月份：2018年1月

当你使用UPDATE, INSERT, DELETE语句更新数据的时候，你就改变了两个地方的数据：log buffer和data buffers。Buffers是固定长度的内存块，通常是512字节。

LOG BUFFER           DATA BUFFER
=================    ===============
= Log Record #1 =    = Page Header =
= Log Record #2 =    = Data Row    =
= Log Record #3 =    = Data Row    =
= Log Record #4 =    = Data Row    =
=================    ===============

例如：INSERT INTO JOBS VALUES(1,2,3)语句执行之后，log buffer将增加一个新的log记录，称为Log Record #5，它包含一个rowid和新记录的内容。同时，data buffer也将增加一个新行，但是，它会同时在页头标识：该页最新的log记录是Log Record #5。在这个例子中#5是Log Sequence Number（LSN），它对于接下来操作的时序安排是至关重要的。

下面是data-change的一些细节：

1、一个INSERT log记录仅包含一个新数据，它对于在页上重做操作是足够的了，因此被称为一个redo条目。

2、LSN不是log记录的一个域，它是文件中的一个绝对地址的相对偏移值。
在InnoDB改变了log buffer和data buffer之后，接下来就是写盘了。这就是复杂的地方。有多个线程在监控buffer的活动情况，有三种情况――overflow， checkpoint和commit――可以导致写盘操作。

Overflows情况下发生了什么？

Overflow是很少发生的情况，因为InnoDB采用pro-active措施来防止buffers被填满。但是我们还是来看看下面两种情况：

1、如果log buffer满了，InnoDBInnoDB在buffer的末尾写log。那么情况向下面的图一样（log buffer只有四条记录的空间，现在插入第五条记录）：

LOG FILE(S) BEFORE WRITING LOG RECORD #5
=================
= Log Record #1 =
= Log Record #2 =
= Log Record #3 =
= Log Record #4 =
=================

LOG FILE(S) AFTER WRITING LOG RECORD #5
=================
= Log Record #5 =
= Log Record #2 =
= Log Record #3 =
= Log Record #4 =
=================

logs不可能永远增长。即使InnoDB使用了某些压缩算法，log文件还是会由于太大而不能放到任何磁盘驱动器上。因此InnoDB采取循环写的办法，也就是说将会覆盖前面就的log记录。

2、如果data buffer满了，InnoDB将最近使用的buffer写入到数据库中，但是不可能足够的快。这种情况下，页头的LSN就起作用了。第一，InnoDB检查它的LSN是否比log文件中最近的log记录的LSN大，只有当log赶上了data的时候，才会将数据写到磁盘。换句话说，数据页不会写盘，直到相应的log记录需要写盘的时候。这就是先写日志策略。

CheckPoints的时候发生了什么？

前面说过InnoDB采取了一些pro-active措施来保证不发生overflows，其中最重要的措施就是checkpointing。有一个分离的线程，或者说从一组修改buffers的线程中分离出来的一个线程。在特定的时间间隔，checkpointer将醒来，检查buffer的改变，并保证写盘操作已经发生了。

大部分DBMS在这个时候，将会把所有的buffer写盘，这样可以保证所有改变了但是没写盘的buffer都写盘。就是说DBMS将通过”Sharp Checkpoint” flush所有”dirty”buffers。但是InnoDB只保证：（a）log和data buffers不会超过某个限制点；（b）log始终比data先写盘；（c）没有哪个data buffer的页头LSN等于被覆盖写的log记录。也就是说InnoDB是”Fuzzy Checkpoint”。

在COMMIT的时候，InnoDB不会将dirty data page写盘。之所以强调这个是因为，很容易让人想到，提交改变就是将所有东西写到一个持久媒介上。其实，只有log记录需要写。写dirty data page只可能发生在overflow或checkpoint时刻，因为它们的内容是多余的。

Recovery

在recovery里面可以看到log是非常必要的：当数据库发生异常的时候，数据是可以恢复的。
对于不是损坏磁盘驱动器的异常，恢复是自动进行的。InnoDB读取最新的checkpoint日志记录，检查dirty pages是否在异常发生前写到磁盘上了，如果没有，则读取影响该页的log记录并应用它们。这被称为”rolling forward”。因为有LSN，所以InnoDB只需要比较这个数字就可以进行同步。

