前言

放假期间，突然接到老板电话，说系统出现了数据丢失问题，犹如晴天霹雳，内心慌得一批已经准备卷铺盖回家。

今天主要给大家分享mysql数据库出现数据丢失的几个场景以及解决数据丢失问题的相应手段，让大家以后心里有谱，放假不慌。

一、事务级数据丢失

说明：
1、批量操作数据时，由于没有添加事务控制，出现事务回滚时，出现部分数据操作成功，部分数据操作失败的问题。
2、事务提交成功到数据还没有刷写到磁盘，出现数据库宕机导致的数据丢失
范围： 事务级
严重级别： 低
处理手段：

• 添加事务控制
• 开启redo log、undo log
• 采用强一致日志刷写策略

1、开启事务控制

示例：批量保存用户信息

   @Override
    @Transactional(rollbackFor = {Exception.class})
    public boolean saveBatch(Collection<User> entityList, int batchSize) {
        try {
            int size = entityList.size();
            int idxLimit = Math.min(batchSize, size);
            int i = 1;
            //保存单批提交的数据集合
            List<User> oneBatchList = new ArrayList<>();
            for(Iterator<User> var7 = entityList.iterator(); var7.hasNext(); ++i) {
                User element = var7.next();
                oneBatchList.add(element);
                if (i == idxLimit) {
                    userMapper.insertBatchSomeColumn(oneBatchList);
                    //每次提交后需要清空集合数据
                    oneBatchList.clear();
                    idxLimit = Math.min(idxLimit + batchSize, size);
                }
            }
        }catch (Exception e){
            log.error("saveBatch fail",e);
            return false;
        }
        return  true;
    }

2、开启redo log、undo log

mysql中只有InnoDB引擎支持事务，而事务机制的实现离不开redo log和undo log。
默认情况下都是开启的，不需要主动调整。但如果出现事务级别的数据丢失，就需要检查相关配置。

• redo log：重做日志
• undo log：回滚日志

Redo Log（重做日志）是MySQL中非常重要的日志模块。
官方解释：重做日志是一种基于磁盘的数据结构，用于在崩溃恢复期间纠正不完整事务写入的数据。
在正常操作期间，重做日志对由SQL语句或低级API调用产生的更改表数据的请求进行编码。在初始化期间和接受连接之前，会自动重播在意外关闭之前未完成更新数据文件的修改）.
MySQL里经常说到的WAL技术（WAL的全称是Write-Ahead Logging），它的关键点就是日志先行（也称为写前日志，实际写数据之前，先把修改的数据记录到日志文之间中。即先写日志，再写磁盘），其实很多数据库软件设计的理念都是日志先行。（但是Redis的AOF（Append Only File）日志正好相反，它是写后日志，“写后”的意思是Redis的先执行命令，把数据写入内存，然后才记录日志），MySQL中日志先行的这个“日志”就是Redo Log。

Redo Log是InnoDB引擎特有的日志，而MySQL Server层也有自己的日志，称为binlog（不在我们本文的讨论范围，下一章我们就会见到它了，拭目以待吧）。正是因为有了Redo Log，才保证了InnoDB存储引擎的Crash-safe能力。

Redo Log是物理日志，记录的是“在某个数据页上做了什么修改（做了什么改动）”。一句话概括一下,Redo Log是为了保证已提交事务的ACID特性，同时能够提高数据库性能的技术。

3、Redo log刷写策略

我们都知道，数据只有刷写到磁盘中才是最安全的，redo log从内存到刷写到磁盘经历了三层结构。

Redo Log的三层结构：

简单来说一下Redo Log的三层结构：

• 粉色部分：是InnoDB一项很重要的内存结构（In-Memory Structure），即我们的Log Buffer（日志缓冲区），这一层，是MySQL应用程序用户态控制。
• 黄色部分：操作系统文件系统的缓冲区（FS Page Cache），这一层，是操作系统OS内核态控制。
• 绿色部分：就是落盘的物理日志文件。

Redo Log刷写时机：
Redo log目前有三种刷写策略，即对应可设置的值可以是0、1或2。

• 策略一：最佳性能（innodb_flush_log_at_trx_commit=0）
  处理过程：每隔一秒，才将Log Buffer中的数据批量write入FS Page Cache，同时MySQL主动fsync。
  缺点：这种策略，如果数据库奔溃，有一秒的数据丢失。
• 策略二：强一致（innodb_flush_log_at_trx_commit=1）
  处理过程：每次事务提交，都将Log Buffer中的数据write入FS Page Cache，同时MySQL主动fsync。这种策略，是InnoDB的默认配置，为的是保证事务ACID特性。
  缺点：这种策略，性能较其余两种策略较差。
• 策略三：折衷（innodb_flush_log_at_trx_commit=2）
  处理过程：每次事务提交，都将Log Buffer中的数据write入FS Page Cache；每隔一秒，MySQL主动将FS Page Cache中的数据批量fsync。
  缺点：这种策略，如果操作系统奔溃，最多有一秒的数据丢失。（因为OS也会fsync，MySQL主动fsync的周期是一秒，所以最多丢一秒数据。磁盘IO次数不确定，因为操作系统的fsync频率并不是MySQL能控制的）

综上，为了防止事务级数据丢失，必须设置redo log的刷写级别为强一致（innodb_flush_log_at_trx_commit=1）

二、page级数据丢失

说明： 由于mysql数据页page损坏出现的数据丢失
范围： page级
严重级别： 中
处理手段：

• 开启Doublewrite Buffer，默认开启

Linux文件系统页（OS Page）的大小是4KB，MySQL的页（Page）大小默认是16KB，
所以MySQL将Buffer Pool中一页数据刷入磁盘，要写4个文件系统里的页（也可以说成一个MySQL数据页映射4个系统页）。

