摘要：当多个引擎/节点同时访问和修改数据时，如何保证数据在各个引擎/节点之间的一致性成为了一项挑战。本文将深入探讨MySQL集群在保持数据一致性的解决方案。

本文分享自华为云社区【华为云MySQL技术专栏】MySQL 8.0事务提交原理解析！-云社区-华为云，作者：GaussDB数据库。

1.概述

MySQL是一个插件式、支持多存储引擎架构的数据库。一方面，MySQL支持一个事务跨多个引擎进行读写，使得数据库系统具备良好的可扩展性和灵活性；另一方面，MySQL也支持一个事务跨多节点进行读写，通过分布式节点架构使MySQL消除了单点故障，提高数据库系统的可靠性和可用性。

然而，当多个引擎/节点同时访问和修改数据时，如何保证数据在各个引擎/节点之间的一致性成为了一项挑战。
本文将深入探讨MYSQL集群在保持数据一致性的解决方案。MySQL集群通过XA事务（X/Open Distributed Transaction Processing Model，简称X/Open DTP Model）解决了此问题。XA事务分为内部XA和外部XA事务，本文将聚焦内部XA的源码实现。

2.XA事务

XA事务定义了三个参与角色（APP、TM、RM），并通过两个阶段实现分布式事务。

图2.1 XA事务模型

XA事务中的三个参与角色分别是：

APP（Application Program，简称APP）：应用程序，定义事务的开始和结束。

TM（Transaction Manager，简称TM）: 事务管理器，充当事务的协调者，监控事务的执行进度，负责事务的提交、回滚等。

RM（Resource Manager，简称RM）: 资源管理器，充当事务的参与者，如数据库、文件系统，提供访问资源的方式。

实现分布式事务的两个阶段：

阶段一: TM向所有的RM发出PREPARE指令，RM进行完成提交前的准备工作，并刷新相关操作日志，此时不会进行事务提交。如果在PREPARE指令下发过程中某一RM节点失败，则回滚事务，TM向所有RM节点下发ROLLBACK指令，防止数据不一致的情况发生。

阶段二: 如果TM收到所有RM的成功消息，则TM向RM发出COMMIT指令，RM向TM返回提交成功的消息后，TM确认整个事务完成。如果任意一个RM节点COMMIT失败，则TM尝试重新下发COMMIT指令，尝试失败到上限次数后将返回报错，整个事务失败。

在单实例节点中，当Server层作为TM，多个存储引擎作为RM，就会产生内部XA事务，MySQL利用内部事务保证了多个存储引擎的一致性。外部XA事务一般是针对跨多MySQL实例的分布式事务，因此，外部XA的协调者是用户的应用，参与者是MySQL节点。

外部XA事务与内部XA事务核心逻辑类似，同时给用户提供了一套XA事务的操作命令，包括XA start，XA end，XA prepare和XA commit等。

3. 内部XA事务

在单个MYSQL实例中，使用内部XA事务来解决Server层Binlog日志和Storage层事务日志的一致性等问题。其中，Server层作为事务协调器，而多个存储引擎作为事务参与者。

3.1 协调者对象tc_log

MySQL启动时，包含了事务协调者的选择。如果开启了Binlog，并且存在事务引擎，则XA协调器为mysql_bin_log对象，使用Binlog物理文件记录事务状态；如果关闭了Binlog，且存在不少于2个事务引擎，则XA协调器为tc_log_mmap对象，使用内存结构来记录事务状态；其他情况（没有事务引擎），则不需要XA，tc_log设置为tc_log_dummy 对象。

无论tc_log_dummy还是mysql_bin_log或tc_log_mmap都基于TC_LOG这个基类来实现的。TC_LOG是一个全局指针，作为事务提交的协调器，实现了事务的prepare，commit，rollback等接口。

图3.1 TC_LOG类关系图

mysql_bin_log，tc_log_mmap和tc_log_dummy作为协调者的基本逻辑如下：

mysql_bin_log作为协调者：

prepare：ha_prepare_lowcommit：write-binlog + ha_comit_low

tc_log_mmap作为协调者：

prepare：ha_prepare_lowcommit：wrtie-xid + ha_commit_low

tc_log_dummy作为协调者：

prepare：ha_prepare_low commit：ha_commit_low

其中tc_log_dummy不会记录事务日志，只是做简单的转发，将Server层的调用路由到Storage层调用。tc_log_mmap是一个标准的事务协调者实现，它会创建一个名为tc.log的日志并使用操作系统的内存映射（memory-map，mmap）机制将内容映射到内存中，tc.log文件中分为一个一个PAGE，每个PAGE上有多个XID（X/Open transaction IDentifier，全局事务唯一ID）。Binlog同样基于TC_LOG来实现事务协调者功能，会递增生成mysql-binlog.xxxx的文件，每个文件中包含多个事务产生的Binlog event，并在Binlog event中包含XID。tc_log_mmap和Binlog都基于XID来确定事务是否已提交。