前言

数据库系统与文件系统最大的区别在于数据库能保证操作的原子性，一个操作要么不做要么都做，即使在数据库宕机的情况下，也不会出现操作一半的情况，这个就需要数据库的日志和一套完善的崩溃恢复机制来保证。本文仔细剖析了InnoDB的崩溃恢复流程，代码基于5.6分支。

基础知识

lsn: 可以理解为数据库从创建以来产生的redo日志量，这个值越大，说明数据库的更新越多，也可以理解为更新的时刻。此外，每个数据页上也有一个lsn，表示最后被修改时的lsn，值越大表示越晚被修改。比如，数据页A的lsn为100，数据页B的lsn为200，checkpoint lsn为150，系统lsn为300，表示当前系统已经更新到300，小于150的数据页已经被刷到磁盘上，因此数据页A的最新数据一定在磁盘上，而数据页B则不一定，有可能还在内存中。

redo日志: 现代数据库都需要写redo日志，例如修改一条数据，首先写redo日志，然后再写数据。在写完redo日志后，就直接给客户端返回成功。这样虽然看过去多写了一次盘，但是由于把对磁盘的随机写入(写数据)转换成了顺序的写入(写redo日志)，性能有很大幅度的提高。当数据库挂了之后，通过扫描redo日志，就能找出那些没有刷盘的数据页(在崩溃之前可能数据页仅仅在内存中修改了，但是还没来得及写盘)，保证数据不丢。

undo日志: 数据库还提供类似撤销的功能，当你发现修改错一些数据时，可以使用rollback指令回滚之前的操作。这个功能需要undo日志来支持。此外，现代的关系型数据库为了提高并发(同一条记录，不同线程的读取不冲突，读写和写读不冲突，只有同时写才冲突)，都实现了类似MVCC的机制，在InnoDB中，这个也依赖undo日志。为了实现统一的管理，与redo日志不同，undo日志在Buffer Pool中有对应的数据页，与普通的数据页一起管理，依据LRU规则也会被淘汰出内存，后续再从磁盘读取。与普通的数据页一样，对undo页的修改，也需要先写redo日志。

检查点: 英文名为checkpoint。数据库为了提高性能，数据页在内存修改后并不是每次都会刷到磁盘上。checkpoint之前的数据页保证一定落盘了，这样之前的日志就没有用了(由于InnoDB redolog日志循环使用，这时这部分日志就可以被覆盖)，checkpoint之后的数据页有可能落盘，也有可能没有落盘，所以checkpoint之后的日志在崩溃恢复的时候还是需要被使用的。InnoDB会依据脏页的刷新情况，定期推进checkpoint，从而减少数据库崩溃恢复的时间。检查点的信息在第一个日志文件的头部。

崩溃恢复: 用户修改了数据，并且收到了成功的消息，然而对数据库来说，可能这个时候修改后的数据还没有落盘，如果这时候数据库挂了，重启后，数据库需要从日志中把这些修改后的数据给捞出来，重新写入磁盘，保证用户的数据不丢。这个从日志中捞数据的过程就是崩溃恢复的主要任务，也可以成为数据库前滚。当然，在崩溃恢复中还需要回滚没有提交的事务，提交没有提交成功的事务。由于回滚操作需要undo日志的支持，undo日志的完整性和可靠性需要redo日志来保证，所以崩溃恢复先做redo前滚，然后做undo回滚。

我们从源码角度仔细剖析一下数据库崩溃恢复过程。整个过程都在引擎初始化阶段完成(innobase_init)，其中最主要的函数是innobase_start_or_create_for_mysql，innodb通过这个函数完成创建和初始化，包括崩溃恢复。首先来介绍一下数据库的前滚。

redo日志前滚数据库

前滚数据库，主要分为两阶段，首先是日志扫描阶段，扫描阶段按照数据页的space_id和page_no分发redo日志到hash_table中，保证同一个数据页的日志被分发到同一个哈希桶中，且按照lsn大小从小到大排序。扫描完后，再遍历整个哈希表，依次应用每个数据页的日志，应用完后，在数据页的状态上至少恢复到了崩溃之前的状态。我们来详细分析一下代码。

首先，打开所有的ibdata文件(open_or_create_data_files)(ibdata可以有多个)，每个ibdata文件有个flush_lsn在头部，计算出这些文件中的max_flush_lsn和min_flush_lsn，因为ibdata也有可能有数据没写完整，需要恢复，后续(recv_recovery_from_checkpoint_start_func)通过比较checkpont_lsn和这两个值来确定是否需要对ibdata前滚。

