在 MySQL 數據庫的使用過程中，事務是一個繞不開的核心概念。我們常說“事務 ACID 特性”，其中“持久性（Durability）”明確表示：事務一旦提交，其對數據庫中數據的修改就應該是永久性的，接下來的操作或故障都不應該對其執行結果有任何影響。

今天這篇文章，我們就從 MySQL 的底層原理出發，一步步拆解“事務提交”的完整流程，找出數據丟失的潛在風險點，同時給出可落地的解決方案。

全文約 4000 字，包含多個核心機制圖解，建議先收藏再閱讀。

一個誤區

要搞懂“提交后數據是否會丟”，首先得打破一個認知誤區：事務提交的返回結果，只是“數據庫內核確認可以完成持久化”，而非“數據已經真正寫入磁盤”。

很多人以為的事務提交流程是“執行 SQL→ 修改數據 → 寫入磁盤 → 返回成功”，但這與 MySQL 的實際實現相去甚遠。

為了平衡性能和可靠性，MySQL 引入了“內存緩沖”“日志機制”等多層設計，這就導致“提交成功”和“數據持久化”之間存在時間差，而這個時間差正是數據丟失風險的根源。

在深入分析前，我們先回顧兩個基礎概念，這是理解后續內容的關鍵：

• 事務的持久性：ACID 中的 D，理論上要求事務提交后數據永久不丟，但“永久不丟”是理想狀態，實際中需通過技術手段無限趨近這一目標。
• MySQL 的存儲引擎：只有 InnoDB 支持事務，MyISAM 不支持。本文所有分析均基于 InnoDB 引擎。

InnoDB 事務提交的核心流程

InnoDB 之所以能在高性能下保障事務安全，核心依賴于“緩沖池（Buffer Pool）”和“重做日志（Redo Log）”兩大機制。

事務提交的全過程，本質就是這兩大機制協同工作的過程。我們先通過一張圖理清整體流程：

圖片

這里我用一個 UPDATE 語句執行的例子來向你介紹事務執行過程。假如說原本 a = 3，現在要執行 UPDATE tab SET a = 5 WHERE id = 1。

該流程清晰地劃分了五個核心階段。

1. SQL 解析與事務初始化：MySQL Server 層負責接收 SQL，進行詞法分析、語法優化，生成最優的執行計劃。
2. InnoDB 事務執行準備：InnoDB 引擎接管后，會為當前事務分配唯一 ID，并根據 WHERE 條件為需要修改的行加上排他鎖（X Lock）， 防止其他事務同時修改相同行。數據加載到 buffer pool 里面。
3. 數據修改與日志記錄（核心）：這是保證事務 ACID 特性的關鍵環節。

• 寫 Undo Log：在修改數據前，先將原始數據備份到 Undo Log 中。這確保了事務可以回滾（原子性），同時也是實現 MVCC（多版本并發控制） 的基礎，使其他事務的讀操作不受本事務寫操作的影響。
• 修改內存數據頁：在 Buffer Pool 中直接修改數據，此時數據頁變為"臟頁"。
• 寫 Redo Log Buffer：將數據頁的物理變化記錄到重做日志緩沖區。這是 WAL（Write-Ahead Logging） 規則的體現，即先寫日志，后刷數據。

4. 事務提交（兩階段提交）：為了確保 Binlog（用于主從復制）和 Redo Log 的一致性，MySQL 使用兩階段提交機制。

• Prepare 階段：InnoDB 引擎根據 innodb_flush_log_at_trx_commit 決定是否 Redo Log 刷盤，并標記狀態為 prepare。
• Commit 階段：MySQL Server 寫入 Binlog 后，再將 Redo Log 標記為 commit。至此，事務才被視為真正提交，鎖被釋放。

5. 后臺異步操作：事務提交后，被修改的"臟頁"并不會立即刷回磁盤，而是由后臺線程異步完成，這極大地提升了性能。

這張圖里藏著三個關鍵問題，也是數據丟失風險的核心：

1. 為什么不直接把數據寫入磁盤，而要先寫緩沖池？
2. 重做日志（Redo Log）到底是什么，為什么它的刷盤比數據刷盤更重要？
3. 事務提交時，重做日志是“必須刷盤”還是“可以延遲刷盤”？

我們逐一拆解這三個問題，就能徹底搞懂提交后數據丟失的根源。

前置知識

update 事務執行過程，我們看到了幾個關鍵術語：bing log、undo log、redo log、buffer pool。

一起看下這些都是什么玩意。

undo log

余弦：undo log 到底是什么呢？

undo log 是指回滾日志，用一個比喻來說，就是后悔藥，它記錄著事務執行過程中被修改前的數據。

當事務回滾的時候，InnoDB 會根據 undo log 里的數據撤銷事務的更改，把數據庫恢復到原來的狀態。

在愛情的故事里，當你做錯了事，可以借助 undo log 觸發回滾技能。但是，愛情中的事可能很難執行 undo log，切記切記！

• 對于 INSERT 來說，對應的 undo log 應該是 DELETE。
• 對于 DELETE 來說，對應的 undo log 應該是 INSERT。
• 對于 UPDATE 來說，對應的 undo log 也應該是 UPDATE。比如說有一個數據的值原本是 3，要把它更新成 5。那么對應的 undo log 就是把數據更新回 3。

