文章目录

• 生猛干货
• 事务及其特性
• 一致性
• 原子性
• 隔离性
• 持久性
• 并发事务控制
• 单版本控制-锁
• 多版本控制-MVCC
• 原子性实现原理
• 持久性实现原理
• 隔离性实现原理
• 一致性实现原理
• 搞定MySQL

事务及其特性

大家都知道 ACID (原子性、一致性、隔离性和持久性)

一个逻辑工作单元要成为事务，在关系型数据库管理系统中，必须满足 4 个特性

• 原子性 : 事务的所有操作，要么全部完成，要么全部不完成，不会结束在某个中间环节
• 一致性 : 事务开始之前和事务结束之后，数据库的完整性限制未被破坏
• 隔离性 : 数据库系统提供一定的隔离机制,保证事务在不受外部并发操作影响的“独立”环境执行。这意味着事务处理过程中的中间状态对外部是不可见的,反之亦然
• 持久性 : 事务完成之后,它对于数据的修改是永久性的,即使出现系统故障也能够保持

ACID 及它们之间的关系如下图所示，比如 4 个特性中有 3 个与 WAL 有关系，都需要通过 Redo、Undo 日志来保证等。

一致性

首先来看一致性，一致性其实包括两部分内容，分别是约束一致性和数据一致性。

• 约束一致性：我们应该很容易想到数据库中创建表结构时所指定的外键、Check、唯一索引等约束。可惜在 MySQL 中，是不支持 Check 的，只支持另外两种，所以约束一致性就非常容易理解了。
• 数据一致性：是一个综合性的规定，或者说是一个把握全局的规定。因为它是由原子性、持久性、隔离性共同保证的结果，而不是单单依赖于某一种技术。

原子性

原子性就是前面提到的两个“要么”，即要么改了，要么没改。也就是说用户感受不到一个正在改的状态。MySQL 是通过 WAL（Write Ahead Log）技术来实现这种效果的。

原子性和 WAL 到底有什么关系呢？

举例来讲，如果事务提交了，那改了的数据就生效了，如果此时 Buffer Pool 的脏页没有刷盘，如何来保证改了的数据生效呢？就需要使用 Redo 日志恢复出来的数据。而如果事务没有提交，且 Buffer Pool 的脏页被刷盘了，那这个本不应该存在的数据如何消失呢？就需要通过 Undo 来实现了，Undo 又是通过 Redo 来保证的，所以最终原子性的保证还是靠 Redo 的 WAL 机制实现的。

隔离性

所谓隔离性，指的是一个事务的执行不能被其他事务干扰，即一个事务内部的操作及使用的数据对其他的并发事务是隔离的。锁和多版本控制就符合隔离性。

持久性

所谓持久性，就是指一个事务一旦提交，它对数据库中数据的改变就应该是永久性的，接下来的操作或故障不应该对其有任何影响。前面已经讲到，事务的原子性可以保证一个事务要么全执行，要么全不执行的特性，这可以从逻辑上保证用户看不到中间的状态。但持久性是如何保证的呢？一旦事务提交，通过原子性，即便是遇到宕机，也可以从逻辑上将数据找回来后再次写入物理存储空间，这样就从逻辑和物理两个方面保证了数据不会丢失，即保证了数据库的持久性。

并发事务控制

单版本控制-锁

锁用独占的方式来保证在只有一个版本的情况下事务之间相互隔离，所以锁可以理解为单版本控制。

在 MySQL 事务中，锁的实现与隔离级别有关系，在 RR（Repeatable Read）隔离级别下，MySQL 为了解决幻读的问题，以牺牲并行度为代价，通过 Gap 锁来防止数据的写入，而这种锁，因为其并行度不够，冲突很多，经常会引起死锁。

多版本控制-MVCC

多版本控制也叫作 MVCC，是指在数据库中，为了实现高并发的数据访问，对数据进行多版本处理，并通过事务的可见性来保证事务能看到自己应该看到的数据版本。

那个多版本是如何生成的呢？每一次对数据库的修改，都会在 Undo 日志中记录当前修改记录的事务号及修改前数据状态的存储地址（即 ROLL_PTR），以便在必要的时候可以回滚到老的数据版本。例如，一个读事务查询到当前记录，而最新的事务还未提交，根据原子性，读事务看不到最新数据，但可以去回滚段中找到老版本的数据，这样就生成了多个版本。