本文主要关注于如何通过内部XA 保证Binlog和Redo log的一致性，即以Binlog作为协调器的场景，这里的Binlog既是协调者也是参与者。

3.2 事务提交过程

如图3.2为一个事务的执行过程，当客户端发出COMMIT指令时，MYSQL内部将通过Prepare和Commit两个阶段完成事务的提交。

图3.2 事务提交过程

Prepare阶段，事务的Undo log设置为prepare状态，写Prepare Log（Prepare阶段产生的Redo Log），将事务状态设为TRX_PREPARED，写XID（事务ID号）到Redo Log，同时把Redo Log刷新到磁盘中。

Commit阶段，Binlog写入文件并刷盘，同时也会把XID写入到Binlog。调用引擎的Commit完成事务的提交，同时会对事务的Undo log从prepare状态设置为提交状态（可清理状态），写Commit Log（Commit阶段产生的Redo log），释放锁、read view等，最后将事务状态设置为TRX_NOT_STARTED状态。

两阶段提交保证了事务在多个引擎之间的原子性，以Binlog写入成功作为事务提交的标志。

在崩溃恢复中，是以Binlog中的XID和Redo log中的XID进行比较，XID在Binlog 里存在则提交，不存在则回滚。我们来看崩溃恢复时具体的情况：

情况一：写入Redo log后，处于Prepare状态的时候崩溃了，此时：

由于Binlog还没写，Redo log处于Prepare状态还没提交，所以崩溃恢复的时候，这个事务会回滚，此时Binlog还没写，所以也不会传到备库。

情况二：假设写完Binlog之后崩溃了，此时：

Redo log中的日志是不完整的，处于Prepare状态，还没有提交，那么恢复的时候，首先检查Binlog中的事务是否完整（事务XID在Binlog里中存在，标志该事务已经完成），如果事务完整，则直接提交事务，否则回滚事务。

情况三：假设Redo log处于Commit状态的时候崩溃了，如果Binlog中的事务完整，那么会重新写入Commit标志，并完成提交，否则回滚事务。由此可见，两阶段提交能够确保数据的一致性。

一般常用的SQL语句都是通过公共接口mysql_execute_command来执行，我们来分析该接口执行的流程：

mysql_execute_command{   switch (command)   {        case SQLCOM_COMMIT                trans_commit();                break;   }   if thd->is_error()  //语句执行报错     trans_rollback_stmt(thd);  elsetrans_commit_stmt(thd); }

MySQL的Server层有两个提交函数trans_commit_stmt()和trans_commit()。前者在每个语句执行完成时调用，一般标记语句的结束。而后者是在整个事务真正提交的时候调用，一般对应显示执行COMMIT语句，或开启一个新事务BEGIN/START TRANSCATION，或执行一条非临时表的DDL语句等场景。

3.3 多语句事务提交

多语句事务提交一般指BEGIN/COMMIT显示事务，主要逻辑在trans_commit()中，以下是具体实现：

// mysql层进行的事务提交int ha_commit_trans(THD *thd, bool all, bool ignore_global_read_lock) {  Transaction_ctx *trn_ctx = thd->get_transaction();  // all为true，意味着当前是事务级提交范围，否则是语句级提交范围  Transaction_ctx::enum_trx_scope trx_scope = all ? Transaction_ctx::SESSION : Transaction_ctx::STMT ;  // 获得注册在当前事务的引擎列表，在trans_register_ha()中初始化  Ha_trx_info *ha_info = trn_ctx->ha_trx_info(trx_scope);  // 当前注册的可读可写存储引擎的数量，只有事务引擎支持读写    uint rw_ha_count = 0;    // 检查是否可以跳过两阶段提交机制    rw_ha_count = ha_check_and_coalesce_trx_read_only(thd, ha_info, all);    trn_ctx->set_rw_ha_count(trx_scope, rw_ha_count);  // Prepare 阶段  if (!trn_ctx->no_2pc(trx_scope) && (trn_ctx->rw_ha_count(trx_scope) > 1))    error = tc_log->prepare(thd, all);  }  // Commit 阶段 if (error || (error = tc_log->commit(thd, all))) {    ha_rollback_trans(thd, all);    goto end;  }}

