语句执行过程

  1. mysql> select * from T where ID=10；

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Server 层包括连接器、查询缓存、分析器、优化器、执行器等，涵盖 MySQL 的大多数核心服务功能，以及所有的内置函数（如日期、时间、数学和加密函数等），所有跨存储引擎的功能都在这一层实现，比如存储过程、触发器、视图等。

而存储引擎层负责数据的存储和提取。其架构模式是插件式的，支持 InnoDB、MyISAM、Memory 等多个存储引擎。现在最常用的存储引擎是 InnoDB，它从 MySQL 5.5.5 版本开始成为了默认存储引擎。

连接器

连接器负责跟客户端建立连接、获取权限、维持和管理连接。

mysql -h$ip -P$port -u$user -p

客户端如果太长时间没动静，连接器就会自动将它断开。这个时间是由参数 wait_timeout 控制的，默认值是 8 小时。

如果在连接被断开之后，客户端再次发送请求的话，就会收到一个错误提醒： Lost connection to MySQL server during query。这时候如果你要继续，就需要重连，然后再执行请求了。

数据库里面，长连接是指连接成功后，如果客户端持续有请求，则一直使用同一个连接。短连接则是指每次执行完很少的几次查询就断开连接，下次查询再重新建立一个。

由于连接过程比较复杂，所以要减少使用短连接。

但是全部使用长连接后，有些时候 MySQL 占用内存涨得特别快，这是因为 MySQL 在执行过程中临时使用的内存是管理在连接对象里面的。这些资源在连接断开的时候才释放。所以如果长连接累积下来，可能导致内存占用太大，被系统强行杀掉（OOM），从现象看就是 MySQL 异常重启了。

解决问题的方式：

  1. 定期断开长连接。使用一段时间，或者程序里面判断执行过一个占用内存的大查询后，断开连接，之后要查询再重连。

  2. MySQL 5.7 或更新版本，可以在每次执行一个比较大的操作后，通过执行 mysql_reset_connection 来重新初始化连接资源。这个过程不需要重连和重新做权限验证，但是会将连接恢复到刚刚创建完时的状态。

查询缓存

MySQL 拿到一个查询请求后，会先到查询缓存看看，之前是不是执行过这条语句。之前执行过的语句及其结果可能会以 key-value 对的形式，被直接缓存在内存中。key 是查询的语句，value 是查询的结果。如果你的查询能够直接在这个缓存中找到 key，那么这个 value 就会被直接返回给客户端。（但是8.0后边的版本缓存查询机制被取消，原因是缓存总是会被 update/insert/delete 操作清除掉，还没使用就没了。）

分析器

分析器先会做“词法分析”。你输入的是由多个字符串和空格组成的一条 SQL 语句，MySQL 需要识别出里面的字符串分别是什么，代表什么。

MySQL 从输入的”select”这个关键字识别出来，这是一个查询语句。它也要把字符串“T”识别成“表名 T”，把字符串“ID”识别成“列 ID”。

做完了这些识别以后，就要做“语法分析”。根据词法分析的结果，语法分析器会根据语法规则，判断你输入的这个 SQL 语句是否满足 MySQL 语法。如果你的语句不对，就会收到“You have an error in your SQL syntax”的错误提。

优化器

经过了分析器，MySQL 就知道你要做什么了。在开始执行之前，还要先经过优化器的处理。

优化器是在表里面有多个索引的时候，决定使用哪个索引；或者在一个语句有多表关联（join）的时候，决定各个表的连接顺序。比如你执行下面这样的语句，这个语句是执行两个表的 join：

mysql> select * from t1 join t2 using(ID)  where t1.c=10 and t2.d=20;

既可以先从表 t1 里面取出 c=10 的记录的 ID 值，再根据 ID 值关联到表 t2，再判断 t2 里面 d 的值是否等于 20。也可以先从表 t2 里面取出 d=20 的记录的 ID 值，再根据 ID 值关联到 t1，再判断 t1 里面 c 的值是否等于 10。

这两种执行方法的逻辑结果是一样的，但是执行的效率会有不同，而优化器的作用就是决定选择使用哪一个方案。

执行器

MySQL 通过分析器知道了你要做什么，通过优化器知道了该怎么做，于是就进入了执行器阶段，开始执行语句。

开始执行的时候，要先判断一下你对这个表 T 有没有执行查询的权限，如果没有，就会返回没有权限的错误，如下所示 (在工程实现上，如果命中查询缓存，会在查询缓存返回结果的时候，做权限验证。查询也会在优化器之前调用 precheck 验证权限)。

mysql> select * from T where ID=10;
ERROR 1142 (42000): SELECT command denied to user 'b'@'localhost' for table 'T'

