深入理解数据库事务 # W18

Transaction作为关系型数据库的核心组成，在数据安全方面有着非常重要的作用，本文会一步步解析事务的核心特性，以获得对事务更深的理解。

什么是事务

数据库几乎是所有系统的核心模块，它将数据有条理地保存在储存介质(磁盘）中，
并在逻辑上，将数据以结构化的形态呈现给用户。支持数据的增、删、改、查，并在过程中保障数据的正确且可靠。

要做到这点并非易事，常见的例子就是银行转账，A账户给B账户转账一个亿(T1)，买一块地盖房子。在这种交易的过程中，有几个问题值得思考：

• 如何同时保证上述交易中，A账户总金额减少一个亿，B账户总金额增加一个亿？ A
• A账户如果同时在和C账户交易(T2)，如何让这两笔交易互不影响？ I
• 如果交易完成时数据库突然崩溃，如何保证交易数据成功保存在数据库中？ D
• 如何在支持大量交易的同时，保证数据的合法性(没有钱凭空产生或消失) ？ C

要保证交易正常可靠地进行，数据库就得解决上面的四个问题，这也就是事务诞生的背景，它能解决上面的四个问题，对应地，它拥有四大特性：

• 原子性（**A**tomicity）: 事务要么全部完成，要么全部取消。 如果事务崩溃，状态回到事务之前（事务回滚）。
• 隔离性（**I**solation）: 如果2个事务 T1 和 T2 同时运行，事务 T1 和 T2 最终的结果是相同的，不管 T1和T2谁先结束。
• 持久性（**D**urability）: 一旦事务提交，不管发生什么（崩溃或者出错），数据要保存在数据库中。
• 一致性（**C**onsistency）: 只有合法的数据（依照关系约束和函数约束）才能写入数据库。

ACID

接下来详细地了解这四大特性：

• 原子性，确保不管交易过程中发生了什么意外状况（服务器崩溃、网络中断等），不能出现A账户少了一个亿，但B账户没到帐，或者A账户没变，但B账户却凭空收到一个亿（数据不一致）。A和B账户的金额变动要么同时成功，要么同时失败(保持原状)。
• 隔离性，如果A在转账1亿给B（T1），同时C又在转账3亿给A（T2），不管T1和T2谁先执行完毕，最终结果必须是A账户增加2亿，而不是3亿，B增加1亿，C减少3亿。
• 持久性，确保如果 T1 刚刚提交，数据库就发生崩溃，T1执行的结果依然会保持在数据库中。
• 一致性，确保钱不会在系统内凭空产生或消失， 依赖原子性和隔离性。

可以看出，原子性、隔离性、一致性的根本问题，是不同的事务同时对同一份数据(A账户)进行写操作(修改、删除、新增)，如果事务中都只是读数据的话，那么它们可以随意地同时进行，反正读到的数据都是一样的。

如果，几个互不知晓的事务在同时修改同一份数据，那么很容易出现后完成的事务覆盖了前面的事务的结果，导致不一致。 事务在最终提交之前都有可能会回滚，撤销所有修改：
1. 如果T1事务修改了A账户的数据，
2. 这时T2事务读到了更新后的A账户数据，并进行下一步操作，
3. 但此时T1事务却回滚了，撤销了对A账户的修改，
4. 那么T2读取到的A账户数据就是非法的，这会导致数据不一致。

这些问题都是事务需要避免的。

如何保证原子性

begin; -- 开始一个事务
update table set A = A - 1亿; -- 伪sql，仅作示意
update table set B = B + 1亿;
-- 其他读写操作
commit; -- 提交事务

要保证上面操作的原子性， 就得等begin和commit之间的操作全部成功完成后，才将结果统一提交给数据库保存，如果途中任意一个操作失败，就撤销前面的操作，且操作不会提交数据库保存,这样就保证了同生共死。

如何保证隔离性

原子性的问题解决了，但是如果有另外的事务在同时修改数据A怎么办呢？ 虽然可以保证事务的同生共死，但是数据一致性会被破坏。 此时需要引入数据的隔离机制，确保同时只能有一个事务在修改A，一个修改完了，另一个才来修改。 这需要对数据A加上互斥锁：

• 先获得了锁，然后才能修改对应的数据A
• 事务完成后释放锁，给下一个要修改数据A的事务
• 同一时间，只能有一个事务持有数据A的互斥锁
• 没有获取到锁的事务，需要等待锁释放

以上面的事务为例，称作T1，T1在更新A的时候，会给A加上互斥锁，保证同时只能有一个事务在修改A。 那么这个锁什么时候释放呢？ 当A更新完毕后，正在更新B时(T1还没有提交)，有另外一个事务T2想要更新A，它能获取到A的互斥锁吗？

答案是不能， 如果T1在更新完A后，就释放了互斥锁，此时T2获取到T1的最新值，并做修改， 如果一且正常，则万事大吉。 但是如果在T2更新A时，T1因为后面的语句执行失败而回滚了呢？
1. 此时T1会撤销对A的修改，
2. T2得到的A数据就是脏数据，更新脏数据就会导致数据不一致。

