数据库ACID特性

ACID介绍

ACID，是指数据库管理系统（DBMS）在写入或更新资料的过程中，为保证事务（transaction）是正确可靠的，所必须具备的四个特性：原子性（atomicity，或称不可分割性）、一致性（consistency）、隔离性（isolation，又称独立性）、持久性（durability）。

原子性（atomicity）

一个事务必须被视为一个不可分割的最小工作单元，整个事务中的所有操作要么全部提交成功，要么全部失败回滚，对于一个事务来说，不可能只执行其中的一部分操作，这就是事务的原子性。

一个事务包含多个操作，这些操作要么全部执行，要么全都不执行。实现事务的原子性，要支持回滚操作，在某个操作失败后，回滚到事务执行之前的状态。 回滚实际上是一个比较高层抽象的概念，大多数DB在实现事务时，是在事务操作的数据快照上进行的（比如，MVCC），并不修改实际的数据，如果有错并不会提交，所以很自然的支持回滚。 而在其他支持简单事务的系统中，不会在快照上更新，而直接操作实际数据。可以先预演一边所有要执行的操作，如果失败则这些操作不会被执行，通过这种方式很简单的实现了原子性。

一致性（consistency）

数据库总是从一个一致性的状态转换到另一个一致性的状态。事务的一致性决定了一个系统设计和实现的复杂度，也导致了事务的不同隔离级别。

事务可以不同程度的一致性：

• 强一致性：读操作可以立即读到提交的更新操作。
• 弱一致性：提交的更新操作，不一定立即会被读操作读到，此种情况会存在一个不一致窗口，指的是读操作可以读到最新值的一段时间
• 最终一致性：是弱一致性的特例。事务更新一份数据，最终一致性保证在没有其他事务更新同样的值的话，最终所有的事务都会读到之前事务更新的最新值。如果没有错误发生，不一致窗口的大小依赖于：通信延迟，系统负载等。
• 其他一致性变体还有：

单调一致性：如果一个进程已经读到一个值，那么后续不会读到更早的值。
会话一致性：保证客户端和服务器交互的会话过程中，读操作可以读到更新操作后的最新值。

隔离性（isolation）

并发事务之间互相影响的程度，比如一个事务会不会读取到另一个未提交的事务修改的数据。在事务并发操作时，可能出现的问题有：

• 脏读：事务A修改了一个数据，但未提交，事务B读到了事务A未提交的更新结果，如果事务A提交失败，事务B读到的就是脏数据。
• 不可重复读：在同一个事务中，对于同一份数据读取到的结果不一致。比如，事务B在事务A提交前读到的结果，和提交后读到的结果可能不同。不可重复读出现的原因就是事务并发修改记录，要避免这种情况，最简单的方法就是对要修改的记录加锁，这回导致锁竞争加剧，影响性能。另一种方法是通过MVCC可以在无锁的情况下，避免不可重复读。
• 幻读：在同一个事务中，同一个查询多次返回的结果不一致。事务A新增了一条记录，事务B在事务A提交前后各执行了一次查询操作，发现后一次比前一次多了一条记录。幻读是由于并发事务增加记录导致的，这个不能像不可重复读通过记录加锁解决，因为对于新增的记录根本无法加锁。需要将事务串行化，才能避免幻读。

隔离级别从低到高有：

• Read Uncommitted：最低的隔离级别，什么都不需要做，一个事务可以读到另一个事务未提交的结果。所有的并发事务问题都会发生
• Read Committed：只有在事务提交后，其更新结果才会被其他事务看见。可以解决脏读问题。
• Repeated Read：在一个事务中，对于同一份数据的读取结果总是相同的，无论是否有其他事务对这份数据进行操作，以及这个事务是否提交。可以解决脏读、不可重复读。
• Serialization：事务串行化执行，隔离级别最高，牺牲了系统的并发性。可以解决并发事务的所有问题。
  通常，在工程实践中，为了性能的考虑会对隔离性进行折中。

持久性（durability）

一旦事务提交，则其所做的修改就会永久保存到数据库中。此时即使系统崩溃，修改的数据也不会丢失。持久性是个有点模糊的概念，因为实际上持久性也分很多不同的级别。有些持久性策略能够提供非常强的安全保障，而有些则未必。而且不可能有能做到100%的持久性保证策略。

ACID实现

数据库的架构

主要是存储引擎这部分为重点，负责MySQL中数据的存储和提取。MySQL中服务器层不管理事务，事务是由存储引擎实现的。MySQL支持事务的存储引擎有InnoDB、NDB Cluster等，其中InnoDB的使用最为广泛；其他存储引擎不支持事务，如MyIsam、Memory等。一般是InnoDB。

原子性

通过undo log来保证回滚，如果修改DB后没有提交，事物失败后会调用回滚，就会通过undo log来将DB回滚到修改之前的样子。

undo log属于逻辑日志，即根据修改操作“取反”来记录，如insert则为delete，update则为update。

持久性

通过redo log来实现。
InnoDB是有缓存(Buffer Pool)的，可以极大的提高读写数据的效率，如写入DB时是先写缓存，然后定时任务刷脏。但是如果MySQL也挂了，那缓存就丢失了，没来得及刷脏的数据也不见了。因此引入了redo log，先写日志后写缓存。

刷脏是随机IO，改哪里写哪里，且以页为单位，比较慢
redo log顺序IO，追加写入，比较快

redo log与binlog的区别
1、作用不同，前者仅为保证持久性，后者可以基于时间点恢复数据，还能用于主从复制
2、前者为InnoDB的存储引擎实现，后者为服务器层实现，对于其他引擎均可适用
3、前者是物理日志，基于磁盘的页，后者是二进制内容
4、写入时机不同，binlog在每次提交事务时写入，后者看情况

隔离性

锁

表锁：锁定整张表，不会出现死锁，发生锁冲突几率高，并发低（MyISAM）

• 表共享读锁：阻塞写，不阻塞读
• 表独占写锁：阻塞读、写

行锁：仅锁定某一行，会出现死锁，发生锁冲突几率低，并发高（InnoDB）

MySQL的行锁是通过索引加载的，即行锁是加在索引响应的行上的，要是对应的SQL语句没有走索引，则会全表扫描，行锁则无法实现，取而代之的是表锁，此时其它事务无法对当前表进行更新或插入操作

间隙锁：当我们用范围条件而不是相等条件检索数据，并请求共享或排他锁时，InnoDB会给符合条件的已有数据记录的索引项加锁；对于键值在条件范围内并不存在的记录，叫做【间隙】，InnoDB也会对这个"间隙"加锁，这种锁机制就是所谓的间隙锁

MVCC

MVCC全称Multi-Version Concurrency Control，即多版本的并发控制协议

RR解决脏读、不可重复读、幻读等问题，使用的是MVCC：MVCC全称Multi-Version Concurrency Control，即多版本的并发控制协议。下面的例子很好的体现了MVCC的特点：在同一时刻，不同的事务读取到的数据可能是不同的(即多版本)——在T5时刻，事务A和事务C可以读取到不同版本的数据。