权限验证不仅仅在执行器这部分会做，在分析器之后，也就是知道了该语句要“干什么”之后，也会先做一次权限验证。叫做 precheck。而 precheck 是无法对运行时涉及到的表进行权限验证的，比如使用了触发器的情况。因此在执行器这里也要做一次执行时的权限验证。

MySQL 的权限验证阶段，在执行器执行环节为什么还要进行验证，因为除了SQL 还可能有存储引擎，触发器等，在这些对象中，也可能需要调用其它表去获取数据，也需要权限验证，如果在分析节点之前就进行对象的验证，那么对于触发器，存储引擎这种对象的执行是做不到的。

如果有权限，就打开表继续执行。打开表的时候，执行器就会根据表的引擎定义，去使用这个引擎提供的接口。

比如我们这个例子中的表 T 中，ID 字段没有索引，那么执行器的执行流程是这样的：

  1. 调用 InnoDB 引擎接口取这个表的第一行，判断 ID 值是不是 10，如果不是则跳过，如果是则将这行存在结果集中；

  2. 调用引擎接口取“下一行”，重复相同的判断逻辑，直到取到这个表的最后一行。

  3. 执行器将上述遍历过程中所有满足条件的行组成的记录集作为结果集返回给客户端。至此，这个语句就执行完成了。

执行更新语句

首先，查询语句的那一套流程，更新语句也是同样会走一遍，并且更新缓存，所有与该表有关的缓存都会失效。

与查询流程不一样的是，更新流程还涉及两个重要的日志模块，分别是：redo log（重做日志）和 binlog（归档日志）。

redo log（重做日志）

如果每一次的更新操作都需要写进磁盘，然后磁盘也要找到对应的那条记录，然后再更新，整个过程 IO 成本、查找成本都很高。

MySQL 里经常说到的 WAL（Write-Ahead Logging） 技术就是来解决这一问题，它的关键点就是先写日志，再写磁盘。

具体来说，当有一条记录需要更新的时候，InnoDB 引擎就会先把记录写到 redo log 里面，并更新内存，这个时候更新就算完成了。同时，InnoDB 引擎会在适当的时候，将这个操作记录更新到磁盘里面，而这个更新往往是在系统比较空闲的时候做。

InnoDB 的 redo log 是固定大小的，比如可以配置为一组 4 个文件，每个文件的大小是 1GB，就可以记录 4GB 的操作。从头开始写，写到末尾就又回到开头循环写，如下面这个图所示。16a7950217b3f0f4ed02db5db59562a7.webp
write pos 是当前记录的位置，一边写一边后移，写到第 3 号文件末尾后就回到 0 号文件开头。checkpoint 是当前要擦除的位置，也是往后推移并且循环的，擦除记录前要把记录更新到数据文件。当队列满了时候要停下来擦掉一些数据，把 checkpoint 推进一下。

有了 redo log，InnoDB 就可以保证即使数据库发生异常重启，之前提交的记录都不会丢失，这个能力称为 crash-safe。

redo log 是 InnoDB 引擎所特有的，所以我们如果再使用 InnoDB 引擎创建表时，如果数据库发生异常重启，之前提交的记录都不会丢失。 InnoDB 正因为有了 redo log (重做日志)，才有了 crash-safe 的能力（即使 mysql 服务宕机，也不会丢失数据的能力）。

InnoDB 引擎先把记录写到 redo log 中，redo log 在哪，他也是在磁盘上，这也是一个写磁盘的过程，但是与更新过程不一样的是，更新过程是在磁盘上随机 IO，费时。 而写 redo log 是在磁盘上顺序 IO。效率要高。

IO 成本：寻址时间和上下文切换所需要的时间，最主要是用户态和内核态的上下文切换。我们知道用户态是无法直接访问磁盘等硬件上的数据的，只能通过操作系统去调内核态的接口，用内核态的线程去访问。 这里的上下文切换指的是同进程的线程上下文切换，所谓上下文就是线程运行需要的环境信息。 首先，用户态线程需要一些中间计算结果保存 CPU 寄存器，保存 CPU 指令的地址到程序计数器（执行顺序保证），还要保存栈的信息等一些线程私有的信息。 然后切换到内核态的线程执行，就需要把线程的私有信息从寄存器，程序计数器里读出来，然后执行读磁盘上的数据。读完后返回，又要把线程的信息写进寄存器和程序计数器。 切换到用户态后，用户态线程又要读之前保存的线程执行的环境信息出来，恢复执行。这个过程主要是消耗时间资源。 —来自《Linux性能优化实战》里的知识 SQL 执行前优化器对 SQL 进行优化，这个过程还需要占用CPU 资源。

binlog（归档日志）

MySQL 整体来看，其实就有两块：一块是 Server 层，它主要做的是 MySQL 功能层面的事情；还有一块是引擎层，负责存储相关的具体事宜。redo log 是 InnoDB 引擎特有的日志，而 Server 层也有自己的日志，称为 binlog（归档日志）。