接着，打开系统表空间和日志表空间的所有文件(fil_open_log_and_system_tablespace_files)，防止出现文件句柄不足，清空buffer pool(buf_pool_invalidate)。接下来就进入最最核心的函数:recv_recovery_from_checkpoint_start_func，注意，即使数据库是正常关闭的，也会进入。

虽然recv_recovery_from_checkpoint_start_func看过去很冗长，但是很多代码都是为了LOG_ARCHIVE特性而编写的，真正数据崩溃恢复的代码其实不多。

首先，初始化一些变量，查看srv_force_recovery这个变量，如果用户设置跳过前滚阶段，函数直接返回。

接着，初始化recv_sys结构，分配hash_table的大小，同时初始化flush list rbtree。recv_sys结构主要在崩溃恢复前滚阶段使用。hash_table就是之前说的用来存不同数据页日志的哈希表，哈希表的大小被初始化为buffer_size_in_bytes/512, 这个是哈希表最大的长度，超过就存不下了，幸运的是，需要恢复的数据页的个数不会超过这个值，因为buffer poll最多(数据库崩溃之前脏页的上线)只能存放buffer_size_in_bytes/16KB个数据页，即使考虑压缩页，最多也只有buffer_size_in_bytes/1KB个，此外关于这个哈希表内存分配的大小，可以参考bug#53122。flush list rbtree这个主要是为了加入插入脏页列表，InnoDB的flush list必须按照数据页的最老修改lsn(oldest_modifcation)从小到大排序，在数据库正常运行时，可以通过log_sys->mutex和log_sys->log_flush_order_mutex保证顺序，在崩溃恢复则没有这种保证，应用数据的时候，是从第一个元素开始遍历哈希表，不能保证数据页按照最老修改lsn(oldest_modifcation)从小到大排序，这样就需要线性遍历flush_list来寻找插入位置，效率太低，因此引入红黑树，加快查找插入的位置。

接着，从ib_logfile0的头中读取checkpoint信息，主要包括checkpoint_lsn和checkpoint_no。由于InnoDB日志是循环使用的，且最少要有2个，所以ib_logfile0一定存在，把checkpoint信息存在里面很安全，不用担心被删除。checkpoint信息其实会写在文件头的两个地方，两个checkpoint域轮流写。为什么要两个地方轮流写呢？假设只有一个checkpoint域，一直更新这个域，而checkpoint域有512字节(OS_FILE_LOG_BLOCK_SIZE)，如果刚好在写这个512字节的时候，数据库挂了，服务器也挂了(先不考虑硬件的原子写特性，早期的硬件没有这个特性)，这个512字节可能只写了一半，导致整个checkpoint域不可用。这样数据库将无法做崩溃恢复，从而无法启动。如果有两个checkpoint域，那么即使一个写坏了，还可以用另外一个尝试恢复，虽然有可能这个时候日志已经被覆盖，但是至少提高了恢复成功的概率。两个checkpoint域轮流写，也能减少磁盘扇区故障带来的影响。checkpoint_lsn之前的数据页都已经落盘，不需要前滚，之后的数据页可能还没落盘，需要重新恢复出来，即使已经落盘也没关系，因为redo日志时幂等的，应用一次和应用两次都一样(底层实现: 如果数据页上的lsn大于等于当前redo日志的lsn，就不应用，否则应用。checkpoint_no可以理解为checkpoint域写盘的次数，每次刷盘递增1，同时这个值取模2可以用来实现checkpoint_no域的轮流写。正常逻辑下，选取checkpoint_no值大的作为最终的checkpoint信息，用来做后续崩溃恢复扫描的起始点。

接着，使用checkpoint域的信息初始化recv_sys结构体的一些信息后，就进入日志解析的核心函数recv_group_scan_log_recs，这个函数后续我们再分析，主要作用就是解析redo日志，如果内存不够了，就直接调用应用(recv_apply_hashed_log_recs)日志，然后再接着解析。如果需要应用的日志很少，就仅仅解析分发日志，到recv_recovery_from_checkpoint_finish函数中在应用日志。

接着，依据当前刷盘的数据页状态做一次checkpoint，因为在recv_group_scan_log_recs里可能已经应用部分日志了。至此recv_recovery_from_checkpoint_start_func函数结束。
在recv_recovery_from_checkpoint_finish函数中，如果srv_force_recovery设置正确，就开始调用函数recv_apply_hashed_log_recs应用日志，然后等待刷脏的线程退出(线程是崩溃恢复时临时启动的)，最后释放recv_sys的相关资源以及hash_table占用的内存。

