一、什么是事务

事务：是数据库操作的最小工作单元，是作为单个逻辑工作单元执行的一系列操作；这些操作作为一个整体一起向系统提交，要么都执行、要么都不执行；事务是一组不可再分割的操作集合（工作逻辑单元）；

事务的四大特性：

• 原子性(Atomicity)：事务是数据库的逻辑工作单位，事务中包含的各操作要么都做，要么都不做
• 一致性(Consistency)：事务开始前和结束后，数据库的完整性约束没有被破坏 。比如A向B转账，不可能A扣了钱，B却没收到。
• 隔离型(Isolation)：一个事务的执行不能被其它事务干扰。即一个事务内部的操作及使用的数据对其它并发事务是隔离的，并发执行的各个事务之间不能互相干扰。
• 持久性(Durability)：指一个事务一旦提交，它对数据库中的数据的改变就应该是永久性的。接下来的其它操作或故障不应该对其执行结果有任何影响。

个人认为这四大特性总结起来就是两种：

可靠性：原子性、一致性、持久性可以归纳为可靠性。可靠就是要保证数据的一致与不丢失。数据库要保证数据的一致，就要处理commit与rollBack；显然处理commit指令的时候需要记录要提交哪些数据，rollback的时候需要知道回退的原数据。MySQL中commit需要redo log，rollBack 对应undo log

并发控制（隔离性）：当多个并发请求过来，并且其中有一个请求是对数据修改操作的时候会有影响，为了避免读到脏数据，所以需要对事务之间的读写进行隔离，至于隔离到啥程度得看业务系统的场景了，实现这个就得用MySQL 的隔离级别。

二、redo log 与undo log

1、redo log

redo log和undo log都属于InnoDB的事务日志。redo log 主要实现数据的持久化

 

InnoDB作为MySQL的存储引擎，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。

如上图所示mysql采用redo log来处理该问题：当数据修改时，除了修改Buffer Pool中的数据，还会在redo log Buffer 中记录这次操作；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。

MySQL支持用户自定义在commit时如何将log buffer中的日志刷log file中。这种控制通过变量
innodb_flush_log_at_trx_commit 的值来决定。该变量有3种值：0、1、2，默认为1。但注意，这个变量只是控制commit动作是否刷新log buffer到磁盘。

• 当设置为1的时候，事务每次提交都会将log buffer中的日志写入os buffer并调用fsync()刷到log file on disk中。这种方式即使系统崩溃也不会丢失任何数据，但是因为每次提交都写入磁盘，IO的性能较差。
• 当设置为0的时候，事务提交时不会将log buffer中日志写入到os buffer，而是每秒写入os buffer并调用fsync()写入到log file on disk中。也就是说设置为0时是(大约)每秒刷新写入到磁盘中的，当系统崩溃，会丢失1秒钟的数据。
• 当设置为2的时候，每次提交都仅写入到os buffer，然后是每秒调用fsync()将os buffer中的日志写入到log file on disk。

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：

• 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。
• 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。

2、undo log

undo log 的写入时机与redo log一致。

InnoDB实现回滚，靠的是undo log：当事务对数据库进行修改时，InnoDB会生成对应的undo log；如果事务执行失败或调用了rollback，导致事务需要回滚，便可以利用undo log中的信息将数据回滚到修改之前的样子。

undo log属于逻辑日志，它记录的是sql执行相关的信息。当发生回滚时，InnoDB会根据undo log的内容做与之前相反的工作：对于每个insert，回滚时会执行delete；对于每个delete，回滚时会执行insert；对于每个update，回滚时会执行一个相反的update，把数据改回去。以update操作为例：当事务执行update时，其生成的undo log中会包含被修改行的主键(以便知道修改了哪些行)、修改了哪些列、这些列在修改前后的值等信息，回滚时便可以使用这些信息将数据还原到update之前的状态。

三、Mysql的锁机制

当数据库有并发事务的时候，可能会产生数据的不一致，这时候需要一些机制来保证访问的次序，mysql的锁机制可以达到该目的

1. 按照锁的粒度分数据库锁有哪些？锁机制与InnoDB锁算法

在关系型数据库中，可以按照锁的粒度把数据库锁分为行级锁(INNODB引擎)、表级锁(MYISAM引擎)和页级锁(BDB引擎 )。

MyISAM和InnoDB存储引擎使用的锁：

• MyISAM采用表级锁(table-level locking)。
• InnoDB支持行级锁(row-level locking)和表级锁，默认为行级锁

行级锁：行级锁是Mysql中锁定粒度最细的一种锁，表示只针对当前操作的行进行加锁。行级锁能大大减少数据库操作的冲突。其加锁粒度最小，但加锁的开销也最大。行级锁分为共享锁 和 排他锁。

特点：开销大，加锁慢；会出现死锁；锁定粒度最小，发生锁冲突的概率最低，并发度也最高。

表级锁：表级锁是MySQL中锁定粒度最大的一种锁，表示对当前操作的整张表加锁，它实现简单，资源消耗较少，被大部分MySQL引擎支持。最常使用的MYISAM与INNODB都支持表级锁定。表级锁定分为表共享读锁（共享锁）与表独占写锁（排他锁）。

