mysql事务

事务的四大特性(简称ACID)

数据库如果支持事务的操作，那么就具备以下四个特性：

1、原子性(Atomicity)

• 事务是数据库的逻辑工作单位，事务中包括的诸操作要么全做，要么全不做。

2、一致性(Consistency)

• 事务执行的结果必须是使数据库从一个一致性状态变到另一个一致性状态。一致性与原子性是密切相关的。

3、隔离性(Isolation)

• 一个事务的执行不能被其他事务干扰。

4、持续性/永久性(Durability)

• 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。

事务隔离级别

事务不隔离可能导致的问题有：

• 脏读: 脏读就是指当一个事务正在访问数据，并且对数据进行了修改，而这种修改还没有提交到数据库中，这时，另外一个事务也访问这个数据，然后使用了这个数据。
• 幻读：幻读:第一个事务对一个表中的数据进行了修改，这种修改涉及到表中的全部数据行。同时，第二个事务也修改这个表中的数据，这种修改是向表中插入一行新数据。那么，以后就会发生操作第一个事务的用户发现表中还有没有修改的数据行，就好象发生了幻觉一样。
• 不可重复读：是指在一个事务内，多次读同一数据。在这个事务还没有结束时，另外一个事务也访问该同一数据。那么，在第一个事务中的两次读数据之间，由于第二个事务的修改，那么第一个事务两次读到的的数据可能是不一样的。这样就发生了在一个事务内两次读到的数据是不一样的，因此称为是不可重复读。
• 可重复读:可重复读(REPEATABLE READS),由于提交读隔离级别会产生不可重复读的读现象。所以，比提交读更高一个级别的隔离级别就可以解决不可重复读的问题。这种隔离级别就叫可重复读

隔离级别：

• 未提交读(Read Uncommitted)：允许脏读，也就是可能读取到其他会话中未提交事务修改的数据

• 提交读(Read Committed)：只能读取到已经提交的数据。Oracle等多数数据库默认都是该级别 (不重复读)

• 可重复读(Repeated Read)：可重复读。在同一个事务内的查询都是事务开始时刻一致的，InnoDB默认级别。在SQL标准中，该隔离级别消除了不可重复读，但是还存在幻象读

• 串行读(Serializable)：完全串行化的读，每次读都需要获得表级共享锁，读写相互都会阻塞

  针对上面各种情况，数据库在解决上面的问题时定义不同的级别，用户可以根据实际需求在性能和错误之间进行平衡配置。不同的数据库的默认隔离级别是不一样的。

mysql事务实现原理

事务实现有两种方式：一种是通过锁的方式来实现，另外一种是通过MVCC版本进行控制

如果有锁的方式来实现，innodb的锁的类型有：record,gap,Next-Key lock

锁

Record lock

单条索引记录上加锁，record lock锁住的永远是索引，而非记录本身，即使该表上没有任何索引，那么innodb会在后台创建一个隐藏的聚集主键索引，那么锁住的就是这个隐藏的聚集主键索引。所以说当一条sql没有走任何索引时，那么将会在每一条聚集索引后面加X锁，这个类似于表锁，但原理上和表锁应该是完全不同的。

Gap lock

在索引记录之间的间隙中加锁，或者是在某一条索引记录之前或者之后加锁，并不包括该索引记录本身。gap lock的机制主要是解决可重复读模式下的幻读问题，关于幻读的演示和gap锁如何解决了幻读。关于这一块，先给出几个定义

• 快照读：
  简单的select操作，没有lock in share mode或for update，快照读不会加任何的锁，而且由于mysql的一致性非锁定读的机制存在，任何快照读也不会被阻塞。但是如果事务的隔离级别是SERIALIZABLE的话，那么快照读也会被加上共享的next-key锁，本文不对SERIALIZABLE隔离级别做叙述。

• 当前读：
  官方文档的术语叫locking read，也就是insert，update，delete,select..in share mode和select..for update,当前读会在所有扫描到的索引记录上加锁，不管它后面的where条件到底有没有命中对应的行记录。当前读可能会引起死锁。

