《数据库故障恢复机制的前世今生》[1]一文中介绍过，由于磁盘的的顺序访问性能远好于随机访问，数据库设计中通常都会采用WAL的方式，将随机访问的数据库请求转换为顺序的日志IO，并通过Buffer Pool尽量的合并并推迟真正的数据修改落盘。如果发生故障，可以通过日志的重放恢复故障发生前未刷盘的修改信息。也就是说Log中包含数据库恢复所需要的全部信息。

现代数据库为了追求更高的事务并发度，会显式地区分用户可见的逻辑内容和维护内部的物理结构，在并发控制上支持了Lock和Latch的分层，同时也在故障恢复上区分了User Transaction和System Transaction。在这种设计下，保证数据库D（Durable）的Redo Log需要能在Crash Recovery的过程中，在完全不感知用户事务的情况下，恢复未提交的System Transaction。因此，Redo Log的设计上天然就是Page Oriented的，也就是说每条Redo Log都被限制在单个Page中，其重放过程不需要感知用户事务的存在，也不需要关心其他的Page。在《B+树数据库故障恢复概述》[2]中详细的讨论过这个过程，也提到这样做的好处使得在Crash Recovery的过程中Page的恢复过程可以实现充分的并发。到这里我们就可以引出本文想要讨论的主要内容：

已知：

特性1（完备）：Log中包含数据库恢复所需要的全部信息；
特性2（Page Oriented）：Page通过Log的恢复过程只需要关心当前的Page本身；

那么，通过这两个特性，数据库设计能实现哪些实用和有趣的功能呢？

Single Page Recovery

最直接的就是让Single Page Recovery成为可能，当硬件故障导致某些Page的数据损坏或错误时，通常数据库都是将这类Page异常直接当做介质损坏来处理的，比如需要从最近的备份做还原。这样会由于多余的，不必要的数据还原导致较长的恢复时间和空间开销。而Single Page Recovery可以更精准、更快的只恢复损坏的Page。如果再搭配上一些Page Corruption检测机制，比如磁盘、操作系统、DB对数据的Checksum检查，甚至是一些自检的数据结构，就可以实现更可靠的数据库服务。

为Log建立按Page索引（Log Index）

发现损坏的Page后，下一步就是对该Page的恢复，即Single Page Recovery过程本身。这个时候最主要的是需要有根据Page号查找所有需要的Log的能力。而正常的Log写入是Append Only的，所有Page的Log会穿插在一起，因此这里需要Log有按照Page的索引存在。比如，可以通过在Log中添加信息维护如下Page的Log链，当需要恢复Page时，可以沿着这个Log链一路找到所有需要的Log Record：

Per-Page Log Chain

More Than Single Page Recovery

Single Page Recovery其实是让DB拥有了：在任何时候，通过较老的Page版本及之后的Log，在线获得Page的最新版本的能力。 那么，利用和这个能力，DB能做的就不只是单个Page的故障恢复。甚至转变一下思路，如果通过主动的引入Page故障，并在需要的时候再做这个Page的Recovery是否能获得更多的东西呢？本文将从这个角度出发介绍几个DB可能的工作，其中很多其实已经在慢慢变成包括PolarDB在内的现代数据库的标配。

写省略（Write Elision）：省略部分Page刷盘操作，主动让Page成为“Corrupt Page”，并在需要的使用再通过Single Page Recovery来拿到需要的Page。
快速重启（Instant Recovery）：当发生System Failure后，DB重启过程中，跳过需要的Log应用，主动保持这些Page的“Corrupt”状态，在后续需要访问的时候再通过Single Page Recovery恢复。
快速还原（Instant Restore）：当发生Media Failure后，DB还原的过程中，跳过Page的修复过程，同样在后续需要时再恢复。

