mysql 事务原理详解

前言

事务是mysql Innodb引擎的一大特点，可以说，在日常开发中，对于mysql事务的使用无处不在，因此深入了解并掌握mysql的事务原理很有必要。

一、mysql事务简介

• 事务 是一组操作集合，一个不可分割的工作单位；
• 事务会将所有操作作为一个整体，一起向系统提交或撤销操作请求，这些操作要么同时成功，要么同时失败；

比如 : 张三给李四转账1000块钱，张三银行账户减少1000元，而李四银行账户的钱要增加1000元。 这一组操作就必须在一个事务的范围内，要么都成功，要么都失败

二、事务四大特性

是事务的四大特性，简称ACID

1. 原子性（Atomicity）：事务是不可分割的最小操作单元，要么全部成功，要么全部失败；
2. 一致性（Consistency）：事务完成时，必须使所有的数据都保持一致状态；
3. 隔离性（Isolation）：数据库系统提供的隔离机制，保证事务在不受外部并发操作影响的独立环境下运行；
4. 持久性（Durability）：事务一旦提交或回滚，它对数据库中的数据的改变就是永久的；

三、事务案例演示

下面来模拟一个事务操作，准备如下一张表，并初始化两条数据，来模拟转账的事务操作；

1） 测试一个正常的操作

-- 1. 查询张三余额 

select * from account where name = '张三';

-- 2. 张三余额减1000

update account set money = money - 1000 where name = '张三';


-- 3. 李四余额加1000

update account set money = money + 1000 where name = '李四';

执行完成后，可以看到效果是预期的；

2）测试异常情况

-- 1. 查询张三余额 

select * from account where name = '张三';

-- 2. 张三余额减1000

update account set money = money - 1000 where name = '张三';

1/0

-- 3. 李四余额加1000

update account set money = money + 1000 where name = '李四';

由于这个语句中出现了一个不符合sql语法的错误，执行到1/0的时候报错，导致第三步无法正常执行，最终的结果如下，即张三扣减了1000，但是李四并没有加1000，即数据在操作前后不一致了；

基于上面产生的异常情况，在实际开发过程中，假如是运行在程序中的，为了避免出现这样的问题，就需要通过事务来进行控制；

通过事务控制

在操作之前，我们需要了解下面两个命令

1、查看当前的事务提交方式

SELECT @@autocommit ;

“1”表示自动提交，即在默认情况下，事务是自动提交的，为了模拟事务的效果，我们需要修改下这个事务的自动提交方式；

2、设置事务提交方式

SET @@autocommit = 0 ;

即将提交方式设置为手动提交

1） 测试正常操作

-- 开启事务 

start transaction


-- 1. 查询张三余额 

select * from account where name = '张三';

-- 2. 张三余额减1000

update account set money = money - 1000 where name = '张三';


-- 3. 李四余额加1000

update account set money = money + 1000 where name = '李四';


-- 如果正常执行完毕, 则提交事务

commit;

注意，在未走到 commit之前，上面的更新操作不会被写入到表中，只有执行commit，才算结束，观察数据，发现满足预期的效果；

2）测试异常操作

在上面没有添加事务操作时，走到 1/0 的时候发现数据最终异常了，这时候我们添加上事务的操作，看看效果如何；

首先执行下面一系列操作

start transaction
select * from account where name = '张三';
update account set money = money - 1000 where name = '张三';
1/0;
update account set money = money + 1000 where name = '李四';

这时候，由于有 1/0 的存在，导致执行错误，但是这个时候由于我们开启了手动提交事务，在这种出现了异常的情况下，可以通过执行rollback，执行完成之后，即便发生异常，数据仍然恢复到操作之前的一致状态；

-- 如果执行过程中报错, 则回滚事务
rollback;

四、并发事务问题

在真实的业务场景中，并发操作在大部分情况下，最终将归为对数据库表的并发操作，并发需要解决的问题也就是mysql事务并发需要解决的问题，一般来说，数据库的事务并发带来的影响也是不同的，常见的问题主要分为下面几种；

• 脏读：一个事务读取到另一个事务还未提交的数据；
• 不可重复读：一个事务先后读取同一条数据，但是两次读取到的值不同，叫做不可重复读；
• 幻读：一个事务按照条件查询数据时，没有对应的数据行，但是在插入数据时，却发现这条数据已经存在，好像出现了幻影一样；

