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DBA Story

the story of MySQL's DBA

 
 
 

日志

 
 

MySQL数据库InnoDB存储引擎Log漫游  

2012-04-06 18:29:03|  分类: mysql |  标签: |举报 |字号 订阅

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00 – Undo Log
Undo Log 是为了实现事务的原子性,在MySQL数据库InnoDB存储引擎中,还用Undo Log来实现多版本并发控制(简称:MVCC)。

- 事务的原子性(Atomicity)
  事务中的所有操作,要么全部完成,要么不做任何操作,不能只做部分操作。如果在执行的过程中发生
  了错误,要回滚(Rollback)到事务开始前的状态,就像这个事务从来没有执行过。

- 原理
  Undo Log的原理很简单,为了满足事务的原子性,在操作任何数据之前,首先将数据备份到一个地方
  (这个存储数据备份的地方称为Undo Log)。然后进行数据的修改。如果出现了错误或者用户执行了
  ROLLBACK语句,系统可以利用Undo Log中的备份将数据恢复到事务开始之前的状态。

除了可以保证事务的原子性,Undo Log也可以用来辅助完成事务的持久化。

- 事务的持久性(Durability)
  事务一旦完成,该事务对数据库所做的所有修改都会持久的保存到数据库中。为了保证持久性,数据库
  系统会将修改后的数据完全的记录到持久的存储上。

- 用Undo Log实现原子性和持久化的事务的简化过程
  假设有A、B两个数据,值分别为1,2。
  A.事务开始.
  B.记录A=1到undo log.
  C.修改A=3.
  D.记录B=2到undo log.
  E.修改B=4.
  F.将undo log写到磁盘。
  G.将数据写到磁盘。
  H.事务提交
  这里有一个隐含的前提条件:‘数据都是先读到内存中,然后修改内存中的数据,最后将数据写回磁盘’。

  之所以能同时保证原子性和持久化,是因为以下特点:
  A. 更新数据前记录Undo log。
  B. 为了保证持久性,必须将数据在事务提交前写到磁盘。只要事务成功提交,数据必然已经持久化。
  C. Undo log必须先于数据持久化到磁盘。如果在G,H之间系统崩溃,undo log是完整的,
     可以用来回滚事务。
  D. 如果在A-F之间系统崩溃,因为数据没有持久化到磁盘。所以磁盘上的数据还是保持在事务开始前的状态。

缺陷:每个事务提交前将数据和Undo Log写入磁盘,这样会导致大量的磁盘IO,因此性能很低。

如果能够将数据缓存一段时间,就能减少IO提高性能。但是这样就会丧失事务的持久性。因此引入了另外一
种机制来实现持久化,即Redo Log.

01 – Redo Log

- 原理
  和Undo Log相反,Redo Log记录的是新数据的备份。在事务提交前,只要将Redo Log持久化即可,
  不需要将数据持久化。当系统崩溃时,虽然数据没有持久化,但是Redo Log已经持久化。系统可以根据
  Redo Log的内容,将所有数据恢复到最新的状态。

- Undo + Redo事务的简化过程
  假设有A、B两个数据,值分别为1,2.
  A.事务开始.
  B.记录A=1到undo log.
  C.修改A=3.
  D.记录A=3到redo log.
  E.记录B=2到undo log.
  F.修改B=4.
  G.记录B=4到redo log.
  H.将redo log写入磁盘。
  I.事务提交

Undo + Redo事务的特点
  A. 为了保证持久性,必须在事务提交前将Redo Log持久化。
  B. 数据不需要在事务提交前写入磁盘,而是缓存在内存中。
  C. Redo Log 保证事务的持久性。
  D. Undo Log 保证事务的原子性。
  E. 有一个隐含的特点,数据必须要晚于redo log写入持久存储。

- IO性能
  Undo + Redo的设计主要考虑的是提升IO性能。虽说通过缓存数据,减少了写数据的IO.
  但是却引入了新的IO,即写Redo Log的IO。如果Redo Log的IO性能不好,就不能起到提高性能的目的。
  为了保证Redo Log能够有比较好的IO性能,InnoDB 的 Redo Log的设计有以下几个特点:

  A. 尽量保持Redo Log存储在一段连续的空间上。因此在系统第一次启动时就会将日志文件的空间完全分配。
     以顺序追加的方式记录Redo Log,通过顺序IO来改善性能。
  B. 批量写入日志。日志并不是直接写入文件,而是先写入redo log buffer.当需要将日志刷新到磁盘时
     (如事务提交),将许多日志一起写入磁盘.
  C. 并发的事务共享Redo Log的存储空间,它们的Redo Log按语句的执行顺序,依次交替的记录在一起,
     以减少日志占用的空间。例如,Redo Log中的记录内容可能是这样的:
     记录1: <trx1, insert …>
     记录2: <trx2, update …>
     记录3: <trx1, delete …>
     记录4: <trx3, update …>
     记录5: <trx2, insert …>
  D. 因为C的原因,当一个事务将Redo Log写入磁盘时,也会将其他未提交的事务的日志写入磁盘。
  E. Redo Log上只进行顺序追加的操作,当一个事务需要回滚时,它的Redo Log记录也不会从
     Redo Log中删除掉。

02 – 恢复(Recovery)

- 恢复策略
  前面说到未提交的事务和回滚了的事务也会记录Redo Log,因此在进行恢复时,这些事务要进行特殊的
  的处理.有2中不同的恢复策略:

  A. 进行恢复时,只重做已经提交了的事务。
  B. 进行恢复时,重做所有事务包括未提交的事务和回滚了的事务。然后通过Undo Log回滚那些
     未提交的事务。

- InnoDB存储引擎的恢复机制
  MySQL数据库InnoDB存储引擎使用了B策略, InnoDB存储引擎中的恢复机制有几个特点:

  A. 在重做Redo Log时,并不关心事务性。 恢复时,没有BEGIN,也没有COMMIT,ROLLBACK的行为。
     也不关心每个日志是哪个事务的。尽管事务ID等事务相关的内容会记入Redo Log,这些内容只是被当作
     要操作的数据的一部分。
  B. 使用B策略就必须要将Undo Log持久化,而且必须要在写Redo Log之前将对应的Undo Log写入磁盘。
     Undo和Redo Log的这种关联,使得持久化变得复杂起来。为了降低复杂度,InnoDB将Undo Log看作
     数据,因此记录Undo Log的操作也会记录到redo log中。这样undo log就可以象数据一样缓存起来,
     而不用在redo log之前写入磁盘了。
     包含Undo Log操作的Redo Log,看起来是这样的:
     记录1: <trx1, Undo log insert <undo_insert …>>
     记录2: <trx1, insert …>
     记录3: <trx2, Undo log insert <undo_update …>>
     记录4: <trx2, update …>
     记录5: <trx3, Undo log insert <undo_delete …>>
     记录6: <trx3, delete …>
  C. 到这里,还有一个问题没有弄清楚。既然Redo没有事务性,那岂不是会重新执行被回滚了的事务?
     确实是这样。同时Innodb也会将事务回滚时的操作也记录到redo log中。回滚操作本质上也是
     对数据进行修改,因此回滚时对数据的操作也会记录到Redo Log中。
     一个回滚了的事务的Redo Log,看起来是这样的:
     记录1: <trx1, Undo log insert <undo_insert …>>
     记录2: <trx1, insert A…>
     记录3: <trx1, Undo log insert <undo_update …>>
     记录4: <trx1, update B…>
     记录5: <trx1, Undo log insert <undo_delete …>>
     记录6: <trx1, delete C…>
     记录7: <trx1, insert C>
     记录8: <trx1, update B to old value>
     记录9: <trx1, delete A>
     一个被回滚了的事务在恢复时的操作就是先redo再undo,因此不会破坏数据的一致性.

 03 – 日志的内容

- 数据是什么
  从不同的角度和层次来看,我们可以将数据库中的数据看作:
  A. 关系数据
  B. 元组或对象
  C. 存在Page中的二进制序列

  因此Log中也可以记录不同的内容:
- 物理的日志(Physical Log)
  A. 记录完整的Page
  B. 记录Page中被修改的部分(page中的偏移,内容和长度).