至此，数据库前滚结束。接下来，我们详细分析一下redo日志解析函数以及redo日志应用函数的实现细节。

redo日志解析函数

解析函数的最上层是recv_group_scan_log_recs，这个函数调用底层函数(log_group_read_log_seg)，按照RECV_SCAN_SIZE(64KB)大小分批读取。读取出来后，首先通过block_no和lsn之间的关系以及日志checksum判断是否读到了日志最后(所以可以看出，并没一个标记在日志头标记日志的有效位置，完全是按照上述两个条件判断是否到达了日志尾部)，如果读到最后则返回(之前说了，即使数据库是正常关闭的，也要走崩溃恢复逻辑，那么在这里就返回了，因为正常关闭的checkpoint值一定是指向日志最后)，否则则把日志去头掐尾放到一个recv_sys->buf中，日志头里面存了一些控制信息和checksum值，只是用来校验和定位，在真正的应用中没有用。在放到recv_sys->buf之前，需要检验一下recv_sys->buf有没有满(RECV_PARSING_BUF_SIZE，2M)，满了就报错(如果上一批解析有不完整的日志，日志解析函数不会分发，而是把这些不完整的日志留在recv_sys->buf中，直到解析到完整的日志)。接下的事情就是从recv_sys->buf中解析日志(recv_parse_log_recs)。日志分两种：single_rec和multi_rec，前者表示只对一个数据页进行一种操作，后者表示对一个或者多个数据页进行多种操作。日志中还包括对应数据页的space_id，page_no，操作的type以及操作的内容(recv_parse_log_rec)。解析出相应的日志后，按照space_id和page_no进行哈希(如果对应的表空间在内存中不存在，则表示表已经被删除了)，放到hash_table里面(日志真正存放的位置依然在buffer pool)即可，等待后续应用。这里有几个点值得注意：

• 如果是multi_rec类型，则只有遇到MLOG_MULTI_REC_END这个标记，日志才算完整，才会被分发到hash_table中。查看代码，我们可以发现multi_rec类型的日志被解析了两次，一次用来校验完整性(寻找MLOG_MULTI_REC_END)，第二次才用来分发日志，感觉这是一个可以优化的点。

• 目前日志的操作type有50多种，每种操作后面的内容都不一样，所以长度也不一样，目前日志的解析逻辑，需要依次解析出所有的内容，然后确定长度，从而定位下一条日志的开始位置。这种方法效率略低，其实可以在每种操作的头上加上一个字段，存储后面内容的长度，这样就不需要解析太多的内容，从而提高解析速度，进一步提高崩溃恢复速度，从结果看，可以提高一倍的速度(从38秒到14秒，详情可以参见bug#82937)。

• 如果发现checkpoint之后还有日志，说明数据库之前没有正常关闭，需要做崩溃恢复，因此需要做一些额外的操作(recv_init_crash_recovery)，比如在错误日志中打印我们常见的“Database was not shutdown normally!”和“Starting crash recovery.”，还要从double write buffer中检查是否发生了数据页半写，如果有需要恢复(buf_dblwr_process)，还需要启动一个线程用来刷新应用日志产生的脏页(因为这个时候buf_flush_page_cleaner_thread还没有启动)。最后还需要打开所有的表空间。。注意是所有的表。。。我们在阿里云RDS MySQL的运维中，常常发现数据库hang在了崩溃恢复阶段，在错误日志中有类似“Reading tablespace information from the .ibd files…”字样，这就表示数据库正在打开所有的表，然后一看表的数量，发现有几十甚至上百万张表。。。数据库之所以要打开所有的表，是因为在分发日志的时候，需要确定space_id对应哪个ibd文件，通过打开所有的表，读取space_id信息来确定，另外一个原因是方便double write buffer检查半写数据页。针对这个表数量过多导致恢复过慢的问题，MySQL 5.7做了优化，WL#7142， 主要思想就是在每次checkpoint后，在第一次修改某个表时，先写一个新日志mlog_file_name(包括space_id和filename的映射)，来表示对这个表进行了操作，后续对这个表的操作就不用写这个新日志了，当需要崩溃恢复时候，多一次扫描，通过搜集mlog_file_name来确定哪些表被修改过，这样就不需要打开所有的表来确定space_id了。