• 意向锁：
  innodb的意向锁主要用户多粒度的锁并存的情况。比如事务A要在一个表上加S锁，如果表中的一行已被事务B加了X锁，那么该锁的申请也应被阻塞。如果表中的数据很多，逐行检查锁标志的开销将很大，系统的性能将会受到影响。为了解决这个问题，可以在表级上引入新的锁类型来表示其所属行的加锁情况，这就引出了“意向锁”的概念。举个例子，如果表中记录1亿，事务A把其中有几条记录上了行锁了，这时事务B需要给这个表加表级锁，如果没有意向锁的话，那就要去表中查找这一亿条记录是否上锁了。如果存在意向锁，那么假如事务Ａ在更新一条记录之前，先加意向锁，再加Ｘ锁，事务B先检查该表上是否存在意向锁，存在的意向锁是否与自己准备加的锁冲突，如果有冲突，则等待直到事务Ａ释放，而无须逐条记录去检测。事务Ｂ更新表时，其实无须知道到底哪一行被锁了，它只要知道反正有一行被锁了就行了。
  说白了意向锁的主要作用是处理行锁和表锁之间的矛盾，能够显示“某个事务正在某一行上持有了锁，或者准备去持有锁”

• 不可重复读：
  指的是在同一个事务中，连续几次快照读，读取的记录应该是一样的

• 幻读：
  指的是在一个事务A中执行了一个当前读操作，而另外一个事务B在事务A的影响区间内insert了一条记录，这时事务A再执行一个当前读操作时，出现了幻行。这和不可重复读的主要区别就在与事务A中一个是快照读，一个当前读；并且事务B中一个是任何的dml操作，一个只是insert。比如在A中select * from test where id<10 lock in share mode结果集为（1,2,3），这时在B中对test表插入了一条记录4，这时在A中重新查询结果集就是(1,2,3,4），和事务A在第一次查询出来的结果集不一致，这里的4就是幻行。

MVCC版本控制

多版本控制: 指的是一种提高并发的技术。最早的数据库系统，只有读读之间可以并发，读写，写读，写写都要阻塞。引入多版本之后，只有写写之间相互阻塞，其他三种操作都可以并行，这样大幅度提高了InnoDB的并发度。在内部实现中，与Postgres在数据行上实现多版本不同，InnoDB是在undolog中实现的，通过undolog可以找回数据的历史版本。找回的数据历史版本可以提供给用户读(按照隔离级别的定义，有些读请求只能看到比较老的数据版本)，也可以在回滚的时候覆盖数据页上的数据。在InnoDB内部中，会记录一个全局的活跃读写事务数组，其主要用来判断事务的可见性。

定义：

1.read view, 快照snapshot

淘宝数据库内核月报/2017/10/01/
此文虽然是以PostgreSQL进行的说明, 但并不影响理解, 在"事务快照的实现"该部分有细节需要注意:
事务快照是用来存储数据库的事务运行情况。一个事务快照的创建过程可以概括为：
查看当前所有的未提交并活跃的事务，存储在数组中
选取未提交并活跃的事务中最小的XID，记录在快照的xmin中
选取所有已提交事务中最大的XID，加1后记录在xmax中
注意: 上文中在PostgreSQL中snapshot的概念, 对应MySQL中, 其实就是你在网上看到的read view,快照这些概念;
比如何登成就有关于Read view的介绍;
而 此文 却仍是使用快照来介绍;

2.read view 主要是用来做可见性判断的, 比较普遍的解释便是"本事务不可见的当前其他活跃事务", 但正是该解释, 可能会造成一节理解上的误区, 所以此处提供两个参考, 供给大家避开理解误区:

read view中的高水位low_limit_id可以参考 https://github.com/zhangyachen/zhangyachen.github.io/issues/68, https://www.zhihu.com/question/66320138
其实上面第1点中加粗部分也是相关高水位的介绍( 注意进行了+1 )
3.另外, 对于read view快照的生成时机, 也非常关键, 正是因为生成时机的不同, 造成了RC,RR两种隔离级别的不同可见性;

在innodb中(默认repeatable read级别), 事务在begin/start transaction之后的第一条select读操作后, 会创建一个快照(read view), 将当前系统中活跃的其他事务记录记录起来;
在innodb中(默认repeatable committed级别), 事务中每条select语句都会创建一个快照(read view);

参考
With REPEATABLE READ isolation level, the snapshot is based on the time when the first read operation is performed.
使用REPEATABLE READ隔离级别，快照是基于执行第一个读操作的时间。
With READ COMMITTED isolation level, the snapshot is reset to the time of each consistent read operation.
使用READ COMMITTED隔离级别，快照被重置为每个一致的读取操作的时间。

