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从一个线上问题分析binlog与内部XA事务提交过程

1. 问题
业务上新增一条订单记录，用户接收到BinLake拉取的MySQL从库数据消息后，马上根据消息内的订单号去查询同一个MySQL从库，发现有些时候无法查到该条数据，等待大约500ms～1000ms后再去查询数据库，可以查询到该条数据。
注: BinLake为京东商城数据库技术部自研的一套订阅和消费MySQL数据库binlog的组件，本例所描述的问题是业务方希望根据订阅的binlog来获取实时订单等业务消息。
2. Binlog与内部XA
2.1. XA的概念
XA(分布式事务)规范主要定义了(全局)事务管理器(TM: Transaction Manager)和(局部)资源管理器(RM: Resource Manager)之间的接口。XA为了实现分布式事务，将事务的提交分成了两个阶段：也就是2PC (tow phase commit)，XA协议就是通过将事务的提交分为两个阶段来实现分布式事务。
两阶段
1）prepare 阶段
事务管理器向所有涉及到的数据库服务器发出prepare"准备提交"请求，数据库收到请求后执行数据修改和日志记录等处理，处理完成后只是把事务的状态改成"可以提交",然后把结果返回给事务管理器。即：为prepare阶段，TM向RM发出prepare指令，RM进行操作，然后返回成功与否的信息给TM。
2）commit 阶段
事务管理器收到回应后进入第二阶段，如果在第一阶段内有任何一个数据库的操作发生了错误，或者事务管理器收不到某个数据库的回应，则认为事务失败，回撤所有数据库的事务。数据库服务器收不到第二阶段的确认提交请求，也会把"可以提交"的事务回撤。如果第一阶段中所有数据库都提交成功，那么事务管理器向数据库服务器发出"确认提交"请求，数据库服务器把事务的"可以提交"状态改为"提交完成"状态，然后返回应答。即：为事务提交或者回滚阶段，如果TM收到所有RM的成功消息，则TM向RM发出提交指令；不然则发出回滚指令。
外部与内部XA
MySQL中的XA实现分为：外部XA和内部XA。前者是指我们通常意义上的分布式事务实现；后者是指单台MySQL服务器中，Server层作为TM(事务协调者，通常由binlog模块担当)，而服务器中的多个数据库实例作为RM，而进行的一种分布式事务，也就是MySQL跨库事务；也就是一个事务涉及到同一条MySQL服务器中的两个innodb数据库(目前似乎只有innodb支持XA)。内部XA也可以用来保证redo和binlog的一致性问题。
2.2. redo与binlog的一致性问题
我们MySQL为了兼容其它非事务引擎的复制，在server层面引入了 binlog, 它可以记录所有引擎中的修改操作，因而可以对所有的引擎使用复制功能； 然而这种情况会导致redo log与binlog的一致性问题；MySQL通过内部XA机制解决这种一致性的问题。
第一阶段：InnoDB prepare， write/sync redo log；binlog不作任何操作；
第二阶段：包含两步，1> write/sync Binlog； 2> InnoDB commit (commit in memory)；
当然在5.6之后引入了组提交的概念，可以在IO性能上进行一些提升，但总体的执行顺序不会改变。
当第二阶段的第1步执行完成之后，binlog已经写入，MySQL会认为事务已经提交并持久化了(在这一步binlog就已经ready并且可以发送给订阅者了)。在这个时刻，就算数据库发生了崩溃，那么重启MySQL之后依然能正确恢复该事务。在这一步之前包含这一步任何操作的失败都会引起事务的rollback。
第二阶段的第2大部分都是内存操作，比如释放锁，释放mvcc相关的read view等等。MySQL认为这一步不会发生任何错误，一旦发生了错误那就是数据库的崩溃，MySQL自身无法处理。这个阶段没有任何导致事务rollback的逻辑。在程序运行层面，只有这一步完成之后，事务导致变更才能通过API或者客户端查询体现出来。
下面的一张图，说明了MySQL在何时会将binlog发送给订阅者。
从一个线上问题分析binlog与内部XA事务提交过程
理论上来说，也可以在commit阶段完成之后再将binlog发送给订阅者，但这样会增大主从延迟的风险。
3. 相关代码