實際上，對于 INSERT 來說，對應的 undo log 記錄了該行的主鍵。

那么后續回滾只需要根據 undo log 里面的主鍵去原本的聚簇索引里面刪掉記錄。

對于 DELETE 來說，對應的 undo log 記錄了該行的主鍵。因為在事務執行 DELETE 的時候，實際上并沒有真的把記錄刪除，只是把原記錄的刪除標記位設置成了 true。

對于 UPDATE 來說，要更加復雜一些。分為兩種情況：

• 如果沒有更新主鍵，那么 undo log 里面就記錄原記錄的主鍵和被修改的列的原值。
• 如果更新了主鍵，那么可以看作是刪除了原本的行，然后插入了一個新行。因此 undo log 可以看作是一個 DELETE 原數據的 undo log 再加上插入一個新行的 undo log。

Undo Log 的生命周期與 MVCC 的構建。

-- 示例：多版本鏈的形成
-- 事務1 (trx_id=100) 插入記錄
BEGIN;
INSERTINTO t1 (id, name, value) VALUES (1, 'A', 100);
COMMIT;

-- 事務2 (trx_id=200) 更新記錄
BEGIN;
UPDATE t1 SETvalue = 200WHEREid = 1;  -- 生成 undo log1
-- 此時版本鏈：當前記錄(trx_id=200) -> undo log1(trx_id=100)

-- 事務3 (trx_id=300) 再次更新
BEGIN;
UPDATE t1 SETvalue = 300WHEREid = 1;  -- 生成 undo log2
-- 此時版本鏈：當前記錄(trx_id=300) -> undo log2(trx_id=200) -> undo log1(trx_id=100)

redo log

InnoDB 引擎在數據庫發生更改的時候，把更改操作記錄在 redo log 里，以便在數據庫發生崩潰或出現其他問題的時候，能夠通過 redo log 來重做。

InnoDB 引擎不是直接修改了數據嗎？為什么需要 redo log？

InnoDB 引擎讀寫都不是直接操作磁盤的，而是讀寫內存里的 buffer pool，后面再把 buffer pool 里面修改過的數據刷新到磁盤里面。

這是兩個步驟，所以就可能會出現 buffer pool 中的數據修改了，但是還沒來得及刷新到磁盤數據庫就崩潰了的情況。

為了解決這個問題，InnoDB 引擎就引入了 redo log。

相當于 InnoDB 先把 buffer pool 里面的數據更新了，再寫一份 redo log。

等到事務結束之后，就把 buffer pool 的數據刷新到磁盤里面。

萬一事務提交了，但是 buffer pool 的數據沒寫回去，就可以用 redo log 來恢復。

Redo Log 的核心作用是“故障恢復”：如果服務器斷電，緩沖池中的臟頁丟失，重啟后 MySQL 會讀取 Redo Log，將所有已提交但未刷盤的操作重新執行一遍，從而恢復數據。

這就是“持久性”的底層保障——只要 Redo Log 已經刷盤，即使數據沒刷盤，數據也能恢復。

到這里，我們可以得出一個關鍵結論：事務提交后數據是否會丟，本質上取決于 Redo Log 是否已經刷盤。

如果 Redo Log 沒刷盤，即使提示提交成功，斷電后數據也會丟失；如果 Redo Log 已經刷盤，即使數據沒刷盤，重啟后也能通過 Redo Log 恢復。

重做日志是 InnoDB 的核心日志，它記錄的是“數據修改的動作”，而非修改后的數據。

比如執行UPDATE user SET name='zhangsan' WHERE id=1，Redo Log 不會記錄“name 變成了 zhangsan”，而是記錄“修改了 user 表中 id=1 的記錄的 name 字段，舊值是 lisi，新值是 zhangsan”。

