XID写入到binlog，然后将binlog持久化到磁盘（sync_binlog = 1的作用），接着调用引擎的提交事务接口，将redo log状态设置为commit，此时该状态并不需要持久化到磁盘，只需要write到文件系统的page cache中就够了，因为只要binlog写磁盘成功，就算redo log的状态还是prepare也没有关系，一样会被认为事务已经执行成功。
异常重启会出现什么现象？
我们来看看在两阶段提交的不同时刻，MySQL 异常重启会出现什么现象？下图中有时刻 A 和时刻 B 都有可能发生崩溃：
不管是时刻 A（redo log 已经写入磁盘， binlog 还没写入磁盘），还是时刻 B （redo log 和 binlog 都已经写入磁盘，还没写入 commit 标识）崩溃，此时的 redo log 都处于 prepare 状态。
在 MySQL 重启后会按顺序扫描 redo log 文件，碰到处于 prepare 状态的 redo log，就拿着 redo log 中的 XID 去 binlog 查看是否存在此 XID**：
- 如果
binlog中没有当前内部XA事务的XID，说明redolog完成刷盘，但是binlog还没有刷盘，则回滚事务。对应时刻A崩溃恢复的情况。- 如果
binlog中存在当前内部XA事务的XID，说明redolog和binlog都已经完成了刷盘，则提交事务。对应时刻B崩溃恢复的情况。
可以看到，对于处于 prepare 阶段的 redo log，即可以提交事务，也可以回滚事务，这取决于是否能在 binlog 中查找到与 redo log 相同的 XID，如果有就提交事务，如果没有就回滚事务。这样就可以保证 redo log 和 binlog 这两份日志的一致性了。
所以说，两阶段提交是以 binlog 写成功为事务提交成功的标识，因为 binlog 写成功了，就意味着能在 binlog 中查找到与 redo log 相同的 XID。
处于 prepare 阶段的 redo log 加上完整 binlog，重启就提交事务，MySQL 为什么要这么设计?
binlog 已经写入了，之后就会被从库复制（或者用这个 binlog 恢复出来的库）使用。
所以，在主库上也要提交这个事务。采用这个策略，主库和备库的数据就保证了一致性。
事务没提交的时候，redo log 会被持久化到磁盘吗？
会的。
事务执行中间过程的 redo log 也是直接写在 redo log buffer 中的，这些缓存在 redo log buffer 里的 redo log 也会被「后台线程」每隔一秒一起持久化到磁盘。
也就是说，事务没提交的时候，redo log 也是可能被持久化到磁盘的。
有的同学可能会问，如果 mysql 崩溃了，还没提交事务的 redo log 已经被持久化磁盘了，mysql 重启后，数据不就不一致了？
放心，这种情况 mysql 重启会进行回滚操作，因为事务没提交的时候，binlog 是还没持久化到磁盘的。
所以， redo log 可以在事务没提交之前持久化到磁盘，但是 binlog 必须在事务提交之后，才可以持久化到磁盘。
两阶段提交有什么问题？
两阶段提交虽然保证了两个日志文件的数据一致性，但是性能很差，主要有两个方面的影响：
- 磁盘
I/O次数高：对于 “双1” 配置，每个事务提交都会进行两次fsync（刷盘），一次是redo log刷盘，另一次是binlog刷盘。 - 锁竞争激烈：两阶段提交虽然能够保证「单事务」两个日志的内容一致，但在「多事务」的情况下，却不能保证两者的提交顺序一致，因此，在两阶段提交的流程基础上，还需要加一个锁来保证提交的原子性，从而保证多事务的情况下，两个日志的提交顺序一致。
为什么两阶段提交的磁盘 I/O 次数会很高？
binlog 和 redo log 在内存中都对应的缓存空间，binlog 会缓存在 binlog cache，而 redo log 会缓存在 redo log buffer，它们持久化到磁盘的时机分别由下面这两个参数控制。一般我们为了避免日志丢失的风险，会将这两个参数设置为 1：
- 当
sync_binlog= 1 的时候，表示每次提交事务都会将binlog cache里的binlog直接持久到磁盘；- 当
innodb_flush_log_at_trx_commit= 1 时，表示每次事务提交时，都将缓存在redo log buffer里的redo log直接持久化到磁盘；
可以看到，如果 sync_binlog 和 当 innodb_flush_log_at_trx_commit 都设置为 1，那么在每个事务提交过程中， 都会至少调用两次刷盘操作，一次是 redo log 刷盘，一次是 binlog 落盘，所以这会成为性能瓶颈。