协调者如何确认是否走2PC（两阶段提交）逻辑？

这里主要根据事务修改是否涉及多个引擎来决定，即函数
ha_check_and_coalesce_trx_read_only()。特殊的是，如果打开Binlog，Binlog也会作为参与者而被考虑在内，最终协调者会统计事务中涉及修改的参与者数量。如果数量超过1个，则进行2PC提交流程。

当满足以上条件，进入Prepare阶段，调用Binlog协调器的prepare接口。Prepare阶段，Binlog Prepare接口没什么可做，而InnoDB Prepare接口主要做的事情就是修改事务和Undo段的状态，以及记录XID。

InnoDB Prepare接口会把内存中事务对象的状态修改为TRX_STATE_PREPARED，并将事务对应Undo段在内存中的对象状态修改为TRX_UNDO_PREPARED。然后，把XID信息写入当前事务对应日志组的Undo Log Header中的XID区域。修改TRX_UNDO_STATE字段值和写入XID，这两个操作都要修改Undo页。修改Undo页之前，会先记录相应的Redo日志。最后，刷事务更新产生的Redo日志。

// innodb prepare，innodb层事务准备阶段static void trx_prepare(trx_t *trx) /*!< in/out: transaction */{  lsn_t lsn = 0;  // 对于系统和undo表空间回滚段，如果有更新需要持久化到redo中  if (trx->rsegs.m_redo.rseg != nullptr && trx_is_redo_rseg_updated(trx)) {    // lsn = mtr.commit_lsn(); 开启第一个mtr，并返回写入redo log buffer后的最新位点，提交时刻对应的lsn    lsn = trx_prepare_low(trx, &trx->rsegs.m_redo, false);  }  // 对于临时表空间回滚段，如果有更新不需要持久化到redo中  if (trx->rsegs.m_noredo.rseg != nullptr && trx_is_temp_rseg_updated(trx)) {    trx_prepare_low(trx, &trx->rsegs.m_noredo, true);  }  // 更新事务和事务系统状态信息  trx->state = TRX_STATE_PREPARED;  trx_sys->n_prepared_trx++;  // 释放RC及以下隔离级别的GAP lock  if (trx->isolation_level <= TRX_ISO_READ_COMMITTED) {    trx->skip_lock_inheritance = true;    lock_trx_release_read_locks(trx, true);  }  switch (thd_requested_durability(trx->mysql_thd)) {    // thd初始化时默认设置为HA_REGULAR_DURABILITYcase HA_REGULAR_DURABILITY:   trx->ddl_must_flush = false;      // redolog刷新      trx_flush_log_if_needed(lsn, trx);  }}

紧接着进入2PC的Commit阶段，trans_commit()调用binlog协调器的MYSQL_BIN_LOG::Commit()接口，功能集中在
MYSQL_BIN_LOG::ordered_commit()函数中。到了Commit阶段，一个事务就已经接近尾声了。写操作（包括增、删、改）已经完成，内存中的事务状态已经修改，Undo状态也已经修改，XID信息也已经写入Undo Log Header，Prepare阶段产生的Redo日志已经写入到Redo日志文件。剩余的收尾工作，包括Redo日志刷盘、事务的Binlog日志从临时存放点拷贝到Binlog日志文件、Binlog日志文件刷盘以及InnoDB事务提交。

// tc_log->commit ==> MYSQL_BIN_LOG::commit()MYSQL_BIN_LOG::commit()//  这个函数很重要，它包含了binlog组提交三步曲，int MYSQL_BIN_LOG::ordered_commit(THD *thd, bool all, bool skip_commit) {    //1：Flush Stag：按照事务提交的顺序，先刷Redo log到磁盘，然后把每个事务产生的 binlog 日志从临时存放点拷贝到 binlog 日志文件缓存中    flush_error = process_flush_stage_queue(&total_bytes, &do_rotate, &wait_queue);     //2: Sync Stage: binlog 日志刷盘之前会进入等待过程，目的是为了攒到更多的binlog日志后，合并IO单次刷盘sync_binlog_file(false);//binlog fsync to disk    //3: Commit Stage: 各线程按序提交事务    process_commit_stage_queue(thd, commit_queue); }

Redo Binlog日志刷盘都涉及到磁盘IO。如果每提交一个事务，都把该事务中的 Redo日志、Binlog日志刷盘，那么就会涉及到很多小数据量的IO操作，但是频繁的小数量IO操作非常消耗磁盘的读写性能。

