其实,binlog 的写入逻辑比较简单:事务执行过程中,先把日志写到 binlog 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,因此不论这个事务多大,也要确保一次性写入。这就涉及到了 binlog cache 的保存问题。

系统给 binlog cache 分配了一片内存,每个线程一个,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。事务提交的时候,执行器把 binlog cache 里的完整事务写入到 binlog 中,并清空 binlog cache。状态如图 1 所示。

可以看到,每个线程有自己 binlog cache,但是共用同一份 binlog 文件

图中的 write,指的就是指把日志写入到文件系统的 page cache,并没有把数据持久化到磁盘,所以速度比较快。

图中的 fsync,才是将数据持久化到磁盘的操作。一般情况下,我们认为 fsync 才占磁盘的 IOPS。

write 和 fsync 的时机,是由参数 sync_binlog 控制的:

sync_binlog=0 的时候,表示每次提交事务都只 write,不 fsync;
sync_binlog=1 的时候,表示每次提交事务都会执行 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。

因此,在出现 IO 瓶颈的场景里,将 sync_binlog 设置成一个比较大的值,可以提升性能。在实际的业务场景中,考虑到丢失日志量的可控性,一般不建议将这个参数设成 0,比较常见的是将其设置为 100~1000 中的某个数值。但是,将 sync_binlog 设置为 N,对应的风险是:

如果主机发生异常重启,会丢失最近 N 个事务的 binlog 日志。

思考

  • 为什么不直接写到bin log 而要先写入binlog cache?
  • 什么是page cache?
  • binlog cache 和page cache什么关系?

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