intro

  1. 日志顺序号(LSN)
  2. 支持物理逻辑redo。它是物理的,但在页内它可能是逻辑的。
  3. 使用脏页表来最大限度地减少恢复时不必要的重做。
  4. 使用模糊检查点机制,只记录脏页信息和相关的信息,甚至不要求将脏页写到磁盘。不在检查点时将脏页写入磁盘,而是连续地在后台刷新脏页面。

数据结构

LSN

每个日志记录都有一个唯一标识该记录的日志顺序号(LSN)。
LSN:由一个文件号以及在该文件中的偏移量组成。

每一页也维护一个叫页日志顺序号(PageLSN)的标识。每当一个更新操作发生在某页上时,该操作将其日志记录的LSN存储在该页的PageLSN域中。在恢复的撤销阶段,LSN值小于或等于PageLSN值的日志记录将不在该页上执行,因为它的动作已经在该页上了。

每个日志记录包含同一事务的前一日志记录的LSN,放在PrevLSN中,使得一个事务可以由后向前提取,而不必读整个日志。事务回滚中会产生一些特殊的redo-only的日志,称为补偿日志记录(Compensation Log Record, CLR)。CLR中还有额外的称为UndoNextLSN的字段,记录下一个需要undo的日志的LSN。

脏页表

包含一个在数据库缓冲区中已经更新的页的列表,为每一页保存其PageLSN和一个称为RecLSN的字段。RecLSN用于标识已经实施于该页的磁盘上的版本的日志记录。当某页首次被放入脏页表中,它的RecLSN值被设置为日志的当前末尾。

检查点日志记录

包含脏页表和活动事务的列表。

恢复算法

恢复的过程包含三个阶段:

  • 分析阶段:决定哪些事务要撤销,哪些页在崩溃时是脏的,以及重做阶段应从哪个LSN开始
  • redo阶段:从分析阶段决定的位置开始,执行重做,将DB恢复到发生崩溃前的状态
  • undo阶段:这一阶段回滚在发生崩溃时那些不完全的事务

分析阶段

找到最后的完整检查日志记录,将该记录读入脏页表。将redoLSN设为脏页表中页的RecLSN的最小值。

将undo-list初始设置为检查点日志记录中的事务列表,从检查点正向扫描,发现新的begin,就加入;发现end,就删去。也记录undo-list每一个事务的最后一个记录,在undo阶段使用。

一旦有更新页的记录,不在脏页表,也加入脏页表。

redo阶段

找到一个更新日志记录:

  1. 如果该页不在脏页表中,或者该更新日志记录的LSN小于脏页表中该页的RecLSN,跳过
  2. 否则从磁盘中调出该页,如果其PageLSN小于该日志记录的LSN,就重做。

undo阶段

对日志进行一遍反向扫描,对undo-list中的所有事务进行撤销。

用分析阶段所记录的每一个事务的最后一个LSN来快速定位。

每找到一个更新日志记录,就用它来执行一个undo。

产生一个包含undo的CLR,并将该CLR的UndoNextLSN设置为该更新日志记录的PrevLSN。

如果遇到一个CLR,它的UndoNextLSN已经指明需要Undo的LSN,且应该已经回滚。

ARIES算法简介的更多相关文章

  1. webrtc 的回声抵消(aec、aecm)算法简介(转)

    webrtc 的回声抵消(aec.aecm)算法简介        webrtc 的回声抵消(aec.aecm)算法主要包括以下几个重要模块:1.回声时延估计 2.NLMS(归一化最小均方自适应算法) ...

  2. AES算法简介

    AES算法简介 一. AES的结构 1.总体结构 明文分组的长度为128位即16字节,密钥长度可以为16,24或者32字节(128,192,256位).根据密钥的长度,算法被称为AES-128,AES ...

  3. 排列熵算法简介及c#实现

    一.   排列熵算法简介: 排列熵算法(Permutation Entroy)为度量时间序列复杂性的一种方法,算法描述如下: 设一维时间序列: 采用相空间重构延迟坐标法对X中任一元素x(i)进行相空间 ...