  优点:因为恢复时,完全不依赖原页面上的内容,所以不要求持久化了的数据保持在一个一致的状态。
       比如在写一个页面到磁盘上时,系统发生故障,页面上的一部数据写入了磁盘,另一部分丢失了。
       这时仍然可以恢复出正确的数据。

  缺点:Log记录的内容很多,占用很大的空间。如B-Tree的分裂操作,要记录约一个完整Page的内容。

- 逻辑的日志(Logical Log)
  记录在关系(表)上的一个元组操作。
  A. 插入一行记录。
  B. 修改一行记录。
  C. 删除一行记录。
  逻辑日志比起物理的日志,显得简洁的多。而且占用的空间也要小的多。
  但是逻辑日志有2个缺点:
  A. 部分执行
     例如:表T有2个索引,在向T插入1条记录时,需要分别向2个B-Tree中插入记录。
     有可能第一个B-Tree插入成功了,但是第二个B-Tree没有插入成功。在恢复或
     回滚时,需要处理这些特殊情况。
  B. 操作的一致性问题
     一个插入操作有一个B-Tree的分裂,页A的一半数据移到了B页,A页写入了磁盘,B页没有写入磁盘。
     如果这时候发生了故障,需要进行恢复,逻辑日志是很难搞定的。

  逻辑的日志上的‘部分执行’的问题是比较好维护的,但是‘一致性’的问题维护起来是很复杂的。

- 物理和逻辑结合的日志(Physiological Log)
  这种日志将物理和逻辑日志相结合,取其利,去其害。从而达到一个相对更好的一个状态。这种日志有2个特点:
  A. 物理到page. 将操作细分到页级别。为每个页上的操作单独记日志。
     比如,一个Insert分别在2个B-Tree的节点上做了插入操作,那么就分别为每一个页的操作记录一条日志。
  B. Page内采用逻辑的日志。比如对一个B-Tree的页内插入一条记录时,物理上来说要修改Page Header的
     内容(如,页内的记录数要加1),要插入一行数据到某个位置,要修改相邻记录里的链表指针,要修改Slot的
     属性等。从逻辑上来说,就是在这个页内插入了一行记录。因此Page内的逻辑日志只记录:’这是一个
     插入操作’和’这行数据的内容‘。

  MySQL数据库InnoDB存储引擎的Redo Log 记录的就是这种物理和逻辑相结合的日志。
  使用页内的逻辑日志,可以减少日志占用的空间。但是它毕竟还是逻辑日志,上面提到的2个问题能够避免吗?
  A. 页面内的部分执行的情况可以认为不存在了。因为整个页面的操作是原子操作,在完成之前是不会写
     到磁盘上的。
  B. 操作一致性的问题仍然存在。如果在写一个Page到磁盘时发生了故障,可能导致Page Header的记
     录数被加1了,但是数据没有刷新到磁盘上,总之页面上的数据不一致了。

  好在这个问题被缩小到了一个页面的范围内,因此比较容易解决。InnoDB存储引擎中用Double Write的方法
  来解决这个问题。

- Double Write
  Double Write的思路很简单:
  A. 在覆盖磁盘上的数据前,先将Page的内容写入到磁盘上的其他地方(InnoDB存储引擎中的doublewrite 
     buffer,这里的buffer不是内存空间,是持久存储上的空间).
  B. 然后再将Page的内容覆盖到磁盘上原来的数据。

  如果在A步骤时系统故障,原来的数据没有被覆盖,还是完整的。
  如果在B步骤时系统故障,原来的数据不完整了,但是新数据已经被完整的写入了doublewrite buffer.
  因此系统恢复时就可以用doublewrite buffer中的新Page来覆盖这个不完整的page.

  Double write 显然会曾加磁盘的IO。直觉上IO次数增加了1倍,但是性能损失并不是很大。Peter在
  innodb-double-write中说性能损失不超过5-10%。应该是因为多数情况下使用了批量写入的缘故。
  A. Double write buffer是一段连续的存储空间,可以顺序写入。
  B. Double write有自己的写buffer.
  C. 先将多个要做doublewrite的page写入内存的buffer,然后再一起写到磁盘上。

  代码在:buf0dblwr.cc
  buf_flush_write_block_low()调用
  buf_dblwr_write_single_page()或 buf_dblwr_add_to_batch()来实现doublewrite.

- Checksum
  检测页面是否一致的功能是靠Checksum来完成的,每个页面修改完成后都会记算一个页面的checksum。
  这个checksum存放在页面的尾部.每次从磁盘读一个页到内存时,都需要检测页的一致性。
  函数buf_page_is_corrupted()是用来检测page的一致性的.

- InnoDB Redo Log的日志类型
  InnoDB redo log的格式可以概括为:
  <Space ID>+<Page NO.>+<操作类型>+<数据>.

