MySQL事务的四大特性及其实现方式
（一）简述
事务是MySQL区别于NoSQL的重要特征，是保证关系型数据库数据一致性的关键技术。事务可看作是对数据库操作的基本执行单元，可能包含一个或者多个SQL语句。这些语句在执行时，要么都执行，要么都不执行。MySQL事务包含四个特性：
- 原子性（Atomicity）：语句要么全执行，要么全不执行，是事务最核心的特性，事务本身就是以原子性来定义的。实现主要基于undo log日志。
- 持久性（Durability）：保证事务提交后不会因为宕机等原因导致数据丢失。实现主要基于redo log日志。
- 隔离性（Isolation）：保证事务执行尽可能不受其他事务影响。InnoDB默认的隔离级别是RR，RR的实现主要基于锁机制、数据的隐藏列、undo log和类next-key lock机制。
- 一致性（Consistency）：事务追求的最终目标，一致性的实现既需要数据库层面的保障，也需要应用层面的保障。
下面我们以InnoDB为例讲一下这四种特性及实现方式。
（二）原子性
事务的原子性就如原子操作一般，表示事务不可再分，其中的操作要么都做，要么都不做。如果事务中一个SQL语句执行失败，则已执行的语句也必须回滚，数据库退回到事务前的状态。事务的原子性表明事务就是一个整体，当事务无法成功执行的时候，需要将事务中已经执行过的语句全部回滚，使得数据库回归到最初未开始事务的状态。
事务的原子性就是通过undo log日志进行实现的。当事务需要进行回滚时，InnoDB引擎就会调用undo log日志进行SQL语句的撤销，实现数据的回滚。那么undo log是什么呢？
回滚日志（undo log）是InnoDB引擎提供的日志，顾名思义，回滚日志的作用就是对数据进行回滚。当事务对数据库进行修改，InnoDB引擎不仅会记录redo log（后面会讲），还会生成对应的undo log日志。如果事务执行失败或调用了rollback，导致事务需要回滚，就可以利用undo log中的信息将数据回滚到修改之前的样子。
但是undo log与redo log不一样，它属于逻辑日志。它对SQL语句执行相关的信息进行记录。当发生回滚时，InnoDB引擎会根据undo log日志中的记录做与之前相反的工作。比如对于每个数据插入操作（insert），回滚时会执行数据删除操作（delete）；对于每个数据删除操作（delete），回滚时会执行数据插入操作（insert）；对于每个数据更新操作（update），回滚时会执行一个相反的数据更新操作（update），把数据改回去。undo log有两个作用，一是提供回滚，二是实现MVCC功能。
（三）持久性
事务的持久性是指当事务提交之后，数据库的改变就应该是永久性的，而不是暂时的。这也就是说，当事务提交之后，任何其它操作甚至是系统的宕机故障都不会对原来事务的执行结果产生影响。事务的持久性是通过InnoDB存储引擎中的redo log日志来实现的。
重做日志（redo log）是InnoDB引擎层的日志，用来记录事务操作引起数据的变化，记录的是数据页的物理修改。InnoDB引擎对数据的更新，是先将更新记录写入redo log日志，然后会在系统空闲的时候或者是按照设定的更新策略再将日志中的内容更新到磁盘之中。这就是所谓的预写式技术（Write Ahead logging）。这种技术可以大大减少IO操作的频率，提升数据刷新的效率。
redo log有一些细节需要我们注意，redo log日志的大小是固定的，为了能够持续不断的对更新记录进行写入，在redo log日志中设置了两个标志位置，checkpoint和write_pos，分别表示记录擦除的位置和记录写入的位置。这种结构很像一个循环队列：
write_pos与checkpoint中间的空间可用于写入新数据，写入和擦除都是往后推移，循环往复的。当write_pos追上checkpoint时，表示redo log日志已经写满，这时不能继续执行新的数据库更新语句，需要停下来先删除一些记录，执行checkpoint规则，将buffer中脏数据页和脏日志页都刷到磁盘（脏数据页和脏日志页指还在内存中没有刷到磁盘的数据和日志），腾出可写空间。
讲redo log不得不讲buffer pool，这是在内存中分配的一个区域，包含了磁盘中部分数据页的映射，作为访问数据库的缓冲。当请求读取数据时，会先判断是否在缓冲池命中，如果未命中才会在磁盘上进行检索后放入缓冲池。当请求写入数据时，会先写入缓冲池，缓冲池中修改的数据会定期刷新到磁盘中。这一过程也被称之为刷脏 。