  4. <算法图解>读书笔记:第1章 算法简介

    阅读书籍:[美]Aditya Bhargava◎著 袁国忠◎译.人民邮电出版社.<算法图解> 第1章 算法简介 1.2 二分查找 一般而言,对于包含n个元素的列表,用二分查找最多需要\(l ...

  5. LARS 最小角回归算法简介

    最近开始看Elements of Statistical Learning, 今天的内容是线性模型(第三章..这本书东西非常多,不知道何年何月才能读完了),主要是在看变量选择.感觉变量选择这一块领域非 ...

  6. AI - 机器学习常见算法简介(Common Algorithms)

    机器学习常见算法简介 - 原文链接:http://usblogs.pwc.com/emerging-technology/machine-learning-methods-infographic/ 应 ...

  7. STL所有算法简介 (转) http://www.cnblogs.com/yuehui/archive/2012/06/19/2554300.html

    STL所有算法简介 STL中的所有算法(70个) 参考自:http://www.cppblog.com/mzty/archive/2007/03/14/19819.htmlhttp://hi.baid ...

  8. PageRank 算法简介

    有两篇文章一篇讲解(下面copy)< PageRank算法简介及Map-Reduce实现>来源:http://www.cnblogs.com/fengfenggirl/p/pagerank ...

  9. Gradient Boosting算法简介

    最近项目中涉及基于Gradient Boosting Regression 算法拟合时间序列曲线的内容,利用python机器学习包 scikit-learn 中的GradientBoostingReg ...

随机推荐

  1. ArcEngine由点生成TIN

    这两天替别人写一个三维校园的展示程序.用的是SceneControl二次开发. 须要利用DOM和TIN构建三维地形.如今说下依据高程点生成TIN的过程: (1)依据高程点文件(Excel)生成点sha ...

  2. 数据类型总结——Boolean类型(布尔类型)

    相关文章 简书原文:https://www.jianshu.com/p/e5c75d4be636 数据类型总结——概述:https://www.cnblogs.com/shcrk/p/9266015. ...

  3. hreadPoolExecutor使用和思考(上)-线程池大小设置与BlockingQueue的三种实现区别

    阅读更多 工作中多处接触到了ThreadPoolExecutor.趁着现在还算空,学习总结一下. 前记: jdk官方文档(javadoc)是学习的最好,最权威的参考. 文章分上中下.上篇中主要介绍Th ...

  4. 【codeforces 760A】Petr and a calendar

    time limit per test2 seconds memory limit per test256 megabytes inputstandard input outputstandard o ...

  5. java 线程排查问题流程

    1. 通过top命令查看当前系统CPU使用情况,定位CPU使用率超过100%的进程ID:2. 通过ps aux | grep PID命令进一步确定具体的线程信息:3. 通过ps -mp pid -o ...

  6. DOM常用的四大对象是什么?

    DOM常用的四大对象是什么? 一.总结 一句话总结: 1.关注结构,关注主干 2.从主干处着手的话,可以发现dom就是四个东西,document(文档),element,attribute,event ...

  7. [Angular] Dynamic components with ComponentFactoryResolver

    To create a component dynamicly. 1. Add a container with ref: @Component({ selector: 'app-root', tem ...

  8. matlab 实现 stacked Autoencoder 解决图像分类问题

    Train Stacked Autoencoders for Image Classification 1. 加载数据到内存 [train_x, train_y] = digitTrainCellAr ...

  9. 版本控制(1)——SVN

    一.工具下载 下载SVN: http://subversion.apache.org/ 我们选择Windows系统中的可视化的VisualSVN 如下图,左边是客户端,右边是服务器端,我们下载服务器端 ...

  10. java phoenix 连接hbase

    <dependency> <groupId>org.apache.phoenix</groupId> <artifactId>phoenix-core& ...