• 最后一个值得注意的地方是内存。之前说过，如果有太多的日志已经被分发，占用了太多的内存，日志解析函数会在适当的时候应用日志，而不是等到最后才一起应用。那么问题来了，使用了多大的内存就会出发应用日志逻辑。答案是：buffer_pool_size_in_bytes – 512 * buffer_pool_instance_num * 16KB。由于buffer_pool_instance_num一般不会太大，所以可以任务，buffer pool的大部分内存都被用来存放日志。剩下的那些主要留给应用日志时读取的数据页，因为目前来说日志应用是单线程的，读取一个日志，把所有日志应用完，然后就可以刷回磁盘了，不需要太多的内存。

redo日志应用函数

应用日志的上层函数为recv_apply_hashed_log_recs(应用日志也可能在io_helper函数中进行)，主要作用就是遍历hash_table，从磁盘读取对每个数据页，依次应用哈希桶中的日志。应用完所有的日志后，如果需要则把buffer_pool的页面都刷盘，毕竟空间有限。有以下几点值得注意：

• 同一个数据页的日志必须按照lsn从小到大应用，否则数据会被覆盖。只应用redo日志lsn大于page_lsn的日志，只有这些日志需要重做，其余的忽略。应用完日志后，把脏页加入脏页列表，由于脏页列表是按照最老修改lsn(oldest_modification)来排序的，这里通过引入一颗红黑树来加速查找插入的位置，时间复杂度从之前的线性查找降为对数级别。

• 当需要某个数据页的时候，如果发现其没有在Buffer Pool中，则会查看这个数据页周围32个数据页，是否也需要做恢复，如果需要则可以一起读取出来，相当于做了一次io合并，减少io操作(recv_read_in_area)。由于这个是异步读取，所以最终应用日志的活儿是由io_helper线程来做的(buf_page_io_complete)，此外，为了防止短时间发起太多的io，在代码中加了流量控制的逻辑(buf_read_recv_pages)。如果发现某个数据页在内存中，则直接调用recv_recover_page应用日志。由此我们可以看出，InnoDB应用日志其实并不是单线程的来应用日志的，除了崩溃恢复的主线程外，io_helper线程也会参与恢复。并发线程数取决于io_helper中读取线程的个数。

执行完了redo前滚数据库，数据库的所有数据页已经处于一致的状态，undo回滚数据库就可以安全的执行了。数据库崩溃的时候可能有一些没有提交的事务或者已经提交的事务，这个时候就需要决定是否提交。主要分为三步，首先是扫描undo日志，重新建立起undo日志链表，接着是，依据上一步建立起的链表，重建崩溃前的事务，即恢复当时事务的状态。最后，就是依据事务的不同状态，进行回滚或者提交。

undo日志回滚数据库

在recv_recovery_from_checkpoint_start_func之后，recv_recovery_from_checkpoint_finish之前，调用了trx_sys_init_at_db_start，这个函数做了上述三步中的前两步。

第一步在函数trx_rseg_array_init中处理，遍历整个undo日志空间(最多TRX_SYS_N_RSEGS(128)个segment)，如果发现某个undo segment非空，就进行初始化(trx_rseg_create_instance)。整个每个undo segment，如果发现undo slot非空(最多TRX_RSEG_N_SLOTS(1024)个slot)，也就行初始化(trx_undo_lists_init)。在初始化undo slot后，就把不同类型的undo日志放到不同链表中(trx_undo_mem_create_at_db_start)。undo日志主要分为两种：TRX_UNDO_INSERT和TRX_UNDO_UPDATE。前者主要是提供给insert操作用的，后者是给update和delete操作使用。之前说过，undo日志有两种作用，事务回滚时候用和MVCC快照读取时候用。由于insert的数据不需要提供给其他线程用，所以只要事务提交，就可以删除TRX_UNDO_INSERT类型的undo日志。TRX_UNDO_UPDATE在事务提交后还不能删除，需要保证没有快照使用它的时候，才能通过后台的purge线程清理。

第二步在函数trx_lists_init_at_db_start中进行，由于第一步中，已经在内存中建立起了undo_insert_list和undo_update_list(链表每个undo segment独立)，所以这一步只需要遍历所有链表，重建起事务的状态(trx_resurrect_insert和trx_resurrect_update)。简单的说，如果undo日志的状态是TRX_UNDO_ACTIVE，则事务的状态为TRX_ACTIVE，如果undo日志的状态是TRX_UNDO_PREPARED，则事务的状态为TRX_PREPARED。这里还要考虑变量srv_force_recovery的设置，如果这个变量值为非0，所有的事务都会回滚(即事务被设置为TRX_ACTIVE)，即使事务的状态应该为TRX_STATE_PREPARED。重建起事务后，按照事务id加入到trx_sys->trx_list链表中。最后，在函数trx_sys_init_at_db_start中，会统计所有需要回滚的事务(事务状态为TRX_ACTIVE)一共需要回滚多少行数据，输出到错误日志中，类似：5 transaction(s) which must be rolled back or cleaned up。InnoDB: in total 342232 row operations to undo的字样。