為什么要記錄“動作”而不是“結果”？因為“動作”更精簡，寫入速度更快。

“redo log 不需要寫磁盤嗎？如果 redo log 也要寫磁盤，干嘛不直接修改數據呢？

Redo Log 的刷盤機制比數據刷盤更高效，原因有兩個：

• 順序寫：Redo Log 文件是固定大小的循環寫入，始終是順序追加，而數據刷盤是隨機寫（要修改磁盤上的任意數據頁）。順序寫的速度遠高于隨機寫，這是 Redo Log 性能的核心優勢。
• 小批量刷盤：Redo Log Buffer 中的日志可以批量刷盤，而數據刷盤是按數據頁（通常 16KB）刷盤，單次刷盤的數據量更大。

redo log 本身也是先寫進 redo log buffer，后面再刷新到操作系統的 page cache，或者一步到位刷新到磁盤。

InnoDB 引擎本身提供了參數 innodb_flush_log_at_trx_commit 來控制寫到磁盤的時機，里面有三個不同值。

• 0：每秒刷新到磁盤，是從 redo log buffer 到磁盤。
• 1：每次提交的時候刷新到磁盤上，也就是最安全的選項，InnoDB 的默認值。
• 2：每次提交的時候刷新到 page cache 里，依賴于操作系統后續刷新到磁盤。

這時候你就應該意識到這樣一個問題，除非把 innodb_flush_log_at_trx_commit 設置成 1，否則其他兩個都有丟失的風險。

• 0：你提交之后，InnoDB 還沒把 redo log buffer 中的數據刷新到磁盤，就宕機了。
• 2：你提交之后，InnoDB 把 redo log 刷新到了 page cache 里面，緊接著宕機了.

在這兩個場景下，你的業務都認為事務提交成功了，但是數據庫實際上丟失了這個事務。

流程如下：

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舉個實際案例：某電商平臺的訂單系統，MySQL 的innodb_flush_log_at_trx_commit配置為 2。

某次服務器突然斷電，重啟后發現有 10 分鐘內的訂單數據丟失，造成了不小的損失。

事后排查發現，就是因為這 10 分鐘內的訂單事務雖然提交成功，但 Redo Log 還在 OS Cache 中，沒刷到磁盤，斷電后 OS Cache 中的數據丟失，無法恢復。

binlog

Binlog（Binary Log）是 MySQL 的二進制日志，它記錄了所有對數據庫的數據變更操作。它是 MySQL Server 級別的日志，也就是說所有引擎都有。

想象一下，它是 MySQL 的"行車記錄儀"，完整記錄了數據庫的每一個變化瞬間。

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在事務執行過程中，寫入 binlog 的時機有點巧妙。它和 redo log 的提交過程結合在一起稱為 MySQL 的兩階段提交。

• Prepare（準備）階段：存儲引擎（如 InnoDB）將事務的redo log寫入磁盤，并將事務狀態標記為TRX_STATE_PREPARED（或PREPARE）。
• Commit（提交）階段：此階段又可細分為關鍵步驟：

寫入 Binlog：首先將事務的binlog數據寫入磁盤文件。此時數據可能還在操作系統的頁面緩存（Page Cache）中。

刷盤 Binlog：根據sync_binlog參數設置，決定何時將binlog從緩存強制寫入磁盤，這是保證持久性的關鍵一步。

標記 Commit：最后，存儲引擎將redo log中該事務的狀態標記為COMMIT。值得注意的是，只要binlog已安全落盤，即使此步驟因崩潰未完成，事務仍被視為已提交。

事務執行過程，binlog 與 redo log 二階段提交和崩潰恢復機制流程如下圖所示：

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如果 redo log Prepare 執行完畢后，binlog 已經寫成功了，那么即便 redo log 提交失敗，MySQL 也會認為事務已經提交了。

如果 binlog 沒寫成功，那么 MySQL 就認為提交失敗了。

比較簡單的記憶方式就是看 binlog 寫成功了沒有。

binlog 本身有一些完整性校驗的規則，所以在 MySQL 看來，寫 binlog 要么成功，要么失敗，不存在中間狀態。

binlog 也有刷新磁盤的問題，不過你可以通過 sync_binlog 參數來控制它。

• 0：由操作系統決定，寫入 page cache 就認為成功了。0 也是默認值，這個時候數據庫的性能最好。
• N：每 N 次提交就刷新到磁盤，N 越小性能越差。如果 N = 1，那么就是每次事務提交都把 binlog 刷新到磁盤。

總結

為了在保證數據安全和高性能之間取得平衡，有幾個關鍵參數可以調整；

• sync_binlog：控制 binlog 刷盤策略。設為 1 最安全（每次提交都刷盤），但性能開銷最大；設為大于 1 的值可提升性能，但宕機可能丟失最近 N 個事務的 binlog。
• innodb_flush_log_at_trx_commit：控制 redo log 刷盤策略。設為 1 最安全（每次提交都刷盤）；設為 0 或 2 可提升性能，但存在數據丟失風險。

對數據不丟失、一致性要求高的業務，你可以考慮調整 sync_binlog 的值為 1。

另外一個是性能優先，能夠容忍一定數據丟失的。

那么你可以考慮將 innodb_flush_log_at_trx_commit 調整為 0 或者 2，同時還可以把 sync_binlog 調整為比較大的值，比如說調到 100。