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  1. int MYSQL_BIN_LOG::ordered_commit(THD *thd, bool all, bool skip_commit) {
  2. .....
  3. //进入flush stage，
  4. change_stage(thd, Stage_manager::FLUSH_STAGE, thd, NULL, &LOCK_log);
  5. ....
  6. //通知底层存储引擎日志刷盘
  7. process_flush_stage_queue(&total_bytes, &do_rotate, &wait_queue);
  8. .....
  9. //将各个线程的binlog从cache写到文件中
  10. flush_cache_to_file(&flush_end_pos);
  11. ....
  12. //进入到Sync stage
  13. change_stage(thd, Stage_manager::SYNC_STAGE, wait_queue, &LOCK_log,
  14. &LOCK_sync));
  15. //binlog fsync落盘
  16. sync_binlog_file(false)
  17. //通知binlog发送线程，有新的binlog落盘可以发送到订阅者了
  18. update_binlog_end_pos(tmp_thd->get_trans_pos());
  19. //进入commit state
  20. change_stage(thd, Stage_manager::COMMIT_STAGE, final_queue,
  21. leave_mutex_before_commit_stage, &LOCK_commit);
  22. ....
  23. //事务状态提交
  24. process_commit_stage_queue(thd, commit_queue);
  25. ....
    }

其中，在update_binlog_end_pos之后，binlog发送线程就已经可以读取最新的binlog发送给订阅者了。当订阅者收到这些binlog之后如果process_commit_stage_queue因为系统调度等原因还未执行完成，那么订阅者碰巧在此时发起问题中所描述的查询，就会发生查询不到的情况。
下面我们看一下process_commit_stage_queue都做了什么。
在process_commit_stage_queue会分别调用到binlog的commit方法binlog_commit和innodb的commit函数trx_commit_in_memory。

  1. static int binlog_commit(handlerton , THD , bool) {
  2. DBUG_ENTER("binlog_commit");
  3. /*
  4. Nothing to do (any more) on commit.
  5. */
  6. DBUG_RETURN(0);
  7. }
    在binlog_commit中什么也不做，因为跟binlog有关的操作前面都已经做完了。
    最后看一下存储引擎innodb的trx_commit_in_memory都干了什么。
  8. static void trx_commit_in_memory(
  9. trx_t trx, /!< in/out: transaction */
  10. const mtr_t mtr, /!< in: mini-transaction of
  11. trx_write_serialisation_history(), or NULL if
  12. the transaction did not modify anything */
  13. bool serialised)
  14. /*!< in: true if serialisation log was
  15. written */
  16. {
  17. ....
  18. //释放锁
  19. lock_trx_release_locks(trx);
  21. ut_ad(trx_state_eq(trx, TRX_STATE_COMMITTED_IN_MEMORY));
  23. .....
  24. //释放mvcc相关的read view
  25. if (trx->read_only || trx->rsegs.m_redo.rseg == NULL) {
  26. MONITOR_INC(MONITOR_TRX_RO_COMMIT);
  27. if (trx->read_view != NULL) {
  28. trx_sys->mvcc->view_close(trx->read_view, false);
  29. }
  31. } else {
  32. ut_ad(trx->id > 0);
  33. MONITOR_INC(MONITOR_TRX_RW_COMMIT);
  34. }
  35. }
  36. ....
  37. //清理insert操作相关的undo log(注意，此时只有insert的undo需要清理)
  38. if (mtr != NULL) {
  39. if (trx->rsegs.m_redo.insert_undo != NULL) {
  40. trx_undo_insert_cleanup(&trx->rsegs.m_redo, false);
  41. }
  43. if (trx->rsegs.m_noredo.insert_undo != NULL) {
  44. trx_undo_insert_cleanup(&trx->rsegs.m_noredo, true);
  45. }
  46. }

这一步完成之后，在运行时刻事务的变更才能被查询到。但需要记住，MySQL在binlog落盘成功后就认为事务的持久化已经完成。
30. 总结
在binlog落盘之后，MySQL就会认为事务的持久化已经完成(在这个时刻之后，就算数据库发生了崩溃都可以在重启后正确的恢复该事务)。但是该事务产生的数据变更被别的客户端查询出来还需要在commit全部完成之后。MySQL会在binlog落盘之后会立即将新增的binlog发送给订阅者以尽可能的降低主从延迟。但由于多线程时序等原因，当订阅者在收到该binlog之后立即发起一个查询操作，可能不会查询到任何该事务产生的数据变更(因为此时该事务所处线程可能尚未完成最后的commit步骤)。
如果应用需要根据binlog作为一些业务逻辑的触发点，还是需要考虑引入一些延时重试机制或者重新考虑合适的实现架构。

本文由京东商城数据库技术部王治提供。


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