第三步的操作在两个地方被调用。一个是在recv_recovery_from_checkpoint_finish的最后，另外一个是在recv_recovery_rollback_active中。前者主要是回滚对数据字典的操作，也就是回滚DDL语句的操作，后者是回滚DML语句。前者是在数据库可提供服务之前必须完成，后者则可以在数据库提供服务(也即是崩溃恢复结束)之后继续进行(通过新开一个后台线程trx_rollback_or_clean_all_recovered来处理)。因为InnoDB认为数据字典是最重要的，必须要回滚到一致的状态才行，而用户表的数据可以稍微慢一点，对外提供服务后，慢慢恢复即可。因此我们常常在会发现数据库已经启动起来了，然后错误日志中还在不断的打印回滚事务的信息。事务回滚的核心函数是trx_rollback_or_clean_recovered，逻辑很简单，只需要遍历trx_sys->trx_list，按照事务不同的状态回滚或者提交即可(trx_rollback_resurrected)。这里要注意的是，如果事务是TRX_STATE_PREPARED状态，那么在InnoDB层，不做处理，需要在Server层依据binlog的情况来决定是否回滚事务，如果binlog已经写了，事务就提交，因为binlog写了就可能被传到备库，如果主库回滚会导致主备数据不一致，如果binlog没有写，就回滚事务。

崩溃恢复相关参数解析

innodb_fast_shutdown:
innodb_fast_shutdown = 0。这个表示在MySQL关闭的时候，执行slow shutdown，不但包括日志的刷盘，数据页的刷盘，还包括数据的清理(purge)，ibuf的合并，buffer pool dump以及lazy table drop操作(如果表上有未完成的操作，即使执行了drop table且返回成功了，表也不一定立刻被删除)。
innodb_fast_shutdown = 1。这个是默认值，表示在MySQL关闭的时候，仅仅把日志和数据刷盘。
innodb_fast_shutdown = 2。这个表示关闭的时候，仅仅日志刷盘，其他什么都不做，就好像MySQL crash了一样。
这个参数值越大，MySQL关闭的速度越快，但是启动速度越慢，相当于把关闭时候需要做的工作挪到了崩溃恢复上。另外，如果MySQL要升级，建议使用第一种方式进行一次干净的shutdown。

innodb_force_recovery:
这个参数主要用来控制InnoDB启动时候做哪些工作，数值越大，做的工作越少，启动也更加容易，但是数据不一致的风险也越大。当MySQL因为某些不可控的原因不能启动时，可以设置这个参数，从1开始逐步递增，知道MySQL启动，然后使用SELECT INTO OUTFILE把数据导出，尽最大的努力减少数据丢失。
innodb_force_recovery = 0。这个是默认的参数，启动的时候会做所有的事情，包括redo日志应用，undo日志回滚，启动后台master和purge线程，ibuf合并。检测到了数据页损坏了，如果是系统表空间的，则会crash，用户表空间的，则打错误日志。
innodb_force_recovery = 1。如果检测到数据页损坏了，不会crash也不会报错(buf_page_io_complete)，启动的时候也不会校验表空间第一个数据页的正确性(fil_check_first_page)，表空间无法访问也继续做崩溃恢复(fil_open_single_table_tablespace、fil_load_single_table_tablespace)，ddl操作不能进行(check_if_supported_inplace_alter)，同时数据库也被不能进行写入操作(row_insert_for_mysql、row_update_for_mysql等)，所有的prepare事务也会被回滚(trx_resurrect_insert、trx_resurrect_update_in_prepared_state)。这个选项还是很常用的，数据页可能是因为磁盘坏了而损坏了，设置为1，能保证数据库正常启动。
innodb_force_recovery = 2。除了设置1之后的操作不会运行，后台的master和purge线程就不会启动了(srv_master_thread、srv_purge_coordinator_thread等)，当你发现数据库因为这两个线程的原因而无法启动时，可以设置。
innodb_force_recovery = 3。除了设置2之后的操作不会运行，undo回滚数据库也不会进行，但是回滚段依然会被扫描，undo链表也依然会被创建(trx_sys_init_at_db_start)。srv_read_only_mode会被打开。
innodb_force_recovery = 4。除了设置3之后的操作不会运行，ibuf的操作也不会运行(ibuf_merge_or_delete_for_page)，表信息统计的线程也不会运行(因为一个坏的索引页会导致数据库崩溃)(info_low、dict_stats_update等)。从这个选项开始，之后的所有选项，都会损坏数据，慎重使用。
innodb_force_recovery = 5。除了设置4之后的操作不会运行，回滚段也不会被扫描(recv_recovery_rollback_active)，undo链表也不会被创建，这个主要用在undo日志被写坏的情况下。
innodb_force_recovery = 6。除了设置5之后的操作不会运行，数据库前滚操作也不会进行，包括解析和应用(recv_recovery_from_checkpoint_start_func)。

