MySQL事务之ACID实现原理（全方位解读）

前言
我们都知道MySQL事务的ACID，但是按照严格的标准，只有同时满足ACID特性才是事务；但是在各大数据库厂商的实现中，真正满足ACID的事务少之又少。例如MySQL的NDB Cluster事务不满足持久性和隔离性；InnoDB默认事务隔离级别是可重复读，不满足隔离性；Oracle默认的事务隔离级别为READ COMMITTED，不满足隔离性……
因此与其说ACID是事务必须满足的条件，不如说它们是衡量事务的四个维度。很多的文章也都会介绍事务ACID是什么，但是却很少有人能够介绍到事务ACID的实现原理。今天这里就来介绍一下实现原理。

原子性
概念描述：原子性是指一个事务是一个不可分割的工作单位，其中的操作要么都做，要么全部做。如果对于一个事务来说其中的sql语句执行失败，则已经执行的语句也必须要回滚，数据库退回到事务之前的状态。

实现原理
对介绍原子性之前，对于Mysql的事务日志来说，InnoDB提供了两种事务日志： redo log(重做日志)和 undo log(回滚日志)。其中的
重做日志保证的是事物的持久性，
回滚日志保证的是事务的原子性和隔离性
实现的基础。
下面来具体介绍对于原子性实现的关键： 当事务出现回滚时候能够撤销所有已经成功执行的sql语句。
InnoDB能够实现回滚的主要原因就是靠undo log： 当事务对数据库进行修改的时候，InnoDB会生成对应的undo log ；如果此时事务执行失败或者调动了 rollback，导致事务出现回滚情况，可以利用undo log中的信息将数据回滚到修改前的样子

undo log 属于一个逻辑日志，它用来记录的是sql执行相关的信息。对于一个insert语句在回滚时候会执行delete，相反也是如此。例如对于一个update在执行的时候，其生成的undolog 中会包含被修改的主键（以便知道修改了哪些行，修改了哪些列）以便在回滚时候能够使用这些记录的信息将数据还原到执行之前。

持久性
概念描述： 事务一旦提交，他对数据库的改变就是永久的，接下来的其他操作或是故障都不应该对其造成影响。

实现的原理
前面提到了InnoDB实现了两个事务日志，首先我们来聊一下redo log 存在的背景。

InnoDB作为MySQL的存储引擎（在5.1版本以后），数据是存放在磁盘中的，但如果每次读写数据都需要磁盘IO，效率会很低。为此，InnoDB提供了缓存(Buffer Pool)，Buffer Pool中包含了磁盘中部分数据页的映射，作为访问数据库的缓冲：
当从数据库读取数据时，会首先从Buffer Pool中读取，如果Buffer Pool中没有，则从磁盘读取后放入Buffer Pool；当向数据库写入数据时，会首先写入Buffer Pool，Buffer Pool中修改的数据会定期刷新到磁盘中（这一过程称为刷脏）。

Buffer Pool的使用大大提高了读写数据的效率，但是也带了新的问题：如果MySQL宕机，而此时Buffer Pool中修改的数据还没有刷新到磁盘，就会导致数据的丢失，事务的持久性无法保证。

于是，redo log被引入来解决这个问题：当数据修改时，除了修改Buffer Pool中的数据，还会在redo log记录这次操作；当事务提交时，会调用fsync接口对redo log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。redo log采用的是WAL（Write-ahead logging，预写式日志），所有修改先写入日志，再更新到Buffer Pool，保证了数据不会因MySQL宕机而丢失，从而满足了持久性要求。

既然redo log也需要在事务提交时将日志写入磁盘，为什么它比直接将Buffer Pool中修改的数据写入磁盘(即刷脏)要快呢？主要有以下两方面的原因：
（1）刷脏是随机IO，因为每次修改的数据位置随机，但写redo log是追加操作，属于顺序IO。
（2）刷脏是以数据页（Page）为单位的，MySQL默认页大小是16KB，一个Page上一个小修改都要整页写入；而redo log中只包含真正需要写入的部分，无效IO大大减少。