特点：开销小，加锁快；不会出现死锁；锁定粒度大，发出锁冲突的概率最高，并发度最低。

页级锁 ：页级锁是MySQL中锁定粒度介于行级锁和表级锁中间的一种锁。表级锁速度快，但冲突多，行级冲突少，但速度慢。所以取了折衷的页级，一次锁定相邻的一组记录。

特点：开销和加锁时间界于表锁和行锁之间；会出现死锁；锁定粒度界于表锁和行锁之间，并发度一般

从锁的类别上来讲，有共享锁和排他锁。

• 共享锁（S锁）: 又叫做读锁。当用户要进行数据的读取时，对数据加上共享锁。共享锁可以同时加上多个。事务T对数据对象A加上共享锁，则事务T可以读A但不能修改A，其他事务只能再对A加共享锁，而不能加排他锁，直到T释放A上的共享锁。这保证了其他事务可以读A，但在T释放A上的共享锁之前不能对A做任何修改。
• 排他锁（X锁）: 又叫做写锁。当用户要进行数据的写入时，对数据加上排他锁。排他锁只可以加一个。若事务T对数据对象A加上排他锁，事务T可以读A也可以修改A，其他事务不能再对A加任何锁，直到T释放A上的锁。这保证了其他事务在T释放A上的排他锁之前不能再读取和修改A。

2、InnoDB锁的特性

由于 MySQL 的Innodb引擎的行锁是针对索引加的锁,不是针对记录加的锁,所以虽然是访问不同行的记录,但是如果是使用相同的索引键,是会出现锁冲突的。

在不通过索引条件查询的时候，InnoDB使用的是表锁！

当表有多个索引的时候,不同的事务可以使用不同的索引锁定不同的行,另外,不论 是使用主键索引、唯一索引或普通索引,InnoDB 都会使用行锁来对数据加锁。
即便在条件中使用了索引字段,但是否使用索引来检索数据是由 MySQL 通过判断不同 执行计划的代价来决定的,如果 MySQL 认为全表扫 效率更高,比如对一些很小的表,它 就不会使用索引,这种情况下 InnoDB 将使用表锁,而不是行锁。因此,在分析锁冲突时, 别忘了检查 SQL 的执行计划（explain查看）,以确认是否真正使用了索引。

三、Mysql的隔离机制

Read uncommitted 读未提交：READ UNCOMMITTED级别忽略其它事务放置的锁。使用READ UNCOMMITTED级别运行的事务，能够读取尚未由其它事务提交的改动后的数据值，这些行为称为“脏”读。我们所说的脏读，两个并发的事务，事务A可以读取到事务B未提交的数据。假设事务A回滚，事务B就读取了一行没有提交的数据。这种数据我们觉得是不存在的。

Read committed 读提交：一个事务只能读取另一个事务已经提交的修改。其避免了脏读，但仍然存在不可重复读和幻读问题。大多数数据库的默认级别就是Read committed。比方Sql Server , Oracle。

Repeatable read 反复读：该级别指定了在当前事务提交之前，其它不论什么事务均不能够改动或删除当前事务已读取的数据。并发性低于 READ COMMITTED。由于已读数据的共享锁在整个事务期间持有，而不是在每一个语句结束时释放。这个隔离级别仅仅是说，不可以改动和删除，可是并没有强制不能插入新的满足条件查询的数据行。所以会产生“幻读”；Mysql的默认隔离级别就是Repeatable read

Serializable 串行读：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

| 隔离级别 | 读数据一致性 | 脏读 | 不可重复读 | 幻读 |
| 未提交读（Read uncommitted） | 最低级别隔离，只能保证不读取物理上损坏的数据 | 是 | 是 | 是 |
| 已提交读（Read committed） | 语句级别 | 否 | 是 | 是 |
| 可重复读（Repeatable read） | 事务级别 | 否 | 否 | 是 |
| 可序列化（Serializable） | 最高级别，事务级 | 否 | 否 | 否 |

• 脏读(Drity Read)：某个事务已更新一份数据，另一个事务在此时读取了同一份数据，由于某些原因，前一个RollBack了操作，则后一个事务所读取的数据就会是不正确的。
• 不可重复读(Non-repeatable read)：在一个事务的两次查询之中数据不一致，这可能是两次查询过程中间插入了一个事务更新了原有的数据。不可重复读主要针对的是update与delete
• 幻读(Phantom Read)：在一个事务的两次查询中数据笔数不一致，例如有一个事务查询了几列(Row)数据，而另一个事务却在此时插入了新的几列数据，先前的事务在接下来的查询中，就会发现有几列数据是它先前所没有的。幻读主要是针对insert；

1、mysql解决幻读的方式：MVCC

在InnoDB中，会在每行数据后添加两个额外的隐藏的值来实现MVCC，这两个值一个记录这行数据何时被创建，另外一个记录这行数据何时过期（或者被删除）。 在实际操作中，存储的并不是时间，而是事务的版本号，每开启一个新事务，事务的版本号就会递增。 在可重读Repeatable reads事务隔离级别下：

• SELECT时，读取创建版本号<=当前事务版本号，并且会移除版本号为空或>当前事务版本号的数据行。
• INSERT时，保存当前事务版本号为行的创建版本号
• DELETE时，保存当前事务版本号为行的删除版本号
• UPDATE时，插入一条新纪录，保存当前事务版本号为行创建版本号，同时保存当前事务版本号到原来删除的行

举例说明MVCC如何避免幻读的：事务A读取age<20的数据，返回5条，Mysql为其创建的事务版本号是10001；此时事务B插入age=18的一条数据，Mysql为其创建的事务版本号是10001；紧接着事务A再次查询age<20的数据，返回依然是5条，也就是事务B新插入的数据对于事务A来说是隔离的。

由此我们发现在RR级别中，通过MVCC机制，虽然让数据变得可重复读，并且避免的幻读，但我们读到的数据可能是历史数据，是不及时的数据，不是数据库当前的数据！这在一些对于数据的时效特别敏感的业务中，就很可能出问题。对于这种读取历史数据的方式，我们叫它快照读 (snapshot read)，而读取数据库当前版本数据的方式，叫当前读 (current read)。很显然，在MVCC中是采取的快照读；如果要实现当前读就需要使用锁机制。