写省略（Write Elision）

一次很小的Page修改通常会对应一条很短的Log Record，但却会导致整个Page在Buffer Pool中变成脏页，在《庖丁解Innodb之Buffer Pool》[3]中介绍过，Buffer Pool本身大小是受限的，当没有空闲的Page空间时，为了承载新的请求，就需要通过例如LRU算法来选择Page换出，如果换出的Page本身是脏页，就需要先将这个脏页刷盘，也就是触发一次Page大小的写IO。当总数据量远大于Buffer Pool的场景中，这种现象频繁的发生：每个Page被换入Buffer Pool后做了很少的修改，又很快因为被换出而刷盘。很小的修改导致很大的写IO，而IO的带宽资源又是很宝贵的，这种场景中很容易就变成了整个DB的性能瓶颈，这也就是所谓的IO-Bound场景。 Single Page Recovery给了这种场景一种新的选择，当脏页被换出时，直接跳过刷脏过程，从而完全避免了Page大小的IO。当下次该Page再次被换入时，这个Page会被看做是一个“Corrupt Page”，通过Log的按Page索引找到需要的Log Record，并完成应用。这种实现由于避免了大量的Page IO，可以显著的提升这种IO-Bound场景下的DB性能。这种实现中，可以在写入过程中，在内存中维护Log的按Page索引。

快速重启（Instant Recovery）

数据库发生故障或运维操作需要重启时，中断服务的时间直接影响数据库的可用性，因此这个阶段是希望尽可能短暂的。《数据库故障恢复机制的前世今生》[1]中介绍过，ARIES实现的数据库在恢复过程中会经历Log Analysis、Redo Phase以及Undo Phase三个阶段，其中回滚未提交事务的Undo阶段可以在数据库提供服务之后，在后台进行。因此主要影响不可服务时间的，就是Log Analysis阶段及Redo Phase阶段，其中应用Log恢复Page的Redo Phase的时间占比又显著高于仅仅扫描Redo的Log Analysis阶段。实践中，Redo Phase的时间可能因为Active Redo的量及Buffer Pool的大小限制变得不可接受。Redo Phase主要的任务是要将所有的未刷盘的Page通过重放Redo恢复到最新的状态，如果我们暂时接受这种未恢复Page的“Corrupt”状态，并利用Single Page Recovery的能力，在需要的时候再在后台完成，那么，我们就可以将数据库提供服务的时间提前到Redo Phase开始之前，如下图所示：

Instant Recovery

重启阶段

为了实现快速重启，在ARIES的基础上，Log Analysis阶段需要额外维护一些必要的信息，主要包括Register Pages及Log Index。其中Register Pages中记录所有Checkpoint之后的Active Redo所涉及到的Page，这些是所有需要恢复的Page。DB提供服务后，在后台异步完成Redo Phase之前，如果有用户请求访问到Register Pages中的Page才需要触发Single Page Recovery的恢复流程，并在Page恢复完成后从Register Pages中删除。另一个需要的信息就是Single Page Recovery过程中需要的Log index，参考ARIES中为Undo Phase维护的Per-Transaction Log链，这里也可以维护出Per-Page Log链，如下图所示：

Instant Recovery Chain

需要做Recovery的Page可以沿着这个链表，一路找到当前Page LSN的位置或者找到Page Initial位置为止，并顺序应用所有需要的Page。

后台Redo Phase

DB完成Log Analysis并开始提供服务之后，后台的Redo Phase会比之前同步的Redo Phase有更多的选择。比如，是立刻恢复所有的Resister Pages，还是等待这些Page真正被用户请求使用时再恢复，亦或是二者结合。又比如，是按照Log中Page的排列顺序恢复，还是按照Page的某种优先级恢复（大/小事务优先、大/小表优先，或者某种用户定义的优先级），亦或是多种策略相结合。同时后台Redo Phase过程由于Page恢复之间相互独立，也天然更容易实现并发。因此，更高的灵活度和可能更高的并发度，也是Instant Recovery除了快速恢复服务之外新增优势。不过需要注意的是，由于在恢复同时接受用户新的请求，完整的恢复过程可能会拉长，而在这个过程中，用户请求的性能也是会有下降的，如下图所示是一个传统ARIES Restart和Instant Restart的DB可用性及性能效果:

Instant Recovery Preformance

快速还原（Instant Restore）

备份还原通常是数据库应对磁盘故障的保底手段。为了实现这一点，正常运行过程中，数据库就需要周期性的对数据和日志进行备份，权衡恢复时间和对正常运行的影响，其中数据备份又包括全量备份和增量备份。当遇到磁盘故障需要做备份还原时，会先从全量备份和增量备份在新的磁盘上还原一份数据，之后应用备份时间点之后的日志，全部完成后切换这个新的数据库实例提供服务。整个过程如下图所示：

Backup Restore

可以看出，备份还原有非常长的周期，包括拷贝全量备份即增量备份的Full Restore及Incremental Restore阶段，以及跟重启类似的Log Analysis、Redo Phase和Undo Pass阶段，其恢复时间跟数据及日志总量相关，并受网络带宽及磁盘IO的限制。因此，尽可能让DB提前提供服务是非常必要的，类似于上面讲的快速重启，ARIES通过事务Lock的方式，让数据库可以在Undo Phase阶段完成前就提供服务。同样的，我们可以通过暂时接受“Corrupt Page”，将真正的Page Recovery推迟到需要的时候，从而将DB整体提供服务的时间提前，如下图所示：

Instant Restore

我们甚至可以将这个时间点提前到备份还原的一开始。这个时候，新的磁盘上甚至还没有任何Page数据，当一个Page被访问的时候，会先从最近的全量及增量备份中去找到该Page的历史版本，再从Log备份中找到这个Page之后的所有Log完成应用。因此，能够快速找到需要Page对应的备份数据位置及需要的增量Logs非常重要，也就是在正常的备份过程中，为备份和Log维护按Page的索引。

为数据备份及Log备份建立按Page的索引

正常数据库写入过程中会以Append Only的方式写WAL Log，为可能发生的Crash做Recovery准备，这里称为Recovery Log。随着Checkpoint的推进，陈旧的Recovery Log不再被Recovery需要，可以被清理。但为了可能的备份还原，这部分Log还需要被保留，可能是在成本更低的存储介质上，这部分Log这里称为Archive Log。在转存Archive Log的过程中，便可以为Archive Log建立按Page索引。最理想的情况是需要还原的时候，有全局的Archive Log索引，但因为Log本身流式产生的特性，这样显然是不可能的。因此，分区排序的Archive Log就成为非常好的选择，如下图所示：

Log Archive

后台的Archive任务会在内存中对顺序生成的Recovery Log中的一段按Page排序，这部分内存超过某个大小时，已经排序的部分会落盘生成一个按Page号有序的Archive Log分片。重复这个过程就有了许许多多的排序分区。根据分片号及Page号就可以访问到需要Page的所有Archive Log。除了Log以外，为了支持Instant Restore的按需Page恢复，全量备份及增量备份也需要按照Page号建立索引。

Backup Index

最终，如上图所示，无论是数据备份还是日志部分都存在一个索引方式可以方便的按照Page号查找。当一个Page需要真正做Restore时，就可以利用这些索引快速找到其对应的备份Page版本及后续Log，完成真正的Page重建。

后台Restore过程

类似于快速重启，实践上通常也会搭配一个后台运行的Restore任务，即使没有用户请求访问，所有的Page也会在一个有限的时间窗口全部完成Restore。下图展示的就是从全量备份，增量备份和日志备份中不断还原Page到目标新磁盘的过程。

Backup Restore

有了上面所说的数据备份及日志备份的按Page索引，后台的这个Restore过程也可以抛弃之前按Log顺序进行的限制，有了更多的选择和灵活性。举个很实用的例子，Backup相对于最新的DB位置，受Backup周期及写入压力的影响，中间的日志量可能非常多，而这些日志通常又会反复修改同一个Page，按照Log顺序的还原策略，会导致同一个Page可能会不断的读写，造成很大的IO浪费，也因此受到IO带宽限制。而采用Single Page Recovery方式的后台Restore过程，天然的可以按照Page的顺序进行还原，每个Page的一次读写都可以完成全部的日志应用，这样就可能很大程度的提升Page的IO效率和还原的速度。