多版本控制很巧妙地将稀缺资源的独占互斥转换为并发，大大提高了数据库的吞吐量及读写性能。

原子性实现原理

每一个写事务，都会修改 Buffer Pool，从而产生相应的 Redo 日志，这些日志信息会被记录到 ib_logfiles 文件中。因为 Redo 日志是遵循 Write Ahead Log 的方式写的，所以事务是顺序被记录的。

在 MySQL 中，任何 Buffer Pool 中的页被刷到磁盘之前，都会先写入到日志文件中，这样做有两方面的保证。

• 如果 Buffer Pool 中的这个页没有刷成功，此时数据库挂了，那在数据库再次启动之后，可以通过 Redo 日志将其恢复出来，以保证脏页写下去的数据不会丢失，所以必须要保证 Redo 先写。
• 因为 Buffer Pool 的空间是有限的，要载入新页时，需要从 LRU 链表中淘汰一些页，而这些页必须要刷盘之后，才可以重新使用，那这时的刷盘，就需要保证对应的 LSN 的日志也要提前写到 ib_logfiles 中，如果没有写的话，恰巧这个事务又没有提交，数据库挂了，在数据库启动之后，这个事务就没法回滚了。所以如果不写日志的话，这些数据对应的回滚日志可能就不存在，导致未提交的事务回滚不了，从而不能保证原子性，所以原子性就是通过 WAL 来保证的

持久性实现原理

如下图所示，一个“提交”动作触发的操作有：binlog 落地、发送 binlog、存储引擎提交、flush_logs， check_point、事务提交标记等。这些都是数据库保证其数据完整性、持久性的手段。

那这些操作如何做到持久性呢？前面讲过，通过原子性可以保证逻辑上的持久性，通过存储引擎的数据刷盘可以保证物理上的持久性。这个过程与前面提到的 Redo 日志、事务状态、数据库恢复、参数 innodb_flush_log_at_trx_commit 有关，还与 binlog 有关。这里多提一句，在数据库恢复时，如果发现某事务的状态为 Prepare，则会在 binlog 中找到对应的事务并将其在数据库中重新执行一遍，来保证数据库的持久性。

隔离性实现原理

InnoDB 支持的隔离性有 4 种，隔离性从低到高分别为：读未提交、读提交、可重复读、可串行化。

1. 读未提交（RU，Read Uncommitted）。它能读到一个事务的中间过程，违背了 ACID 特性，存在脏读的问题，所以基本不会用到，可以忽略。
2. 读提交（RC，Read Committed）。它表示如果其他事务已经提交，那么我们就可以看到，这也是一种最普遍适用的级别。但由于一些历史原因，可能 RC 在生产环境中用的并不多。
3. 可重复读（RR，Repeatable Read），是目前被使用得最多的一种级别。其特点是有 Gap 锁、目前还是默认的级别、在这种级别下会经常发生死锁、低并发等问题。
4. 可串行化，这种实现方式，其实已经并不是多版本了，又回到了单版本的状态，因为它所有的实现都是通过锁来实现的。

说到隔离性的实现方式，我们通常用 Read View 表示一个事务的可见性。前面讲到 RC 级别的事务可见性比较高，它可以看到已提交的事务的所有修改。而 RR 级别的事务，则没有这个功能，一个读事务中，不管其他事务对这些数据做了什么修改，以及是否提交，只要自己不提交，查询的数据结果就不会变。这是如何做到的呢？

随着时间的推移，读提交每一条读操作语句都会获取一次 Read View，每次更新之后，都会获取数据库中最新的事务提交状态，也就可以看到最新提交的事务了，即每条语句执行都会更新其可见性视图。而反观可重复读，这个可见性视图，只有在自己当前事务提交之后，才去更新，所以与其他事务是没有关系的。

在 RR 级别下，长时间未提交的事务会影响数据库的 PURGE 操作，从而影响数据库的性能，所以可以对这样的事务添加一个监控。

可串行化是通过锁来实现的，所以实际上并不是多版本控制，它的特点也很明显：读锁、单版本控制、并发低。

一致性实现原理

一致性可以归纳为数据的完整性。 数据的完整性是通过其他三个特性来保证的，包括原子性、隔离性、持久性，而这三个特性，又是通过 Redo/Undo 来保证的 ，为了保证数据的完整性，提出来三个特性，这三个特性又是由同一个技术来实现的，所以理解 Redo/Undo 才能理解数据库的本质。

如上图所示，逻辑上的一致性，包括唯一索引、外键约束、check 约束，这属于业务逻辑范畴.