4.undo-log

Undo log是InnoDB MVCC事务特性的重要组成部分。当我们对记录做了变更操作时就会产生undo记录，Undo记录默认被记录到系统表空间(ibdata)中，但从5.6开始，也可以使用独立的Undo 表空间。
Undo记录中存储的是老版本数据，当一个旧的事务需要读取数据时，为了能读取到老版本的数据，需要顺着undo链找到满足其可见性的记录。当版本链很长时，通常可以认为这是个比较耗时的操作（例如bug#69812）。
大多数对数据的变更操作包括INSERT/DELETE/UPDATE，其中INSERT操作在事务提交前只对当前事务可见，因此产生的Undo日志可以在事务提交后直接删除（谁会对刚插入的数据有可见性需求呢！！），而对于UPDATE/DELETE则需要维护多版本信息，在InnoDB里，UPDATE和DELETE操作产生的Undo日志被归成一类，即update_undo
另外, 在回滚段中的undo logs分为: insert undo log 和 update undo log

insert undo log : 事务对insert新记录时产生的undolog, 只在事务回滚时需要, 并且在事务提交后就可以立即丢弃。
update undo log : 事务对记录进行delete和update操作时产生的undo log, 不仅在事务回滚时需要, 一致性读也需要，所以不能随便删除，只有当数据库所使用的快照中不涉及该日志记录，对应的回滚日志才会被purge线程删除。

5.InnoDB存储引擎在数据库每行数据的后面添加了三个字段

• 6字节的事务ID(DB_TRX_ID)字段: 用来标识最近一次对本行记录做修改(insert|update)的事务的标识符, 即最后一次修改(insert|update)本行记录的事务id。
  至于delete操作，在innodb看来也不过是一次update操作，更新行中的一个特殊位将行表示为deleted, 并非真正删除。
• 7字节的回滚指针(DB_ROLL_PTR)字段: 指写入回滚段(rollback segment)的 undo log record (撤销日志记录记录)。
  如果一行记录被更新, 则 undo log record 包含 '重建该行记录被更新之前内容' 所必须的信息。
• 6字节的DB_ROW_ID字段: 包含一个随着新行插入而单调递增的行ID, 当由innodb自动产生聚集索引时，聚集索引会包括这个行ID的值，否则这个行ID不会出现在任何索引中。
  结合聚簇索引的相关知识点, 我的理解是, 如果我们的表中没有主键或合适的唯一索引, 也就是无法生成聚簇索引的时候, InnoDB会帮我们自动生成聚集索引, 但聚簇索引会使用DB_ROW_ID的值来作为主键; 如果我们有自己的主键或者合适的唯一索引, 那么聚簇索引中也就不会包含 DB_ROW_ID 了 。
  关于聚簇索引, 《高性能MySQL》中的篇幅对我来说已经够用了, 稍后会整理一下以前的学习笔记, 然后更新上来。

6.可见性比较算法（这里每个比较算法后面的描述是建立在rr级别下，rc级别也是使用该比较算法,此处未做描述）

设要读取的行的最后提交事务id(即当前数据行的稳定事务id)为 trx_id_current
当前新开事务id为 new_id
当前新开事务创建的快照read view 中最早的事务id为up_limit_id, 最迟的事务id为low_limit_id(注意这个low_limit_id=未开启的事务id=当前最大事务id+1)

比较:

• 1.trx_id_current < up_limit_id, 这种情况比较好理解, 表示, 新事务在读取该行记录时, 该行记录的稳定事务ID是小于, 系统当前所有活跃的事务, 所以当前行稳定数据对新事务可见, 跳到步骤5.
• 2.trx_id_current >= trx_id_last, 这种情况也比较好理解, 表示, 该行记录的稳定事务id是在本次新事务创建之后才开启的, 但是却在本次新事务执行第二个select前就commit了，所以该行记录的当前值不可见, 跳到步骤4。
• 3.trx_id_current <= trx_id_current <= trx_id_last, 表示: 该行记录所在事务在本次新事务创建的时候处于活动状态，从up_limit_id到low_limit_id进行遍历，如果trx_id_current等于他们之中的某个事务id的话，那么不可见, 调到步骤4,否则表示可见。
• 4.从该行记录的 DB_ROLL_PTR 指针所指向的回滚段中取出最新的undo-log的版本号, 将它赋值该 trx_id_current，然后跳到步骤1重新开始判断。
• 5.将该可见行的值返回。

参考

• https://segmentfault.com/a/1190000012650596
• https://www.cnblogs.com/zhoujinyi/p/3437475.html
• https://blog.csdn.net/cug_jiang126com/article/details/50596729