Redo log是事务持久性的保证，Undo log是事务原子性的保证。在事务中更新数据的前置操作其实就是要写入Undo log。
1.Undo 日志引入：
事务需要保证原子性，也就是事务中的操作要么全部完成，要么什么也不做。但有时候事务执行到一半会出现一些情况，比如：
- 情况一：事务执行过程中可能遇到各种错误，比如服务器本身的错误，操作系统错误，甚至是突然断电导致的错误。
- 情况二：程序员可以在事务执行过程中手动输入ROLLBACK语句结束当前事务的执行
以上情况出现，我们需要把数据改回原先的样子，这个过程称之为回滚，这样就可以造成一个假象：这个事务看起来什么都没做，所以符合原子性要求每当我们要对一条记录做改动时（这里的改动可以指INSERT、DELETE、UPDATE），都需要“留一手”一一把回滚时所需的东西记下来比如：
- 你插入一条记录时，至少要把这条记录的主键值记下来，之后回滚的时候只需要把这个主键值对应的记录删掉就好了。（对于每个INSERT，InnoDB存储引擎会完成-一个DELETE）
- 你删除了一条记录，至少要把这条记录中的内容都记下来，这样之后回滚时再把由这些内容组成的记录插入到表中就好了。（对于每个DELETE，InnoDB存储引擎会执行一个INSERT）
- 你修改了一条记录，至少要把修改这条记录前的旧值都记录下来，这样之后回滚时再把这条记录更新为旧值就好了。（对于每个UPDATE，InnoDB存储引擎会执行一个相反的UPDATE，将修改前的行放回去）
MySQL把这些为了回滚而记录的这些内容称之为撤销日志或者回滚日志（即undo log）。注意，由于查询操作（SELECT）并不会修改任何用户记录，所以在查询操作执行时，并不需要记录相应的undo日志。此外，undo log会产生redo log，也就是undo log的产生会伴随着redo log的产生，这是因为undo log也需要持久性的保护。
2.Undo 日志作用：
作用一：回滚数据
用户对undo日志可能有误解：undo用于将数据库物理地恢复到执行语句或事务之前的样子。但事实并非如此。undo是逻辑日志，因此只是将数据库逻辑地恢复到原来的样子。所有修改都被逻辑地取消了，但是数据结构和页本身在回滚之后可能大不相同。
这是因为在多用户并发系统中，可能会有数十、数百甚至数千个并发事务。数据库的主要任务就是协调对数据记录的并发访问。比如，一个事务在修改当前一个页中某几条记录，同时还有别的事务在对同一个页中另几条记录进行修改。因此，不能将一个页回滚到事务开始的样子，因为这样会影响其他事务正在进行的工作。
作用二：MVCC（多版本并发控制）
undo的另一个作用是MVCC，即在InnoDB存储引擎中MVCC的实现是通过undo来完成。当用户读取一行记录时，若该记录已经被其他事务占用，当前事务可以通过undo读取之前的行版本信息，以此实现非锁定读取。
3.Undo 日志存储结构：
回滚段与undo页：
InnoDB对undo log管理采用段的方式，也就是回滚段（Rollback Segment）。每个回滚段记录了1024个undo log segment，而在每个undo log segment段中进行undo页的申请。
- 在InnoDB1.1版本之前（不包括1.1版本），只有一个
rollback segment，因此支持同时在线的事务限制为1024。虽然对绝大多数的应用来说都已经够用。 - 从1.1版本开始InnoDB支持最大128个
rollback segment，故其支持同时在线的事务限制提高到了128*1024
show variables like '%innodb_undo_logs%';
虽然InnoDB1.1版本支持了128个rollback segment，但是这些rollback segment都存储于共享表空间ibdata中。从InnoDB1.2版本开始，可通过参数对rollback segment做进一步的设置。这些参数包括：
undo log 相关参数一般很少改动。
回滚段与事务：
show variables like '%innodb_undo_tablespaces%';回滚段中的数据分类：
4.Undo 日志类型：
5.Undo 日志生命周期：
事务日志生成过程：
在更新Buffer Pool中的数据之前，我们需要先将该数据事务开始之前的状态写入Undo Log中。假设更新到一般出错了，我们就可以通过Undo Log来回滚到事务开始之前。
Undo log 回滚：
以上面的例子来说，假设执行rollback，那么对应的流程应该是这样：
- 通过undo no=3的日志把id=2的数据删除
- 通过undo no=2的日志把id=1的数据的deletemark还原成0
- 通过undo no=1的日志把id=1的数据的name还原成Tom
- 通过undo no=0的日志把id=1的数据删除
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