InnoDB 有两块非常重要的日志，一个是undo log，它用来保证事务的原子性以及InnoDB的MVCC，另外一个就是是redo log，它用来保证事务的持久性。
InnoDB记录了对数据文件的物理更改，并保证总是日志先行，也就是所谓的WAL，即在持久化数据文件前，保证之前的redo日志已经写到磁盘。
LSN(log sequence number) 用于记录日志序号，它是一个不断递增的 unsigned long long 类型整数。在 InnoDB 的日志系统中，LSN 无处不在，它既用于表示修改脏页时的日志序号，也用于记录checkpoint，通过LSN，可以具体的定位到其在redo log文件中的位置。
为了管理脏页，在 Buffer Pool 的每个instance上都维持了一个flush list，flush list 上的 page 按照修改这些 page 的LSN号进行排序。因此定期做redo checkpoint点时，选择的 LSN 总是所有 bp instance 的 flush list 上最老的那个page（拥有最小的LSN）。由于采用WAL的策略，每次事务提交时需要持久化 redo log 才能保证事务不丢。而延迟刷脏页则起到了合并多次修改的效果，避免频繁写数据文件造成的性能问题。
本文的分析基于最新的MySQL 5.7.7-RC版本。
InnoDB的redo log可以通过参数innodb_log_files_in_group配置成多个文件，另外一个参数innodb_log_file_size表示每个文件的大小。 因此总的redo log大小为innodb_log_files_in_group * innodb_log_file_size。
Redo log文件以ib_logfile[number]命名，日志目录可以通过参数innodb_log_group_home_dir控制。Redo log 以顺序的方式写入文件，写满时则回溯到第一个文件，进行覆盖写。（但在做redo checkpoint时，也会更新第一个日志文件的头部checkpoint标记，所以严格来讲也不算顺序写）。在覆盖写之前，总是要保证对应的脏页已经刷到了磁盘。在非常大的负载下，Redo log可能产生的速度非常快，导致频繁的刷脏操作，进而导致性能下降，通常在redo checkpoint的日志超过文件总大小的76%之后，InnoDB 认为这可能是个不安全的点，会强制的preflush脏页，导致大量用户线程停住。 如果可预期会有这样的场景：
建议调大redo log文件的大小。可以做一次干净的shutdown，然后修改Redo log配置，重启实例
Redo Log 如果要存储数据则先存储数据的日志 ，如果发生宕机导致数据丢失，就通过重做日志进行数据恢复。重做日志保证了数据的可靠性，InnoDB采用了Write Ahead Log（预写日志）策略，即当事务提交时，先写重做日志，然后再择时将脏页写入磁盘。 InnoDB存储引擎会首先将数据变更的重做日志信息先放入重做日志缓冲中，然后再按照一定频率将其刷新到重做日志文件。重做日志缓冲一般不需要设置得很大，因为一般情况每一秒钟都会讲重做日志缓冲刷新到日志文件中。可通过配置参数innodb_log_buffer_size控制，默认为8MB。
我们所熟悉的参数innodb_flush_log_at_trx_commit作用于事务提交时，这也是最常见的场景：
当设置该值为1时，每次事务提交都要做一次fsync，这是最安全的配置，即使宕机也不会丢失事务当设置为2时，则在事务提交时只做write操作，只保证写到系统的page cache，因此实例crash不会丢失事务，但宕机则可能丢失事务当设置为0时，事务提交不会触发redo写操作，而是留给后台线程每秒一次的刷盘操作，因此实例crash将最多丢失1秒钟内的事务InnoDB的写入机制大致入下图所示。 显然对性能的影响是随着持久化程度的增加而增加的。通常我们建议在日常场景将该值设置为1，但在系统高峰期临时修改成2以应对大负载。 由于各个事务可以交叉的将事务日志拷贝到log buffer中，因而一次事务提交触发的写redo到文件，可能隐式的帮别的线程“顺便”也写了redo log，从而达到group commit的效果。
check point目的是为了定期将data page buffer的内容转储到data file。在转储时，会记录check point发生的”时刻“。在故障恢复时候，只需要redo/undo最近的一次checkpoint之后的操作。
InnoDB的redo log采用覆盖循环写的方式，而不是拥有无限的redo空间；即使拥有理论上极大的redo log空间，为了从崩溃中快速恢复，及时做checkpoint也是非常有必要的。
在innodb中，数据刷盘的规则只有一个：checkpoint。innodb存储引擎中checkpoint分为两种：
sharp checkpoint：在重用redo log文件(例如切换日志文件)的时候，将所有已记录到redo log中对应的脏数据刷到磁盘。fuzzy checkpoint：一次只刷一小部分的日志到磁盘，而非将所有脏日志刷盘。 有以下几种情况会触发该检查点： master thread checkpoint：由master线程控制，每秒或每10秒刷入一定比例的脏页到磁盘。flush_lru_list checkpoint：从MySQL5.6开始可通过 innodb_page_cleaners 变量指定专门负责脏页刷盘的page cleaner线程的个数，该线程的目的是为了保证lru列表有可用的空闲页。async/sync flush checkpoint：同步刷盘还是异步刷盘。例如还有非常多的脏页没刷到磁盘(非常多是多少，有比例控制)，这时候会选择同步刷到磁盘，但这很少出现；如果脏页不是很多，可以选择异步刷到磁盘，如果脏页很少，可以暂时不刷脏页到磁盘dirty page too much checkpoint：脏页太多时强制触发检查点，目的是为了保证缓存有足够的空闲空间。too much的比例由变量 innodb_max_dirty_pages_pct 控制，MySQL 5.6默认的值为75，即当脏页占缓冲池的百分之75后，就强制刷一部分脏页到磁盘。 由于刷脏页需要一定的时间来完成，所以记录检查点的位置是在每次刷盘结束之后才在redo log中标记的。InnoDB的master线程大约每隔10秒会做一次redo checkpoint，但不会去preflush脏页来推进checkpoint点。
通常普通的低压力负载下，page cleaner线程的刷脏速度足以保证可作为检查点的lsn被及时的推进。但如果系统负载很高时，redo log推进速度过快，而page cleaner来不及刷脏，这时候就会出现用户线程陷入同步刷脏并做checkpoint的境地，这种策略的目的是为了保证redo log能够安全的写入文件而不会覆盖最近的检查点。
参考：https://www.cnblogs.com/f-ck-need-u/archive/2018/05/08/9010872.html