所以，在事务中更新某条数据获得的互斥锁，只有在事务提交或失败之后才会释放，在此之前，其他事务是只能读，不能写这条数据的。

这就是隔离性的关键，针对隔离性的强度，有以下四的级别(引用自这篇文章)：

• 串行化(Serializable，SQLite默认模式）：最高级别的隔离。两个同时发生的事务100%隔离，每个事务有自己的”世界”, 串行执行。
• 可重复读（Repeatable read，MySQL默认模式）：如果一个事务成功执行并且添加了新数据(事务提交)，这些数据对其他正在执行的事务是可见的。但是如果事务成功修改了一条数据，修改结果对正在运行的事务不可见。所以，事务之间只是在新数据方面突破了隔离，对已存在的数据仍旧隔离。
• 读取已提交（Read committed，Oracle、PostgreSQL、SQL Server默认模式）：可重复读+新的隔离突破。如果事务A读取了数据D，然后数据D被事务B修改（或删除）并提交，事务A再次读取数据D时数据的变化（或删除）是可见的。这叫不可重复读（non-repeatable read）。
• 读取未提交（Read uncommitted）：最低级别的隔离，是读取已提交+新的隔离突破。如果事务A读取了数据D，然后数据D被事务B修改（但并未提交，事务B仍在运行中），事务A再次读取数据D时，数据修改是可见的。如果事务B回滚，那么事务A第二次读取的数据D是无意义的，因为那是事务B所做的从未发生的修改（已经回滚了嘛）。这叫脏读（dirty read）。

接下来详细解释，假设有下面两个事务同时执行：

begin; -- 事务1
insert into table1 (somevaue); -- 随意写的伪sql
update table2 set aa = aa + 1 where id = 1;
commit;

begin; -- 事务2
select count(*) from table1; -- 第一次读count
select aa from table2 where id = 1; -- 第一次读aa
-- 假设在这个点 事务1成功提交
select count(*) from table1; -- 第二次读count
select aa from table2 where id = 1; -- 第二次读aa
commit;

串行化不用解释了，依次执行，不会产生冲突。
可重复读是什么意思呢？ 事务2执行到一半时，事务1 成功提交：

• 事务2中 第二次读count得到的值和第一次读count得到的值不一样(因为事务1新增了一条数据)，这叫幻读，不隔离新增的数据。
• 事务2中 第一次读aa 和第二次读aa得到的值是一样的，对刚更新的值不可见，隔离已经存在的数据。 可以重复读，读到的数据都是一样的。

读取已提交是什么意思呢？ 事务2执行到一半时，事务1 成功提交：

• 事务2中 第二次读count得到的值和第一次读count得到的值不一样(因为事务1新增了一条数据)，这叫幻读，不隔离新增的数据。
• 事务2中 第一次读aa 和第二次读aa得到的值是不一样的，对刚提交的值可见，不隔离已经存在的数据。 不可以重复读，读到的数据是不一样的(如果成功修改)。

读取未提交是什么意思呢？ 事务2执行到一半时，事务1 还未提交：
- 事务2中 第二次读count得到的值和第一次读count得到的值不一样(因为事务1新增了一条数据)，这叫幻读，不隔离新增的数据。
- 事务2中 第一次读aa 和第二次读aa得到的值是不一样的（事务1未提交），对最新版本的值可见，不隔离已经存在的数据。 不可以重复读，读到的数据是不一样的。
- 如果此时事务1因为其他原因回滚了，事务2第二次读到的数据是无意义的，因为修改没有发生(回滚了)，这叫脏读 。

在现实环境中，串行化一般不会被使用，因为性能太低。

如果对一致性有要求，比如转账交易，那么要使用可重复读，并发性能相对较差。 原因是，为了实现可重复读，在对更新记录加锁时，除了使用记录锁，还可能会使用间隙锁锁住区间(看update语句的where条件)，这会增加其他事务等待时间。

如果对一致性要求不高，一般使用读取已提交, 由于不考虑重复读，在加锁时一般只加记录锁，不会使用间隙锁，并发性较好，据说使用的最多。

如何保证持久性

隔离性的问题解决了，但是如果在事务提交后，事务的数据还没有真正落到磁盘上，此时数据库奔溃了，事务对应的数据会不会丢？

事务会保证数据不会丢，当数据库因不可抗拒的原因奔溃后重启，它会保证：
- 成功提交的事务，数据会保存到磁盘
- 未提交的事务，相应的数据会回滚

事务日志

数据库通过事务日志来达到这个目标。 事务的每一个操作（增/删/改）产生一条日志，内容组成大概如下：

• LSN：一个按时间顺序分配的唯一日志序列号，靠后的操作的LSN比靠前的大。
• TransID：产生操作的事务ID。
• PageID：被修改的数据在磁盘上的位置，数据以页为单位存储。
• PrevLSN：同一个事务产生的上一条日志记录的指针。
• UNDO：取消本次操作的方法，按照此方法回滚。
• REDO：重复本次操作的方法，如有必要，重复此方法保证操作成功。

磁盘上每个页（保存数据的，不是保存日志的）都记录着最后一个修改该数据操作的LSN。数据库会通过解析事务日志，将修改真正落到磁盘上(写盘)，随后清理事务日志(正常情况下)。

这也是数据库在保证数据安全和性能这两个点之前的折中办法：

• 如果每次更新都写盘，由于数据是随机的，会造成大量的随机IO，性能会非常差
• 如果每次更新不马上写盘，那一旦数据库崩溃，数据就会丢失

折中的办法就是：

• 将数据的变更以事务日志的方式，按照时间先后追加到日志缓冲区，由特定算法写入事务日志，这是顺序IO，性能较好
• 通过数据管理器解析事务日志，由特定的算法择机进行写盘

数据库恢复

当数据库从崩溃中恢复时，会有以下几个步骤：
- 解析存在的事务日志，分析哪些事务需要回滚，哪些需要写盘(还没来得及写盘，数据库就崩溃了)。
- Redo，进行写盘。检测对应数据所在数据页的LSN，如果数据页的LSN>=事务操作的LSN，说明已经写过盘，不然进行写盘操作。
- Undo, 按照LSN倒序进行回滚

经过这几个阶段，在数据库恢复后，可以达到奔溃前的状态，也保证了数据的一致性。

转自这里