总结

InnoDB实现了一套完善的崩溃恢复机制，保证在任何状态下(包括在崩溃恢复状态下)数据库挂了，都能正常恢复，这个是与文件系统最大的差别。此外，崩溃恢复通过redo日志这种物理日志来应用数据页的方法，给MySQL Replication带来了新的思路，备库是否可以通过类似应用redo日志的方式来同步数据呢？阿里云RDS MySQL团队在后续的产品中，给大家带来了类似的特性，敬请期待。

MySQL InnoDB事务的隔离级别有四级，默认是“可重复读”（REPEATABLE READ）。

• 未提交读（READ UNCOMMITTED）。另一个事务修改了数据，但尚未提交，而本事务中的SELECT会读到这些未被提交的数据（脏读）。

• 提交读（READ COMMITTED）。本事务读取到的是最新的数据（其他事务提交后的）。问题是，在同一个事务里，前后两次相同的SELECT会读到不同的结果（不重复读）。

• 可重复读（REPEATABLE READ）。在同一个事务里，SELECT的结果是事务开始时时间点的状态，因此，同样的SELECT操作读到的结果会是一致的。但是，会有幻读现象（稍后解释）。

• 串行化（SERIALIZABLE）。读操作会隐式获取共享锁，可以保证不同事务间的互斥。

四个级别逐渐增强，每个级别解决一个问题。

• 脏读，最容易理解。另一个事务修改了数据，但尚未提交，而本事务中的SELECT会读到这些未被提交的数据。

• 不重复读。解决了脏读后，会遇到，同一个事务执行过程中，另外一个事务提交了新数据，因此本事务先后两次读到的数据结果会不一致。

• 幻读。解决了不重复读，保证了同一个事务里，查询的结果都是事务开始时的状态（一致性）。但是，如果另一个事务同时提交了新数据，本事务再更新时，就会“惊奇的”发现了这些新数据，貌似之前读到的数据是“鬼影”一样的幻觉。

借鉴并改造了一个搞笑的比喻：

• 脏读。假如，中午去食堂打饭吃，看到一个座位被同学小Q占上了，就认为这个座位被占去了，就转身去找其他的座位。不料，这个同学小Q起身走了。事实：该同学小Q只是临时坐了一小下，并未“提交”。

• 不重复读。假如，中午去食堂打饭吃，看到一个座位是空的，便屁颠屁颠的去打饭，回来后却发现这个座位却被同学小Q占去了。

• 幻读。假如，中午去食堂打饭吃，看到一个座位是空的，便屁颠屁颠的去打饭，回来后，发现这些座位都还是空的（重复读），窃喜。走到跟前刚准备坐下时，却惊现一个恐龙妹，严重影响食欲。仿佛之前看到的空座位是“幻影”一样。

一些文章写到InnoDB的可重复读避免了“幻读”（phantom read），这个说法并不准确。

做个试验：(以下所有试验要注意存储引擎和隔离级别)

mysql> show create table t_bitflyG;
CREATE TABLE `t_bitfly` (
`id` bigint(20) NOT NULL default '0',
`value` varchar(32) default NULL,
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=gbk

mysql> select @@global.tx_isolation, @@tx_isolation;
+-----------------------+-----------------+
| @@global.tx_isolation | @@tx_isolation  |
+-----------------------+-----------------+
| REPEATABLE-READ       | REPEATABLE-READ |
+-----------------------+-----------------+