应用 - Aurora

Aurora作为共享存储数据库的佼佼者，其设计和实现中大量的利用了日志即数据库的思路。Aurora认为计算节点与存储节点分离后，整个DB系统的IO瓶颈会转移到计算节点与存储节点及存储节点副本间的网络上，为此Aurora的设计中，计算节点和存储节点，及存储节点之间只传递日志，如下图所示：

Aurora Arch

Aurora也把这种设计设计称为日志即数据（The Log is The Database）[4] 。这种实现会在日志量远小于Page修改量的场景下非常的有效，可以看出网络上传递的只有Log而没有任何Page数据。每个存储节点在收到流式的Log之后，会独立完成一遍Page的修改过程。下图所示的是其存储节点的工作流程：

Aurora Storage

存储节点不断的从计算节点接受Log写入并持久化90（1），完成日志在Update Queue中的持久化，并返回计算节点确认（2），同其他存储节点通信补全Log（3），当某些Page收到的连续日志量超过某个阈值，或者整体的Update Queue中的日志量达到某个阈值后，这些Page会在后台周期性的应用Page的修改并写入Data Pages，这个过程称为日志到Page的合并（COALESCE）（5）。最后历史的日志和数据会备份到S3为后续可能的按时间点还原做准备。

写省略（Write Elision）

可以看出，当某个Page的收到的日志量比较少的情况下，Aurora的存储节点并不基于将其真正的修改到Data Pages中，这个时候，如果计算节点需要读这个Page，存储节点会应用Update Queue中的Log到需要的Page上并返回用户。这个熟悉的过程其实就是本文提到的写省略（WRITE ELISION）。理想情况下，一个Page的多次修改对应的Log会一直积累在Update Queue中而没有真正产生Page，直到足够的Log量触发Page 的COALESCE。

快速重启（Instant Recovery）

由于Aurora的计算节点不维护Log也不负责Page的更新，其重启过程可以非常迅速，不需要传统数据库的Log Analysis，Redo Phase及Undo Phase，而这部分需求其实是下放到了存储节点上的。Aurora存储节点的重启恢复过程，第一步要确定VDL or the Volume Durable LSN[5]，这个位置可以认为对应单机数据库的有效Log结尾，之后这个存储节点就可以恢复向计算节点提供服务。这其实就是天然的Instant Restart实现，真正的Page Apply被推迟到用户请求，或收到更多的Log出发Page的Coalesce。

Aurora Recovery

快速还原（Instant Restore）

云数据库通常都会会提供诸如按时间点还原的功能，来还原一个新的指定历史时间点的实例。这个过程其实就是典型的备份还原场景，需要结合历史的Page版本和后续增量Log完成。除此之外，Aurora还提供了Backtrack的能力，可以让当前实例分钟级的快速还原到Backtrack Window内的任意时间点，并且这个动作还可以向前向后反复重复执行。这部分的具体实现细节没有太多的公开资料，不过测试中Aurora在这些功能良好的表现以及合理的实现推测，也让我们相信其受益于其日志即数据库的设计。

总结

本文从AIRES及现代数据库的逻辑、物理分层实现，推导出数据库的Redo Log会具有，完备及Page Oriented两个特性，有了这两个特性，就可以很好的支持精准的Single Page Recovery。而更广泛一点的是让数据库拥有了：按需在线恢复单个Page的能力。而利用这个能力并主动引入”Page Corrupt”就可以实现更广义上的Single Page Recovery。本文从 写省略（Write Elision）、快速重启（Instant Recovery）以及快速还原（Instant Restore）三个方向介绍了利用Single Page Recovery可以让数据库获得的如性能提升、可用性提高、灵活性提高等优势。最后，通过介绍Amazon的共享存储数据库Aurora是如何在设计中应用这些优化的。最后的最后，同样作为共享存储数据库，后起之秀PolarDB与他的前辈Aurora有很多相似的地方，但也有着大不相同的硬件环境和架构设计，后续有机会会详细介绍PolarDB中是如何利用Single Page Recovery能力获得这些优势的。

本文中的很多观点和插图来源于，Goetz Graefe的文章《Instant Recovery with Write-Ahead Logging》[0]