当数据修改时，除了修改buffer pool中的数据，还会在redo log中记录这次操作。当事务提交时，会根据redo log的记录对数据进行刷盘。如果MySQL宕机，重启时可以读取redo log中的数据，对数据库进行恢复，从而保证了事务的持久性，使得数据库获得crash-safe能力。
除了上面提到的对于脏数据的刷盘，实际上redo log日志在记录时，为了保证日志文件的持久化，也需要经历将日志记录从内存写入到磁盘的过程。redo log日志可分为两个部分，一是存在易失性内存中的缓存日志redo log buffer，二是保存在磁盘上的redo log日志文件redo log file。
为了确保每次记录都能够写入到磁盘中的日志中，每次将redo log buffer中的日志写入redo log file的过程中都会调用一次操作系统的fsync操作（fsync函数：包含在UNIX系统头文件#include <unistd.h>中，用于同步内存中所有已修改的文件数据到储存设备）。在写入的过程中，还需要经过操作系统内核空间的os buffer。
（四）隔离性
原子性和持久性是单个事务本身层面的性质，而隔离性是指事务之间应该保持的关系。隔离性要求不同事务之间的影响是互不干扰的，一个事务的操作与其它事务是相互隔离的。由于事务可能并不只包含一条SQL语句，所以在事务的执行期间很有可能会有其它事务开始执行，因此多事务的并发性就要求事务之间的操作是相互隔离的。
事务之间的隔离，是通过锁机制实现的。当一个事务需要对数据库中的某行数据进行修改时，需要先给数据加锁。加了锁的数据，其它事务是不运行操作的，只能等待当前事务提交或回滚将锁释放。锁机制并不是一个陌生的概念，在许多场景中都会利用到不同实现的锁对数据进行保护和同步。而在MySQL中，根据不同的划分标准，还可将锁分为不同的种类。
- 按照粒度划分：行锁、表锁、页锁
- 按照使用方式划分：共享锁、排它锁
- 按照思想划分：悲观锁、乐观锁
下面我们按顺序简述一下这些锁的类别和特点：
1. 粒度（行锁、表锁、页锁）
从锁的粒度这个方面来看，表锁在操作数据时会锁定整张表，因而并发性能较差。行锁则只锁定需要操作的数据，并发性能好，但是由于加锁本身需要消耗资源(获得锁、检查锁、释放锁等都需要消耗资源)，因此在锁定数据较多情况下使用表锁可以节省大量资源。页锁是粒度介于行级锁和表级锁中间的一种锁，表示对页进行加锁。
MySQL中不同的存储引擎能够支持的锁也是不一样的。MyISAM只支持表锁，而InnoDB同时支持表锁和行锁，且出于性能考虑，绝大多数情况下使用的都是行锁。
InnoDB 行锁是通过给索引项加锁实现的，如果没有索引，InnoDB会通过隐藏的聚簇索引来对记录加锁。也就是说，如果不通过索引条件检索数据，那么InnoDB将对表中所有数据加锁，实际效果跟表锁一样。因为没有了索引，找到某一条记录就得扫描全表，要扫描全表，就得锁定表。
2. 使用方式（共享锁、排它锁）
共享锁又称为读锁，简称S锁，顾名思义，共享锁就是多个事务对于同一数据可以共享一把锁，都能访问到数据，但是只能读不能修改。
排他锁又称为写锁，简称X锁，顾名思义，排他锁就是不能与其他所并存，如一个事务获取了一个数据行的排他锁，其他事务就不能再获取该行的其他锁，包括共享锁和排他锁。获取排他锁的事务是可以对数据就行读取和修改。
注意：对于select语句，InnoDB不会加任何锁，也就是可以多个并发去进行select的操作，不会有任何的锁冲突，因为根本没有锁。对于insert，update，delete操作，InnoDB会自动给涉及到的数据加排他锁，只有查询select需要我们手动设置排他锁。
3. 思想（悲观锁、乐观锁）
悲观锁（Pessimistic Concurrency Control），正如其名，它指的是对数据被外界（包括本系统当前的其他事务，以及来自外部系统的事务处理）修改持保守态度，因此，在整个数据处理过程中，将数据处于锁定状态。 悲观锁的实现，往往依靠数据库提供的锁机制 （也只有数据库层提供的锁机制才能真正保证数据访问的排他性，否则，即使在本系统中实现了加锁机制，也无法保证外部系统不会修改数据）。悲观锁通过常用的select … for update操作来实现悲观锁，悲观锁的流程也被称为：一锁二查三更新。
悲观并发控制实际上是“先取锁再访问”的保守策略，为数据处理的安全提供了保证。但是在效率方面，处理加锁的机制会让数据库产生额外的开销，还有增加产生死锁的机会。另外，在只读型事务处理中由于不会产生冲突，也没必要使用锁，这样做只能增加系统负载。还有会降低了并行性，一个事务如果锁定了某行数据，其他事务就必须等待该事务处理完才可以处理那行数据。