试验一：

t Session A                   Session B
|
| START TRANSACTION;          START TRANSACTION;
|
| SELECT * FROM t_bitfly;
| empty set
|                             INSERT INTO t_bitfly
|                             VALUES (1, 'a');
|
| SELECT * FROM t_bitfly;
| empty set
|                             COMMIT;
|
| SELECT * FROM t_bitfly;
| empty set
|
| INSERT INTO t_bitfly VALUES (1, 'a');
| ERROR 1062 (23000):
| Duplicate entry '1' for key 1
v (shit, 刚刚明明告诉我没有这条记录的)

如此就出现了幻读，以为表里没有数据，其实数据已经存在了，傻乎乎的提交后，才发现数据冲突了。

试验二：

t Session A                  Session B
|
| START TRANSACTION;         START TRANSACTION;
|
| SELECT * FROM t_bitfly;
| +------+-------+
| | id   | value |
| +------+-------+
| |    1 | a     |
| +------+-------+
|                            INSERT INTO t_bitfly
|                            VALUES (2, 'b');
|
| SELECT * FROM t_bitfly;
| +------+-------+
| | id   | value |
| +------+-------+
| |    1 | a     |
| +------+-------+
|                            COMMIT;
|
| SELECT * FROM t_bitfly;
| +------+-------+
| | id   | value |
| +------+-------+
| |    1 | a     |
| +------+-------+
|
| UPDATE t_bitfly SET value='z';
| Rows matched: 2  Changed: 2  Warnings: 0
| (怎么多出来一行)
|
| SELECT * FROM t_bitfly;
| +------+-------+
| | id   | value |
| +------+-------+
| |    1 | z     |
| |    2 | z     |
| +------+-------+
|
v

本事务中第一次读取出一行，做了一次更新后，另一个事务里提交的数据就出现了。也可以看做是一种幻读。

那么，InnoDB指出的可以避免幻读是怎么回事呢？

http://dev.mysql.com/doc/refman/5.0/en/innodb-record-level-locks.html

By default, InnoDB operates in REPEATABLE READ transaction isolation level and with the innodb_locks_unsafe_for_binlog system variable disabled. In this case, InnoDB uses next-key locks for searches and index scans, which prevents phantom rows (see Section 13.6.8.5, “Avoiding the Phantom Problem Using Next-Key Locking”).

准备的理解是，当隔离级别是可重复读，且禁用innodb_locks_unsafe_for_binlog的情况下，在搜索和扫描index的时候使用的next-key locks可以避免幻读。

关键点在于，是InnoDB默认对一个普通的查询也会加next-key locks，还是说需要应用自己来加锁呢？如果单看这一句，可能会以为InnoDB对普通的查询也加了锁，如果是，那和序列化（SERIALIZABLE）的区别又在哪里呢？

MySQL manual里还有一段：

13.2.8.5. Avoiding the Phantom Problem Using Next-Key Locking (http://dev.mysql.com/doc/refman/5.0/en/innodb-next-key-locking.html)

To prevent phantoms, InnoDB uses an algorithm called next-key locking that combines index-row locking with gap locking.

You can use next-key locking to implement a uniqueness check in your application: If you read your data in share mode and do not see a duplicate for a row you are going to insert, then you can safely insert your row and know that the next-key lock set on the successor of your row during the read prevents anyone meanwhile inserting a duplicate for your row. Thus, the next-key locking enables you to “lock” the nonexistence of something in your table.

我的理解是说，InnoDB提供了next-key locks，但需要应用程序自己去加锁。manual里提供一个例子：

SELECT * FROM child WHERE id > 100 FOR UPDATE;

这样，InnoDB会给id大于100的行（假如child表里有一行id为102），以及100-102，102+的gap都加上锁。

可以使用show innodb status来查看是否给表加上了锁。

再看一个实验，要注意，表t_bitfly里的id为主键字段。实验三：

t Session A                 Session B
|
| START TRANSACTION;        START TRANSACTION;
|
| SELECT * FROM t_bitfly
| WHERE id<=1
| FOR UPDATE;
| +------+-------+
| | id   | value |
| +------+-------+
| |    1 | a     |
| +------+-------+
|                           INSERT INTO t_bitfly
|                           VALUES (2, 'b');
|                           Query OK, 1 row affected
|
| SELECT * FROM t_bitfly;
| +------+-------+
| | id   | value |
| +------+-------+
| |    1 | a     |
| +------+-------+
|                           INSERT INTO t_bitfly
|                           VALUES (0, '0');
|                           (waiting for lock ...
|                           then timeout)
|                           ERROR 1205 (HY000):
|