  Redo Log记录的页面操作大致可以分为以下几种类型:
  A. 在页面上写入N个字节的内容,这些可以看作是物理的Log.
     MLOG_1BYTE, MLOG_2BYTES, MLOG_4BYTES, MLOG_8BYTES, MLOG_WRITE_STRING
     各种Page链表的指针修改,以及文件头,段页等的内容的修改都是以这种方式记录的日志。
  B. 页面上的记录操作。
     MLOG_REC_*, MLOG_LIST_*, MLOG_COMP_REC_*, MLOG_COMP_LIST_*
     这些日志记录了对B-Tree页的INSER, DELETE, UPDATE操作和分裂合并操作。
  C. 文件和Page操作
     MLOG_FILE_CREATE, MLOG_FILE_RENAME, MLOG_FILE_DELETE,
     MLOG_PAGE_CREATE, MLOG_INIT_FILE_PAGE, MLOG_PAGE_REORGANIZE
  D. Undo Log操作
     MLOG_UNDO_*
     InnoDB中将undo log的操作也记入了redo log. 为什么要这样做,在前面‘恢复’已经说了.

  这里只提到了部分Redo Log的类型,完整的定义在mtr0mtr.h文件中. 通过这个类型的定义,可以
  很容易的找到都在哪些地方使用了。

  虽说Redo Log将数据的操作细分到了页面级别。但是有些在多个页面上的操作是逻辑上不可分裂的。
  比如B-Tree的分裂操作,对父节点和2个子节点的修改。当进行恢复时,要么全部恢复,要么全部不
  恢复,不能只恢复其中的部分页面。InnoDB中通过mini-transaction(MTR)来保证这些不可再分
  的操作的原子性。

- InnoDB Undo Log的日志类型
  MySQL数据库InnoDB存储引擎的undo log采用了逻辑的日志。
  InnoDB undo log的格式可以概括为:<操作类型>+<Table ID>+<数据>.

  A. 从表中删除一行记录
     TRX_UNDO_DEL_MARK_REC(将主键记入日志)
     在删除一条记录时,并不是真正的将数据从数据库中删除,只是标记为已删除.这样做的好处是
     Undo Log中不用记录整行的信息.在undo时操作也变得很简单.
  B. 向表中插入一行记录
     TRX_UNDO_INSERT_REC(将主键记入日志)
     TRX_UNDO_UPD_DEL_REC(紧将主键记入日志) 当表中有一条被标记为删除的记录和要插入的
     数据主键相同时, 实际的操作是更新这个被标记为删除的记录。
  C. 更新表中的一条记录
     TRX_UNDO_UPD_EXIST_REC(将主键和被更新了的字段内容记入日志)
     TRX_UNDO_DEL_MARK_REC和TRX_UNDO_INSERT_REC,当更新主键时,实际执行的过程
     是删除旧的记录然后,再插入一条新的记录。

  因为undo log还要被MVCC和Purge使用,所以还有TRX_ID和DATA_ROLL_PTR等特殊的内容记录
  在日志中。TRX_UNDO_INSERT_REC不需要记录这些内容.因为MVCC中不可内引用一个不存在的数据。
  这也是事务将insert和update、delete的undo log分开存放的原因。事务提交后,insert的undo
  占用的空间就可以立即释放了.

  这些类型定义在:trx0rec.h.
  记录日志的过程在:trx_undo_page_report_insert()和trx_undo_page_report_modify()中。
  Undo操作在row0undo.c, row0uins.c和row0umod.c中, 入口函数是row_undo().

- 逻辑日志的一致性问题
  前面说了逻辑日志的一致性问题是很复杂的,为什么undo log要用逻辑日志呢?
  因为redo log使用了physiological日志和MTR,就可以保证在恢复时重做完redo log后,
  数据是一致。在执行undo时,就不必考虑这个问题了。

 04 – Checkpoint

理论上来说,如果MySQL数据库InnoDB存储引擎的buffer足够大,就不需要将数据本身持久化。将全部的redo log重新执行一遍
就可以恢复所有的数据。但是随着时间的积累,Redo Log会变的很大很大。如果每次都从第一条记
录开始恢复,恢复的过程就会很慢,从而无法被容忍。为了减少恢复的时间,就引入了Checkpoint机制。