为什么锁竞争激烈？
在早期的 MySQL 版本中，通过使用 prepare_commit_mutex 锁来保证事务提交的顺序，在一个事务获取到锁时才能进入 prepare 阶段，一直到 commit 阶段结束才能释放锁，下个事务才可以继续进行 prepare 操作。
通过加锁虽然完美地解决了顺序一致性的问题，但在并发量较大的时候，就会导致对锁的争用，性能不佳。
组提交
MySQL 引入了 binlog 组提交（group commit）机制，当有多个事务提交的时候，会将多个 binlog 刷盘操作合并成一个，从而减少磁盘 I/O 的次数，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。
引入了组提交机制后，prepare 阶段不变，只针对 commit 阶段，将 commit 阶段拆分为三个过程：
flush阶段：多个事务按进入的顺序将binlog从cache写入binlog文件（不刷盘）；sync阶段：等待特定的时机，对一组binlog文件做fsync操作，将多个事务的binlog合并一次刷盘；commit阶段：各个事务按顺序做InnoDB commit操作；
上面的每个阶段都有一个队列，每个阶段有锁进行保护，因此保证了事务写入的顺序，第一个进入队列的事务会成为 leader，leader 领导所在队列的所有事务，全权负责整队的操作，完成后通知队内其他事务操作结束。
对每个阶段引入了队列后，锁就只针对每个队列进行保护，不再锁住提交事务的整个过程，可以看的出来，锁粒度减小了，这样就使得多个阶段可以并发执行，从而提升效率。
有 binlog 组提交，那有 redo log 组提交吗？
这个要看 MySQL 版本，MySQL 5.6 没有 redo log 组提交，MySQL 5.7 有 redo log 组提交。
在 MySQL 5.6 的组提交逻辑中，每个事务各自执行 prepare 阶段，也就是各自将 redo log 刷盘，这样就没办法对 redo log 进行组提交。
所以在 MySQL 5.7 版本中，做了个改进，在 prepare 阶段不再让事务各自执行 redo log 刷盘操作，而是推迟到组提交的 flush 阶段，也就是说 prepare 阶段融合在了 flush 阶段。
这个优化是将 redo log 的刷盘延迟到了 flush 阶段之中，sync 阶段之前。通过延迟写 redo log 的方式，为 redo log 做了一次组写入，这样 binlog 和 redo log 都进行了优化。
flush 阶段
注意下面的过程针对的是 “双 1” 配置（sync_binlog 和 innodb_flush_log_at_trx_commit 都配置为 1）。
第一个事务会成为 flush 阶段的 Leader，此时后面到来的事务都是 Follower ：
接着，获取队列中的事务组，由绿色事务组的 Leader 对 redo log 做一次 write + fsync，即一次将同组事务的 redo log 刷盘：
完成了 prepare 阶段后，将绿色这一组事务执行过程中产生的 binlog 写入 binlog 文件（调用 write，不会调用 fsync，所以不会刷盘，binlog 缓存在操作系统的文件系统中）。
从上面这个过程，可以知道 flush 阶段队列的作用是用于支撑 redo log 的组提交。
如果在这一步完成后数据库崩溃，由于 binlog 中没有该组事务的记录，所以 MySQL 会在重启后回滚该组事务。
sync 阶段
绿色这一组事务的 binlog 写入到 binlog 文件后，并不会马上执行刷盘的操作，而是会等待一段时间，这个等待的时长由 Binlog_group_commit_sync_delay 参数控制，目的是为了组合更多事务的 binlog，然后再一起刷盘，如下过程：
不过，在等待的过程中，如果事务的数量提前达到了 Binlog_group_commit_sync_no_delay_count 参数设置的值，就不用继续等待了，就马上将 binlog 刷盘，如下图：
从上面的过程，可以知道 sync 阶段队列的作用是用于支持 binlog 的组提交。
如果想提升 binlog 组提交的效果，可以通过设置下面这两个参数来实现：
binlog_group_commit_sync_delay= N，表示在等待N微妙后，直接调用fsync，将处于文件系统中page cache中的binlog进行刷盘，也就是将「binlog文件」持久化到磁盘。binlog_group_commit_sync_no_delay_count = N，表示如果队列中的事务数达到N个，就忽视binlog_group_commit_sync_delay的设置，直接调用fsync，将处于文件系统中page cache中的binlog刷盘。