乐观锁（ Optimistic Locking ） 相对悲观锁而言，乐观锁假设认为数据一般情况下不会造成冲突，所以在数据进行提交更新的时候，才会正式对数据的冲突与否进行检测，如果发现冲突了，则让返回用户错误的信息，让用户决定如何去做。乐观锁通常使用版本标识方法来实现，比如MVCC。
乐观并发控制相信事务之间的数据竞争（data race）的概率是比较小的，因此尽可能直接做下去，直到提交的时候才去锁定，所以不会产生任何锁和死锁。但如果这么做，还是有可能会遇到不可预期的结果，例如两个事务都读取了数据库的某一行，经过修改以后写回数据库，这时就遇到了问题。
那么我们为什么要保证事务的隔离性呢？首先我们要了解MySQL在并发场景中可能遇到的问题：
1. 脏读
如果一个事务A向数据库写了数据，但事务还没提交或终止，另一个事务B就看到了事务A写进数据库的数据，这就是脏读。
脏读最大的问题就是可能会读到不存在的数据。比如在上图中，事务B的更新数据被事务A读取，但是事务B回滚了，更新数据全部还原，也就是说事务A刚刚读到的数据并没有存在于数据库中。从宏观来看，就是事务A读出了一条不存在的数据，这个问题是很严重的。
那么脏读如何解决呢？只要在修改时加排他锁，直到事务提交后才释放，读取时加上共享锁后，不允许任何事务修改该数据，只能读取（这样在事务1读取数据的过程中，其他事务就不会修改该数据），之后事务1如果有更新操作，那么会转换为排他锁，其他事务更无权参与进来读写，这样就防止了脏读问题。
2. 不可重复读
在事务A中先后两次读取同一个数据，但是两次读取的结果不一样。脏读与不可重复读的区别在于：前者读到的是其他事务未提交的数据，后者读到的是其他事务已提交的数据。
在InnoDB中，不可重复读由MVCC实现。MVCC的特点就是在同一时刻，不同事务可以读取到不同版本的数据，从而可以解决脏读和不可重复读的问题。MVCC实际上就是通过数据的隐藏列和回滚日志（undo log），实现多个版本数据的共存。这样的好处是，使用MVCC进行读数据的时候，不用加锁，从而避免了同时读写的冲突。
在实现MVCC时，每一行的数据中会额外保存几个隐藏的列，比如当前行创建时的版本号和删除时间和指向undo log的回滚指针。这里的版本号并不是实际的时间值，而是系统版本号。每开始新的事务，系统版本号都会自动递增。事务开始时的系统版本号会作为事务的版本号，用来和查询每行记录的版本号进行比较。每个事务又有自己的版本号，这样事务内执行数据操作时，就通过版本号的比较来达到数据版本控制的目的。
3. 幻读
在事务A中按照某个条件先后两次查询数据库，两次查询结果的行数不同，这种现象称为幻读。不可重复读与幻读的区别可以通俗的理解为：前者是数据变了，后者是数据的行数变了。
幻读是通过next-key lock机制实现的。next-key lock实际上就是行锁的一种，只不过它不只是会锁住当前行记录的本身，还会锁定一个范围。这实际上是一种间隙锁。间隙锁能够防止其他事务在这个间隙修改或者插入记录。
虽然InnoDB使用next-key lock能够避免幻读问题，但却并不是真正的可串行化隔离（MySQL四种隔离级别中的一个）。这还说明，避免脏读、不可重复读和幻读，是达到可串行化的隔离级别的必要不充分条件。可串行化是都能够避免脏读、不可重复读和幻读，但是避免脏读、不可重复读和幻读却不一定达到了可串行化。
下面我们来看MySQL四种隔离级别，SQL标准定义了4类隔离级别，包括了一些具体规则，用来限定事务内外的哪些改变是可见的，哪些是不可见的。低级别的隔离级一般支持更高的并发处理，并拥有更低的系统开销。隔离级别是为了解决上述的三种并发中可能存在的问题而出现的，下面表格中展现了四种隔离级别可以避免的问题。
在实际的数据库设计中，隔离级别越高，导致数据库的并发效率会越低。而隔离级别太低，又会导致数据库在读写过程中会遇到各种乱七八糟的问题。因此在大多数数据库系统中，默认的隔离级别是读已提交（如Oracle）或者可重复读（MySQL的InnoDB引擎）。
（五）一致性
一致性是指事务执行结束后，数据库的完整性约束没有被破坏，事务执行的前后都是合法的数据状态。一致性是事务追求的最终目标，原子性、持久性和隔离性，实际上都是为了保证数据库状态的一致性而存在的。
换句话说，ACID里的AID都是数据库的特征，也就是依赖数据库的具体实现。而唯独这个C，实际上它依赖于应用层，也就是依赖于开发者。这里的一致性是指系统从一个正确的状态，迁移到另一个正确的状态。什么叫正确的状态呢？就是当前的状态满足预定的约束就叫做正确的状态。而事务具备ACID里C的特性是说通过事务的AID来保证我们的一致性。
2020年9月8日