五、事务隔离级别

上面介绍了几种并发事务执行过程中可能遇到的问题，这些问题有轻重缓急之分，我们给这些问题按照严重性来排一下序：

脏写 > 脏读 > 不可重复读 > 幻读

一般来说，我们愿意舍弃一部分隔离性来换取一部分性能，可以结合业务的实际情况，设立不同的隔离级别，当然隔离级别越低，并发问题发生的就越多。常用的隔离级别总结如下：

1. READ UNCOMMITTED ：读未提交，在该隔离级别下，所有事务都可以看到其他未提交事务的执行结果。不能避免脏读、不可重复读、幻读；
2. READ COMMITTED ：读已提交，一个事务只能看见已经提交事务所做的改变。这是大多数数据库系统的默认隔离级别（但不是MySQL默认的）。可以避免脏读，但不可重复读、幻读问题仍然存在；
3. REPEATABLE READ ：可重复读，事务A在读到一条数据之后，此时事务B对该数据进行了修改并提交，那么事务A再读该数据，读到的还是原来的内容。可以避免脏读、不可重复读，但幻读问题仍然存在。这是MySQL的默认隔离级别；
4. SERIALIZABLE ：可串行化，确保事务可以从一个表中读取相同的行。在这个事务持续期间，禁止其他事务对该表执行插入、更新和删除操作。所有的并发问题都可以避免，但性能十分低下。能避免脏读、不可重复读和幻读；

针对不同的隔离级别，并发事务可以发生不同严重程度的问题，具体情况如下：

1、查看事务隔离级别

SELECT @@TRANSACTION_ISOLATION;

mysql默认事务隔离级别：REPEATABLE-READ（可重复读）

2、设置事务隔离级别

可以通过下面的语句来手动设置事务的隔离级别

SET [ SESSION | GLOBAL ] TRANSACTION ISOLATION LEVEL { READ UNCOMMITTED | READ COMMITTED | REPEATABLE READ | SERIALIZABLE }

注意：事务隔离级别越高，数据越安全，但是性能越低

六、事务隔离级别操作演示

1、读未提交

这种隔离级别最低，即A事务可以读取到另一个事务未提交的数据，仍然使用上面的accounbt表，开启两个命令行操作窗口；

将当前左边的事务会话隔离级别设置为读未提交

然后，在两个session会话窗口分别开启事务，这时候，在右边的窗口执行更新操作，再次在左边的窗口查询右边窗口更新的这条数据，发现竟然读到了右边窗口未提交的数据，这就是读未提交的效果（脏读）；

2、读已提交

在读未提交，产生了脏读问题，那么使用读已提交这个隔离级别就可以解决这个问题

设置左边的隔离级别为读已提交

set session TRANSACTION ISOLATION LEVEL read COMMITTED;

将表的数据复原后再次重复上面的操作过程，通过结果展示可以发现，在这种隔离级别下，脏读的问题就解决了；

剩下的其他两种操作，有兴趣的同学可以按照同样的方式来操作下，要注意的是各自解决的问题点是什么即可；

spring 框架中的事务

在springboot项目中，通常不需要大家手动去配置事务管理器，这是spring框架在启动的时候，默认会启用jdbc的事务管理器，只需要在使用事务的方法上面，去配置相关的注解即可；

在spring的spring.factories配置文件中，提供了一个默认的 DataSourceTransactionManagerAutoConfiguration 事务管理器，在spring容器初始化的时候，会将这个默认的事务管理器加载到容器中；

七、事务实现原理

通过上面的讲解，我们了解到mysql的事务有4种特性：原子性、一致性、隔离性和持久性。那么事务的四种特性是基于什么机制实现呢？

• 事务的隔离性基于锁机制 实现；
• 而事务的原子性、一致性和持久性由事务的 redo 日志和undo 日志来保证；

REDO LOG：

重做日志 ，提供再写入操作，恢复提交事务修改的页操作，用来保证事务的持久性

该日志文件由两部分组成：重做日志缓冲（redo log buffer）及重做日志文件（redo logfile）,前者是在内存中，后者在磁盘中。当事务提交之后会把所有修改信息都存到该日志文件中, 用于在刷新脏页到磁盘,发生错误时, 进行数据恢复使用；