- 脏页(dirty page)
  如果一个数据页在内存中修改了,但是还没有刷新到磁盘。这个数据页就称作脏页。

- 日志顺序号(Log Sequence Number)
  LSN是日志空间中每条日志的结束点,用字节偏移量来表示。在Checkpoint和恢复时使用。

- 原理
  假设在某个时间点,所有的脏页都被刷新到了磁盘上.这个时间点之前的所有Redo Log就不需要重
  做了。系统记录下这个时间点时redo log的结尾位置作为checkpoint. 在进行恢复时,从这个
  checkpoint的位置开始即可。Checkpoint点之前的日志也就不再需要了,可以被删除掉。为了
  更好的利用日志空间,InnoDB以环形缓存(circular buffer)的方式来使用日志空间。

Sharp Checkpoint

- Sharp Checkpoint
  对于繁忙的系统来说,很少会出现这样的的一个时间点。为了能创造出这样一个时间点,最简单的办
  法就是,在某个时间开始停止一切更新操作,直到所有的脏页被刷新到磁盘,Checkpoint被记录。 
  显然对于繁忙的系统, 这种方法是不合适的。能不能在checkpoint时不停止用户的操作呢?

- Fuzzy Checkpoint
  如下图所示,如果刷脏页的同时用户还在更新数据,LSN1前的某个脏页在刷到持久存储之前就有可能被
  LSN1之后的某个操作给修改了。当checkpoint完成时,LSN1后的部分操作(R1,R2对应的操作)也被
  持久化了。当Sharp checkpoint完成时,持久存储中存储的数据是某个确切时间点的内存数据的快照。
  Fuzzy checkpoint完成时,持久存储中存储的数据不是某个确切时间点的内存数据的快照。从某种
  程度上,可以说持久存储中的数据丧失了一致性。在恢复时,必须要解决这个问题。

Fuzzy Checkpoint

- 幂等(Idempotence)规则
  如上图所示,checkpoint 在LSN1位置,当checkpoint完成时R1,R2对应的修改也被刷到了持久存储。
  恢复时要从LSN1位置开始,包括R1, R2在内。重新执行后,数据还能正确吗?
  幂等规则要求无论redo log被执行了多少次,数据始终正确。
  InnoDB的redo log, 物理到Page,Page内是逻辑日志。
  物理日志,天然支持幂等规则. 但是逻辑日志 需要特殊处理,才能支持满足幂等规则。

- 数据页的最新(最大)LSN
  为了满足幂等规则,InnoDB中每个数据页上都记录有一个LSN。每次更新数据页时,将LSN修改为
  当前操作的redo log的LSN。在恢复时,如果数据页的LSN大于等于当前redo log的LSN,则跳过此
  日志。

- 异步Checkpoint
  实现了幂等规则后,脏页就可以在任何时间,以任何顺序写入持久存储了。InnoDB的buffer pool有
  一套单独的机制来刷脏页。因此很多情况下checkpoint时,并不写脏页到存储。只是将所有脏页的
  最小的LSN记做checkpoint.
  checkpoint的实现在log0log.c.
  log_checkpoint()实现异步checkpoint.

- 同步Checkpoint
  InnoDB的buffer pool通过LRU的算法来决定哪些脏页应该被写入持久存储。如果包含最小LSN的
  页面频繁的被更新,它就不会被刷到存储上。这样就可能导致checkpoint点很长一段时间无法前进,
  甚至导致日志空间被占满。这时就要按照LSN由最小到大的顺序写一部分脏页到持久存储。
  log_checkpoint_margin().
  log_calc_max_ages()用来计算,‘判断是否要执行同步checkpoint’用到的参数.

05 – 缓存池(Buffer Pool)
学习到这里,我更倾向于说这是一个”Redo+Undo+Buffer”的模式。为了提搞IO性能,脏页缓存在buffer中,
Redo log也要先缓存在内存中,doublewrite也有内存buffer. Buffer pool在这个模式中是至关重要的。

- 页分类
  Buffer pool内的页分为三种:
  A. 未被使用的页(空白的buffer),没有映射到一个数据文件中页。
  B. 净页,映射到了一个数据文件页,而且没有被修改过。内容和数据文件的页一样。
  C. 脏页,映射到了一个数据文件页,并且数据被修改过。内容和数据文件的页不一样。