redo log 与 binlog
我们知道，在MySQL中还存在binlog(二进制日志)也可以记录写操作并用于数据的恢复，但二者是有着根本的不同的：

（1）作用不同：redo log是用于crash recovery的，保证MySQL宕机也不会影响持久性；binlog是用于point-in-time recovery的，保证服务器可以基于时间点恢复数据，此外binlog还用于主从复制。
（2）层次不同：redo log是InnoDB存储引擎实现的，而binlog是MySQL的服务器层(可以参考文章前面对MySQL逻辑架构的介绍)实现的，同时支持InnoDB和其他存储引擎。
（3）内容不同：redo log是物理日志，内容基于磁盘的Page；binlog的内容是二进制的，根据binlog_format参数的不同，可能基于sql语句、基于数据本身或者二者的混合。
（4）写入时机不同：binlog在事务提交时写入；redo log的写入时机相对多元：

前面曾提到：当事务提交时会调用fsync对redo log进行刷盘；这是默认情况下的策略，修innodb_flush_log_at_trx_commit参数可以改变该策略，但事务的持久性将无法保证。
除了事务提交时，还有其他刷盘时机：如master thread每秒刷盘一次redo log等，这样的好处是不一定要等到commit时刷盘，commit速度大大加快。
隔离性
定义：与原子性，持久性侧重于研究事务本身不同，隔离性研究的是不同事务之间的相互影响。是指，事务内部的操作与其他的事务是隔离的，并发执行的各个事务之间是不能相互干扰。隔离性，对应了事务隔离级别中的 Serializable，但是在我们的实际的开发中很少使用到可串行化。
隔离性追求的是并发情形下事务之间不会相互干扰，简单起见，我们仅考虑最简单的读操作和写操作(暂时不考虑带锁读等特殊操作)，那么隔离性的探讨，主要可以分为两个方面：

(一个事务)写操作对(另一个事务)写操作的影响：锁机制保证隔离性
(一个事务)写操作对(另一个事务)读操作的影响：MVCC保证隔离性
锁机制
首先来看两个事务的写操作之间的相互影响。隔离性要求同一时刻只能有一个事务对数据进行写操作，InnoDB通过锁机制来保证这一点。
锁机制的基本原理可以概括为：
事务在修改数据之前，需要先获得相应的锁；获得锁之后，事务便可以修改数据；该事务操作期间，这部分数据是锁定的，其他事务如果需要修改数据，需要等待当前事务提交或回滚后释放锁。

行锁与表锁
按照粒度，分为表锁与行锁：
MyISAM 支持表锁，InnoDB 支持表锁和行级锁，默认是行级锁。
表级锁：开销小，加锁快，不会出现死锁。锁定粒度大，发送锁冲突的概率比较高，并发处理效果较低。
行级锁： 开销大，加锁慢，会出现死锁，锁定粒度较大，发生锁冲突的概率会小一点，并发处理的效果高

下面开始介绍事务过程中的可能出现的情况，其实下面所介绍的也都是与锁隔离性相关的问题： 先来介绍一下可能出现的问题：

脏读，不可重复读和幻读（就是并发问题）

Mysql的隔离级别，
未提交读（RU）
所有事务都可以看到其他未提交事务的执行结果， 即在未提交读级别，事务的修改，即使没有提交，对其他事务也是可见的，该隔离级别很少使用到，也被称为脏读。

提交读（RC）
大多数的数据库默认的隔离级别是 提交读，但是对于Mysql不是 提交读：一个事务开始时，只能“看见”已经提交的事物所做的修改。换句话说一个事务从开始直到提交之前，所做的任何修改都是对其他事务不可见的。这个级别也叫作不可重复读。

可重复读（RR）
解决了脏读了问题，该级别保证了在同一个事务多次读取同样记录的结果是一致的。但是可重复读还是无法解决幻读的问题： 什么是幻读 指的是当某个事务在读取某个范围内的记录的时候，另外一个事务又在该范围内插入了新的记录，当之前的事务再次读取该范围的记录时候 就会产生 幻行**。InnoDB 和XtraDB 存储引擎通过版本并发控制解决而了幻读的问题
可重复读是Mysql的事务的默认隔离级别。**
注意在 SQL标准中，RR是无法避免幻读问题，但是InnoDB实现的RR避免了幻读问题。