如上图所示，MySQL里Page 1的页，物理上对应磁盘的Page 1、Page 2、Page 3、Page 4四个页。
这个操作并非原子，如果执行到一半断电，会不会出现问题呢？
答案：会，这就是所谓的“页数据损坏”。

MySQL内Page 1的页准备刷入磁盘，才刷了3个文件系统里的页，掉电了，则会出现：重启后，MySQL内Page 1的页，物理上对应磁盘上的Page 1、Page 2、Page 3三个页，数据完整性被破坏。（Redo Log无法修复这类“页数据损坏”的异常，因为Redo Log修复的前提是“页数据正确”并且Redo日志正常）

针对上面出现的情况，如何解决这类“页数据损坏”的问题呢？

很容易想到的方法是，能有一个“副本”，对原来的页进行还原，这个存储“副本”的地方，就是Doublewrite Buffer。Doublewrite Buffer，它与传统的“Buffer”又不同，它分为内存和磁盘的两层架构。（传统的“Buffer”，大部分是内存存储；而DWB里的数据，是需要落地的）

Doublewrite Buffer工作流程:

如上图所示，当有页数据要刷盘时：

• 第1步：页数据先memcopy到DWB的内存里；
• 第2步：DWB的内存里的数据页，会先刷到DWB的磁盘上；
• 第3步：DWB的内存里的数据页，再刷到数据磁盘存储.ibd文件上；

备注：DWB内存结构由128个页（Page）构成，所以容量只有：16KB × 128 = 2MB。

DWB为什么能解决“页数据损坏”问题呢？
假设步骤2掉电，磁盘里依然是Page 1、Page 2、Page 3、Page 4的完整数据。只要有页数据完整，就能通过Redo Log还原数据；假如步骤3掉电，DWB磁盘结构里存储着完整的数据。所以，一定不会出现“页数据损坏”问题。同时写了DWB磁盘和Data File，总有一个地方的数据是OK的。

是否开启DoubleWrite

SHOW VARIABLES LIKE 'innodb_doublewrite';

三、磁盘级数据丢失

说明： 磁盘损坏导致的数据丢失
范围： 磁盘级
严重级别： 严重
处理手段：

• 磁盘矩阵
• 数据库集群
• 冷热备份

不要以为数据正确完整的写到磁盘上就万事大吉，在程序整体架构的考虑中，除了软件层面的问题，必须还要考虑硬件层面的风险。
比如，由于Mysql存储数据的磁盘由于故障损坏了，造成了整个系统的数据丢失，这样的情况将使灾难性的。那么我们该如何应对磁盘级的数据丢失风险呢？其核心就是就好数据备份。

磁盘矩阵

核心是利用多块磁盘的冗余存储，保障即是一块磁盘损坏也不会出现数据丢失。

RAID1 是磁盘阵列中单位成本最高的一种方式。因为它的原理是在往磁盘写数据的时候，将同一份数据无差别的写两份到磁盘，分别写到工作磁盘和镜像磁盘，那么它的实际空间使用率只有50%了，两块磁盘当做一块用，这是一种比较昂贵的方案。

优点：是简单，一般做硬件运维的同事都能操作。
缺点：成本较高，备份数据的精读较粗，一般是整个服务器级别，往往是财大气粗的政府机关和银行在使用。另外不能做到远程宰备，如果整机房都出了问题，往往还是会出现数据丢失。

数据库集群备份Replication

通过搭建mysql数据库集群，让集群中每台服务器保存完整的数据库信息，这样即使一台服务器上的数据出现了丢失，也能从备份的数据库中找回。
而且mysql的主备数据库可以实现无感知的切换，宅难恢复的速度更快。
而且通过主备数据库，也可以方便实现数据库的读写分离，缓解单台数据库上的读写压力。
是目前最主流的数据库灾备方式。

优点：程序级别的数据备份，更节省成本，能较方便的实现远程备份，宅难恢复更快。
缺点：如果是程序勿操作导致的数据丢失，从库也会执行相同操作，造成数据无法找回。

冷热备份

MySQL备份功能在实际应用中的重要程度不需要多说，在误删重要数据后或者数据库被攻击后，备份数据的作用就突显出来了。

MySQL备份方式从不同的角度分析有不同的分类。 从运行状态分析，有冷备份和热备份之分。冷备份一般是在数据库关闭或者暂时不对外提供服务时，选择某一时间节点对完整数据库进行快照备份。热备份一般是在数据库运行的状态下，直接对数据进行备份，不影响MySQL对外提供服务。这里主要讲下这两种方式的实现。

直接通过MySQL自带的mysqldump工具进行备份

-- 数据备份
mysqldump -uroot -proot test > /data/backup/test.sql
-- 数据恢复
mysql -f -uroot -proot test < /data/backup/test.sql

一般将备份的数据文件存放在其他服务器上。

总结

本文主要对mysql数据库数据丢失的几种常见场景进行了介绍。作为程序开发者可能只需要注意程序开发中过程中事务的使用规范，但是如果作为项目负责人、架构师等视角来看，必须把数据库运维的问题也考虑在内，做到软硬件风险全盘考虑，防止出现重大事故。

• 事务级数据丢失：添加事务控制，开启Redo log并采用强一致（innodb_flush_log_at_trx_commit=1）刷写机制。
• 数据页损坏级别的数据丢失：数据双写机制double wirte
• 如何防止磁盘级别的数据丢失:磁盘矩阵，数据库集群，数据库冷热备份。

MySQL各种“Buffer”之Doublewrite Buffer
MySQL各种“Buffer”之Log Buffer
MySQL的冷热备份