- LRU
  InnoDB通过LRU算法来决定哪些脏页应该被首先写入磁盘。当空间不足时,哪些净页应该被释放掉。
  因此有2个LRU链表
  A. 脏页LRU链表(buffer_pool->LRU)
  B. 净页LRU链表(unzip_LRU)

- flush_list
  同步checkpoint时,需要根据数据页修改的先后顺序来将脏页写入持久存储。因此除了LRU链表,
  buffer pool中还有一个按脏页修改先后顺序排列的链表,叫flush_list.当需要同步checkpoint时,
  根据flush_list中页的顺序刷数据到持久存储。
  A. 一个页只在flush_list中出现1次,因为一个页面只需要写一次。
  B. 按页面最早一次被修改的顺序排列。

06 – Mini-Transaction(MTR)
前面提到Redo Log将数据的操作细分到了页面级别。但是有些在多个页面上的操作是逻辑上不可分裂的。
InnoDB中用Mini-Transaction来表示这些不可再细分的逻辑操作。

- MTR的一致性
  为了满足MTR的一致性,MTR做了如下的设计:
  A. MTR的所有日志被封装在一起,当MTR提交时一起写入redo log buffer.
     这样做有2个好处:
     * 减少并发MTR对redo log buffer 的竞争。
     * 连续的存储在一起,恢复时的处理过程更简单。
  B. InnoDB在redo log的层面,将一个MTR中的所有日志作为Redo log的最小单元。在恢复时,一个MTR
     中的所有日志必须是完整的才能进行恢复。

- MTR日志的封装
  为了在日志文件中区分不同的MTR,MTR将MLOG_SINGLE_REC_FLAG或MLOG_MULTI_REC_END写入
  redo log(mtr_log_reserve_and_write()).
  A. 如果MTR的日志中只有一行记录,在日志的开始处添加MLOG_SINGLE_REC_FLAG,表示MTR中只有
     一条记录。
  B. 如果MTR的日志中有多行记录,在日志的结尾处添加一个类型为MLOG_MULTI_REC_END的日志,
     代表MTR的日志到此结束.

- MTR的LSN
  A. 因为在将日志写入redo log buffer时,才能获得LSN。所以修改数据时,并没有修改页上的LSN。
     需要在MTR获得LSN后统一修改。
  B. 一个MTR只有一个LSN. 一个MTR内修改的所有页的LSN相同。这样checkpoint就不会出现在MTR的中间。
  C. 在获得LSN后,如果被MTR修改的脏页不在buffer pool的flush_list里,就会被添加进去。

  看mtr_memo_slot_note_modification()和buf_flush_note_modification().

- 页级锁
  提交时才写日志到redo log的做法,决定了MTR要使用页级锁。
  A. 一个页面不能同时被多个活动的MTR修改。
  B. MTR中数据页的锁,直到MTR提交时(日志写入redo log buffer)后才释放。

  锁对象存储在mtr的memo中。调用mtr_s_lock和mtr_x_lock来加锁时,锁对象被保存到memo中。
  解锁在mtr_memo_slot_release()中完成。

- MTR的ROLLBACK
  看完MTR的代码发现mtr没有记录undo日志,也不能rollback. MTR都是很小的操作单元,而且每个MTR
  都有明确的操作目标,因此比较容易保证其正确性。
  A. 因为页面操作是在内存中完成,并且页面有固定的格式,因此很多的页面操作是不会失败的。
     InnoDB存储引擎中的很多写页面的函数都没有返回值.
  B. 在对任何页面操作前,先要检查是否可能发生错误。如果可能发生错误就不能往下执行。
     如,当插入一行记录到B-Tree的节点时,首先检查页面有足够的空间。
  C. 使用更大粒度的锁(如B-Tree的锁),并且按照一定的顺序加锁。这样才能不导致死锁问题。

  以上是自己看代码后的大概印象,不一定说到了正点上。MTR模块的代码虽简单,但是MTR在其他模块大量的
  使用。要透彻的理解MTR,估计还得要看其他模块的代码,整理出来大部分MTR操作过程才行.

06 – 参考
  A. Database Systems: The Complete Book (2nd Edition)
  B. Transaction Processing: Concepts and Techniques
  C. how-innodb-performs-a-checkpoint
  D. InnoDB fuzzy checkpoints
  E. Heikki Tuuri Innodb answers – Part I
  F. Heikki Tuuri Innodb answers – Part II


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