为了提高磁盘IO效率并进一步提升事务的提交效率，MySQL从5.6开始引入了Binlog日志组提交功能。该功能将事务的Commit阶段细分为3个子阶段。对于每个子阶段，都可以有多个事务同时处于该子阶段，写日志和刷盘操作可以合并。

• Flush子阶段，先将Redo日志刷盘，接着将所有的binlog caches写入到binlog文件缓存中。
• Sync子阶段，对binlog文件缓存做fsync操作，多个线程的 binlog 合并为一次刷盘。
• Commit子阶段，依次将redolog中已经prepare的事务在引擎层提交，commit阶段不用刷盘，因为flush阶段中的redolog刷盘已经足够保证数据库崩溃时的数据安全了。当前Commit子阶段主要包含了InnoDB层的事务提交，真正执行事务提交入口函数为trx_commit_low()。trx_commit_low()主要分成两个部分trx_write_serialisation_history()和trx_commit_in_memory()。trx_write_serialisation_history()处理整个事务执行过程中所使用insert/update的回滚段的收尾工作。trx_commit_in_memory()在内存中设置事务提交的标志trx->state = TRX_STATE_COMMITTED_IN_MEMORY，本事务的数据可以即刻被其他事务可见；在设置事务提交已经完成的标志后，才会释放当前事务的Read View和事务过程中所持有的table lock和record lock，清除trx_sys系统中的当前事务等。

3.4 单语句事务提交

从SQL的执行过程分析可以看到，无论执行何种语句，最后都会执行trans_commit_stmt()，即单语句提交函数。如果当前是单语句事务，一般指AUTOCOMMIT为ON的场景，那么会走事务提交逻辑，即ha_commit_trans()函数。额外考虑到COMMIT和DDL语句等已经在调用trans_commit_stmt()之前将事务提交，所以在这里只需要标记语句结束即可。

// 执行单语句事务提bool trans_commit_stmt(THD *thd, bool ignore_global_read_lock) {  int res = false;  // 单语句事务，需要走2PC提交逻辑  if (thd->get_transaction()->is_active(Transaction_ctx::STMT)) {    res = ha_commit_trans(thd, false, ignore_global_read_lock);  } else if (tc_log)    // COMMIT/DDL等，只需要走引擎层提交逻辑，置为false，只标识语句结束，跳过真正提交阶段    res = tc_log->commit(thd, false);  thd->get_transaction()->reset(Transaction_ctx::STMT);  return res;}

ha_commit_trans()最后会走到innobase_commit()中，innobase_commit()中的参数commit_trx控制是否真的进行存储引擎层的提交处理，trans_commit_stmt()里会设置 commit_trx为0，允许跳过事务提交。

这里的判断逻辑是，只有当commit_trx= 1或者设置autocommit=1的情况下，才会真正进入事务提交逻辑。而多语句事务对应的trans_commit()函数里会设置commit_trx=1，进入innobase_commit_low()执行真正的事务提交逻辑。

/** 在innodb层提交一个事务thd：需要提交事务的会话commit_trx：true，需要提交事务。false，跳过事务提交。  */static int innobase_commit(handlerton *hton, THD *thd, bool commit_trx) {  trx_t *trx = check_trx_exists(thd);  // innobase_commi仅在“真正的”commit时被调用，而且在每个语句之后(走trans_commit_stmt()函数)也被调用，因此这里需要will_commit判断是否要真正去提交事务。  bool will_commit =      commit_trx ||      (!thd_test_options(thd, OPTION_NOT_AUTOCOMMIT | OPTION_BEGIN)); // autocommit=1且不在显示事务块中  if (will_commit) {    /* 在显示提交commit，或者autocommit=1、且不在显示事务块内*/    innobase_commit_low(trx);  } else {    /* 其他情况，我们只是标记SQL语句结束，不做事务提交 */    trx_mark_sql_stat_end(trx);  }  return 0;}

4. 总结

本文从多语句/单语句事务提交原理角度出发，介绍了MySQL的两阶段提交协议。在prepare阶段，InnoDB把数据更新到内存后记录Redo log，此时Redo log的状态为prepare状态；在Commit阶段，Server生成Binlog后落盘，InnoDB把刚写入的Redo log状态更新为commit状态。两阶段提交保证了事务在多个引擎和Binlog之间的原子性，同样保证了通过备份和Binlog恢复出的数据库和原数据库的数据一致性。#数据库##华为云开发者联盟#

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