因为最开始 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 使用另外一套日志系统——也就是 redo log 来实现 crash-safe 能力。

这两种日志有以下三点不同：

  1. redo log 是 InnoDB 引擎特有的；binlog 是 MySQL 的 Server 层实现的，所有引擎都可以使用。

  2. redo log 是物理日志，记录的是“在某个数据页上做了什么修改”；binlog 是逻辑日志，记录的是这个语句的原始逻辑，比如“给 ID=2 这一行的 c 字段加 1 ”。

  3. redo log 是循环写的，空间固定会用完；binlog 是可以追加写入的。“追加写”是指 binlog 文件写到一定大小后会切换到下一个，并不会覆盖以前的日志。

    mysql> create table T(ID int primary key, c int);
mysql> update T set c=c+1 where ID=2;

    执行器和 InnoDB 引擎在执行这个简单的 update 语句时的内部流程：

  4. 执行器先找引擎取 ID=2 这一行。ID 是主键，引擎直接用树搜索找到这一行。如果 ID=2 这一行所在的数据页本来就在内存中，就直接返回给执行器；否则，需要先从磁盘读入内存，然后再返回。

  5. 执行器拿到引擎给的行数据，把这个值加上 1，比如原来是 N，现在就是 N+1，得到新的一行数据，再调用引擎接口写入这行新数据。

  6. 引擎将这行新数据更新到内存中，同时将这个更新操作记录到 redo log 里面，此时 redo log 处于 prepare 状态。然后告知执行器执行完成了，随时可以提交事务。

  7. 执行器生成这个操作的 binlog，并把 binlog 写入磁盘。

  8. 执行器调用引擎的提交事务接口，引擎把刚刚写入的 redo log 改成提交（commit）状态，更新完成。2e5bff4910ec189fe1ee6e2ecc7b4bbe.webp

将 redolog 的写入拆分为两个步骤：prepare 和 commit，这就是”两阶段提交”。

两段提交

目的是让两份日志之间的逻辑一致。首先看一看数据恢复的过程：

首先，找到最近的一次全量备份，如果你运气好，可能就是昨天晚上的一个备份，从这个备份恢复到临时库；然后，从备份的时间点开始，将备份的 binlog 依次取出来，重放到中午误删表之前的那个时刻。

接下来解释为什么要两段提交：

由于 redo log 和 binlog 是两个独立的逻辑，如果不用两阶段提交，要么就是先写完 redo log 再写 binlog，或者采用反过来的顺序。我们看看这两种方式会有什么问题。

仍然用前面的 update 语句来做例子。假设当前 ID=2 的行，字段 c 的值是 0，再假设执行 update 语句过程中在写完第一个日志后，第二个日志还没有写完期间发生了 crash，会出现什么情况呢？

先写 redo log 后写 binlog。假设在 redo log 写完，binlog 还没有写完的时候，MySQL 进程异常重启。由于我们前面说过的，redo log 写完之后，系统即使崩溃，仍然能够把数据恢复回来，所以恢复后这一行 c 的值是 1。但是由于 binlog 没写完就 crash 了，这时候 binlog 里面就没有记录这个语句。因此，之后备份日志的时候，存起来的 binlog 里面就没有这条语句。然后你会发现，如果需要用这个 binlog 来恢复临时库的话，由于这个语句的 binlog 丢失，这个临时库就会少了这一次更新，恢复出来的这一行 c 的值就是 0，与原库的值不同。

先写 binlog 后写 redo log。如果在 binlog 写完之后 crash，由于 redo log 还没写，崩溃恢复以后这个事务无效，所以这一行 c 的值是 0。但是 binlog 里面已经记录了“把 c 从 0 改成 1”这个日志。所以，在之后用 binlog 来恢复的时候就多了一个事务出来，恢复出来的这一行 c 的值就是 1，与原库的值不同。

可以看到，如果不使用“两阶段提交”，那么数据库的状态就有可能和用它的日志恢复出来的库的状态不一致。