日志系统是数据库可靠性的基石，而 WAL（Write-Ahead Logging）则是它最优雅的实现之一。
我们经常听到“数据一致性”、“持久化”这样的词，但你有没有想过，为什么数据库要“先写日志，再写数据”？这背后，是一套设计哲学在支撑。
WAL 是一种在写入数据之前先写入日志的机制，它确保即使系统崩溃，数据也不会丢失。简单来说，它的核心逻辑是这样的：当你要插入一条记录的时候，数据库不会直接写入磁盘，而是先把这条记录的变更写到一个日志文件里。只有在日志写入成功之后，才会把数据真正的写入存储引擎。这种设计看似笨拙，实则深思熟虑。
为什么这么做？因为日志文件是顺序写入的，而顺序写入的性能远高于随机写入。尤其是在 SSD 或者 NVMe 等高速存储设备上，WAL 的优势更加明显。很多数据库，比如 PostgreSQL 和 MySQL，都依赖 WAL 来保证事务的原子性和持久性。
但你也得知道，WAL 并不是万能的。它在某些场景下可能会遇到瓶颈。比如，当你的写入频率极高时，日志文件可能会迅速膨胀。这时候，有些数据库会引入日志压缩或日志分段的机制，来减少磁盘占用。像 PostgreSQL 有 WAL 段（WAL Segment），每段文件大小固定，当写满之后会自动切换新段，同时可以定期清理旧日志。
另外，日志系统的设计还涉及日志同步。在某些数据库中，WAL 会通过同步刷盘（sync commit）来确保日志写入磁盘，而有些则选择异步刷盘（async commit），以换取更高的性能。但同步刷盘会带来更高的 I/O 成本，而异步刷盘则可能在系统崩溃时丢失部分数据。
WAL 还不是全部。在分布式数据库中，比如 TiDB、CockroachDB 或 OceanBase，日志系统会变得更复杂。它们不仅要处理本地的写入顺序，还要处理跨节点的同步。这时，Raft 协议就成为了这些数据库的底层共识机制。Raft 通过日志复制的方式，确保所有节点上的日志一致，从而保障数据的强一致性。
你可能会问，为什么不是 Paxos？因为 Raft 的设计更注重可读性和实现难度。对于分布式系统来说，Raft 是一个更易理解和实现的共识算法，这让它在很多现代数据库中成为首选。
在实际的数据库源码中，WAL 的实现往往涉及多个组件。比如在 PostgreSQL 中，WAL 的核心是xlog，它不仅负责记录数据变更，还参与恢复和复制。你可以在源码中找到 xlog.c 这个文件，里面详细描述了 WAL 的写入、刷盘、归档等流程。
而像 MySQL 的 InnoDB 存储引擎，WAL 的实现则被封装在日志文件（ib_logfile0 和 ib_logfile1）中。这些文件是循环使用的，写满之后会从头开始覆盖，同时也会定期归档。
WAL 不仅是数据库的“心跳”，更是其“记忆力”的体现。它记录了每一次写入操作，确保即使系统崩溃，也能通过重放日志来恢复数据。这背后，是一个数据库如何在性能与可靠性之间找到平衡的艺术。
你有没有想过，如果有一天你设计一个数据库，你会选择哪种日志机制？是 WAL？还是其他方式？这或许会成为你职业生涯中最重要的一个决定。