为什么需要REDO日志

• 在InnoDB引擎的内存结构中，主要的内存区域就是缓冲池，在缓冲池中缓存了很多的数据页，在一个事务执行增删改查等操作时，InnoDB引擎会先操作缓冲池中的数据，如果缓冲池中没有数据，才会通过后台线程，将磁盘中的数据加载到缓冲池，并放到缓冲区内存中，然后对缓冲区的数据进行修改，修改的数据页也叫做脏页；
• 脏页则会在一定的时机，通过后台线程刷新到磁盘中，从而保证缓冲区与磁盘的数据一致；
• 缓冲区的脏页数据并不是实时刷新，而是一段时间之后，将缓冲区的数据刷新到磁盘中；

假如刷写脏页的数据到磁盘过程中出错了，而提示给用户的却是事务提交成功，这样一来，数据就没有持久化到磁盘，这就有问题了，即没有保证事务的持久性，大致的流程如下：

如何解决上面的问题呢？这就要用到 redo log了，在InnoDB中提供了一份日志 redo log；

1. 当对缓冲区数据进行增删改操作后，会先将操作的数据页的变化，记录在redo log buffer中；
2. 在事务提交时，会将redo log buffer中的数据刷新到redo log磁盘文件中；
3. 一段时间后，如果刷新缓冲区的脏页到磁盘时发生错误，此时就可以借助于redo log进行数据恢复，这样就可以保证事务的持久性；
4. 如果脏页成功刷新到磁盘 ，或者数据已经落盘，此时redolog就没有作用了，就可以删除了；
5. 存在的两个redolog文件是循环写；

为什么每次提交事务，要刷新redo log 到磁盘中呢，而不是直接将buffer pool中的脏页刷新到磁盘呢 ?

因为在业务操作中，我们操作数据一般都是随机读写磁盘的，而不是顺序读写磁盘。 而redo log在往磁盘文件中写入数据，由于是日志文件，所以是顺序写的。顺序写的效率，要远大于随机写。 这种先写日志的方式，称之为 WAL（Write-Ahead Logging）。

Redo log 组成

Redo log可简单分为以下两部分：

• 重做日志的缓冲 (redo log buffer) ，保存在内存中，是易失；
• 重做日志文件 (redo log file) ，保存在硬盘中，是持久；

参数设置：innodb_log_buffer_size，redo log buffer 大小，默认 16M ，最大值是4096M，最小值为1M。可以通过命令行进行查看，

show variables like ‘%innodb_log_buffer_size%’;

最后总结下，以一个更新事务为例，redo log 流转过程，如下图所示：

1. 将原始数据从磁盘中读入内存中来，修改数据的内存拷贝；
2. 生成一条重做日志并写入redo log buffer，记录的是数据被修改后的值；
3. 当事务commit时，将redo log buffer中的内容刷新到 redo log file，对 redo log file采用追加 写的方式；
4. 定期将内存中修改的数据刷新到磁盘中；

UNDO LOG

回滚日志 ，回滚行记录到某个特定版本，用来保证事务的原子性、一致性

• undo log和redo log记录物理日志不一样，它是逻辑日志；
• 可以认为当delete一条记录时，undolog中会记录一条对应的insert记录，反之亦然，当update一条记录时，它记录一条对应相反的update记录；
• 当执行rollback时，就可以从undo log中的逻辑记录读取到相应的内容并进行回滚；

其实在使用分布式事务框架的时候，其底层实现原理也是借助了 undo log的思想，记录了反向操作的sql语句，以便于事务回滚时使用；

undo 的类型

在InnoDB存储引擎中，undo log分为：

• insert undo log
• update undo log

undo log 生成过程

在innodb 中，表的数据行记录结构如下所示，可以理解这是一个数据行完整的逻辑存储结构；

当我们执行一个insert操作，即给表中添加一条记录时，比如下面这条语句：

INSERT INTO user (name) VALUES ("tom");

其实对应的undo log中将会反向生成一条delete的记录

同样，当执行 update语句的时候，将会记录本次更新数据之前的相关列字段信息，有了这样的认识后，我们来总结下，当发生回滚的时候，undo log是如何进行的：

• 通过undo no 定位这条数据记录中id为1的数据；
• 把id=1的数据的deletemark还原成0；
• 把id=1的数据的name还原成null；
• 把id=1的数据删除;