如果在这一步完成后数据库崩溃，由于 binlog 中已经有了事务记录，MySQL 会在重启后通过 redo log 刷盘的数据继续进行事务的提交。
commit 阶段
最后进入 commit 阶段，调用引擎的提交事务接口，将 redo log 状态设置为 commit。
commit 阶段队列的作用是承接 sync 阶段的事务，完成最后的引擎提交，使得 sync 可以尽早的处理下一组事务，最大化组提交的效率。
MySQL 磁盘 I/O 很高，有什么优化的方法？
现在我们知道事务在提交的时候，需要将 binlog 和 redo log 持久化到磁盘，那么如果出现 MySQL 磁盘 I/O 很高的现象，我们可以通过控制以下参数，来 “延迟” binlog 和 r**edo log** 刷盘的时机，从而降低磁盘 I/O 的频率：
- 设置组提交的两个参数：
binlog_group_commit_sync_delay和binlog_group_commit_sync_no_delay_count参数，延迟binlog刷盘的时机，从而减少binlog的刷盘次数。
- 这个方法是基于 “额外的故意等待” 来实现的，因此可能会增加语句的响应时间，但即使
MySQL进程中途挂了，也没有丢失数据的风险，因为binlog早被写入到page cache了，只要系统没有宕机，缓存在page cache里的binlog就会被持久化到磁盘。- 将
sync_binlog设置为大于1的值（比较常见是100~1000）
- 表示每次提交事务都
write，但累积N个事务后才fsync，相当于延迟了binlog刷盘的时机。但是这样做的风险是，主机掉电时会丢N个事务的binlog日志。- 将
innodb_flush_log_at_trx_commit设置为2。
- 表示每次事务提交时，都只是缓存在
redo log buffer里的redo log写到redo log文件，注意写入到「redo log文件」并不意味着写入到了磁盘，因为操作系统的文件系统中有个Page Cache，专门用来缓存文件数据的，所以写入「 **redo log**文件」意味着写入到了操作系统的文件缓存，然后交由操作系统控制持久化到磁盘的时机。但是这样做的风险是，主机掉电的时候会丢数据。
总结
具体更新一条记录 UPDATE t_user SET name = 'xiaolin' WHERE id = 1; 的流程如下:
- 执行器负责具体执行，会调用存储引擎的接口，通过主键索引树搜索获取
id = 1这一行记录：
- 如果
id = 1这一行所在的数据页本来就在buffer pool中，就直接返回给执行器更新；- 如果记录不在
buffer pool，将数据页从磁盘读入到buffer pool，返回记录给执行器。- 执行器得到聚簇索引记录后，会看一下更新前的记录和更新后的记录是否一样：
- 如果一样的话就不进行后续更新流程；
- 如果不一样的话就把更新前的记录和更新后的记录都当作参数传给
InnoDB层，让InnoDB真正的执行更新记录的操作；- 开启事务，
InnoDB层更新记录前，首先要记录相应的undo log，因为这是更新操作，需要把被更新的列的旧值记下来，也就是要生成一条undo log，undo log会写入Buffer Pool中的Undo页面，不过在内存修改该Undo页面后，需要记录对应的redo log。InnoDB层开始更新记录，会先更新内存（同时标记为脏页），然后将记录写到redo log里面，这个时候更新就算完成了。为了减少磁盘I/O，不会立即将脏页写入磁盘，后续由后台线程选择一个合适的时机将脏页写入到磁盘。这就是WAL技术，MySQL的写操作并不是立刻写到磁盘上，而是先写redo日志，然后在合适的时间再将修改的行数据写到磁盘上。- 至此，一条记录更新完了。
- 在一条更新语句执行完成后，然后开始记录该语句对应的
binlog，此时记录的binlog会被保存到binlog cache，并没有刷新到硬盘上的binlog文件，在事务提交时才会统一将该事务运行过程中的所有binlog刷新到硬盘。- 事务提交（为了方便说明，这里不说组提交的过程，只说两阶段提交）：
prepare阶段：将redo log对应的事务状态设置为prepare，然后将redo log刷新到硬盘；commit阶段：将binlog刷新到磁盘，接着调用引擎的提交事务接口，将redo log状态设置为commit（将事务设置为commit状态后，刷入到磁盘redo log文件）；- 至此，一条更新语句执行完成。