可串行化读
是最高的隔离级别，通过强制事务串行化执行，避免了前面所说到的幻读的问题。就是可串行化 会在读取的每一行数据上都加上锁，但是这样会导致超时和锁争用问题。

能够具体解决的问题：

MVCC
前面讲到了 RR解决了 脏读，不可重复读，幻读等问题使用到的就是MVCC（Multi-Version Concurrency Control） 既多版本的并发控制：在同一个时刻，不同的事物读取到的数据可能是不同的（多版本）。对于MVCC来说最大的优点就是读不加锁，因此读写不冲突，并发性能好
InnoDB实现MVCC，多个版本的数据可以共存，主要是依靠数据的隐藏列(也可以称之为标记位)和undo log。其中数据的隐藏列包括了该行数据的版本号、删除时间、指向undo log的指针等等；当读取数据时，MySQL可以通过隐藏列判断是否需要回滚并找到回滚需要的undo log，从而实现MVCC。

如何解决脏读

当事务A在T3时间节点读取zhangsan的余额时，会发现数据已被其他事务修改，且状态为未提交。此时事务A读取最新数据后，根据数据的undo log执行回滚操作，得到事务B修改前的数据，从而避免了脏读

如何解决不可重复读

当事务A在T2节点第一次读取数据时，会记录该数据的版本号（数据的版本号是以row为单位记录的），假设版本号为1；当事务B提交时，该行记录的版本号增加，假设版本号为2；当事务A在T5再一次读取数据时，发现数据的版本号（2）大于第一次读取时记录的版本号（1），因此会根据undo log执行回滚操作，得到版本号为1时的数据，从而实现了可重复读。

如何解决幻读
nnoDB实现的RR通过next-key lock机制避免了幻读现象。

next-key lock是行锁的一种，实现相当于record lock(记录锁) + gap lock(间隙锁)；其特点是不仅会锁住记录本身(record lock的功能)，还会锁定一个范围(gap lock的功能)。当然，这里我们讨论的是不加锁读：此时的next-key lock并不是真的加锁，只是为读取的数据增加了标记（标记内容包括数据的版本号等）；

当事务A在T2节点第一次读取0

总结
概括来说，InnoDB实现的RR，通过锁机制、数据的隐藏列、undo log和类next-key lock，实现了一定程度的隔离性，可以满足大多数场景的需要。不过需要说明的是，RR虽然避免了幻读问题，但是毕竟不是Serializable，不能保证完全的隔离。

一致性
概念描述：一致性是指事物执行结束后，数据库的完整性没有被破坏，事务执行的前后都是合法的数据状态。数据库的完整性包括但是不限于：
实体完整性（如行的主键存在且唯一）
列完整性（如字段的类型，大小，长度符合要求），
外键约束（外键约束还存在）
用户自定义完整性（如转账前后，两个账户的和应该是不变的）

实现
可以说，一致性是事物追求的最终目标，前面提到的原子性，隔离性，持久性都是为了保证数据库的一致性。此外除了数据库底层的保障，一致性的实现也需要应用层的保障。

保证原子性、持久性和隔离性，如果这些特性无法保证，事务的一致性也无法保证
数据库本身提供保障，例如不允许向整形列插入字符串值、字符串长度不能超过列的限制等
应用层面进行保障，例如如果转账操作只扣除转账者的余额，而没有增加接收者的余额，无论数据库实现的多么完美，也无法保证状态的一致
总结：
下面来总结一下 ACID （最后篇）

原子性： 语句要么都执行，要么都不是执行，是事务最核心的特性，事务本身来说就是以原子性历来定义的，实现主要是基于undo log
持久性： 保证事务提交之后，不会因为宕机等其他的原因而导致数据的丢失，主要是基于 redo log实现
隔离性： 保证事务与事务之间的执行是相互隔离的，事务的执行不会受到其他事务的影响。InnoDB存储引擎默认的数据库隔离级别是 RR ，RR又主要是基于锁机制，数据的隐藏列，undo log类 以及 next-key lock机制
一致性： 事务追求的最终目标，一致性的实现即需要数据库层面的保障，也需要应用层面的保障。
以上就是数据ACID的全部内容，觉得不止要说出什么是ACID还要明白具体的实现才是最重要的，以上有什么不对的地方也希望大家能够帮忙指出一起学习与进步。