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MySQL事务篇:ACID原则、事务隔离级别及事务机制原理剖析

来源:互联网 收集:自由互联 发布时间:2022-10-15
引言 众所周知,​​MySQL​​数据库的核心功能就是存储数据,通常是整个业务系统中最重要的一层,可谓是整个系统的“大本营”,因此只要​​MySQL​​存在些许隐患问题,对于整

引言

众所周知,​​MySQL​​数据库的核心功能就是存储数据,通常是整个业务系统中最重要的一层,可谓是整个系统的“大本营”,因此只要​​MySQL​​存在些许隐患问题,对于整个系统而言都是致命的。那此刻不妨思考一个问题:

​​MySQL​​在接受外部数据写入时,有没有可能会发生问题呢?

有人也许会笑着回答:“那怎么可能啊,​​MySQL​​在写入数据时怎么会存在问题呢”。

的确,​​MySQL​​本身在写入数据时并不会有问题,就算部署​​MySQL​​的机器断电/宕机,其内部也有一套健全的机制确保数据不丢失。但往往风险并不来自于表象,虽然​​MySQL​​写入数据没问题,但结合业务来看就会有一个很大的隐患,此话怎讲呐?先看案例:

-- 从库存表中扣减商品数量
UPDATE `zz_inventory` SET ......;

-- 向订单表、订单详情表中插入订单记录
INSERT INTO `zz_order` VALUES(....);
INSERT INTO `zz_order_info` VALUES(....);

-- 向物流表中插入相应的物流信息
INSERT INTO `zz_logistics` VALUES(....);

上述的伪​​SQL​​中,描述的是一个经典下单业务,先扣库存数量、再增加订单记录、再插入物流信息,按照正常的逻辑来看,上面的​​SQL​​也没有问题。但是请仔细想想!实际的项目中,这三组​​SQL​​是会由客户端(​​Java​​线程)一条条发过来的,假设执行到「增加订单记录」时,​​Java​​程序那边抛出了异常,会出现什么问题呢?

乍一想似乎没问题,但仔细一想:Java线程执行时出现异常会导致线程执行中断。

因为​​Java​​线程中断了,所以线程不会再向数据库发送「增加订单详情记录、插入物流信息」的​​SQL​​,此刻再来想想这个场景,由于增加订单详情和物流信息的​​SQL​​都未发送过来,因此必然也不会执行,但此时库存已经扣了,用户钱也付了,但却没有订单和物流信息,这引发的后果估计老板都能杀个程序员祭天了......

其实上面列举的这个案例,在数据库中被称之为事务问题,接下来一起聊一聊。

一、事务的ACID原则

什么是事务呢?事务通常是由一个或一组​​SQL​​组成的,组成一个事务的​​SQL​​一般都是一个业务操作,例如前面聊到的下单:「扣库存数量、增加订单详情记录、插入物流信息」,这一组​​SQL​​就可以组成一个事务。

而数据库的事务一般也要求满足​​ACID​​原则,​​ACID​​是关系型数据库实现事务机制时必须要遵守的原则。

​​ACID​​主要涵盖四条原则,即:

  • ​​A/Atomicity​​:原子性
  • ​​C/Consistency​​:一致性
  • ​​I/Isolation​​:独立性/隔离性
  • ​​D/Durability​​:持久性

那这四条原则分别是什么意思呢?接下来一起聊一聊。

1.1、Atomicity原子性

原子性这个概念,在​​MySQL​​中原子性的含义也大致相同,指组成一个事务的一组​​SQL​​要么全部执行成功,要么全部执行失败,事务中的一组​​SQL​​会被看成一个不可分割的整体,当成一个操作看待。

好比事务​​A​​由​​①、②、③​​条​​SQL​​组成,那这一个事务中的三条​​SQL​​必须全部执行成功,只要其中任意一条执行失败,例如​​②​​执行时出现异常了,此时就会导致事务​​A​​中的所有操作全部失败。

1.2、Consistency一致性

一致性也比较好理解,也就是不管事务发生的前后,​​MySQL​​中原本的数据变化都是一致的,也就是​​DB​​中的数据只允许从一个一致性状态变化为另一个一致性状态。这句话似乎听起来有些绕,不太好理解对嘛?简单解释一下就是:一个事务中的所有操作,要么一起改变数据库中的数据,要么都不改变,对于其他事务而言,数据的变化是一致的,上栗子:

假设此时有一个事务​​A​​,这个事务隶属于一个下单操作,由「⓵扣库存数量、⓶增加订单详情记录、⓷插入物流信息」三这条​​SQL​​操作组成。

一致性的含义是指:在这个事务执行前,数据库中的数据是处于一致性状态的,而​​SQL​​执行完成之后事务提交,数据库中的数据依旧处于一个“一致性”状态,也就是库存数量+订单数量永远是等于最初的库存总数的,比如原本的总库存是​​10000​​个,此时库存剩余​​8888​​个,那也就代表着必须要有​​1112​​条订单数据才行。

这也就是前面说的:“事务发生的前后,​​MySQL​​中原本的数据变化都是一致的”,这句话的含义,不可能库存减了,但订单没有增加,这样就会导致数据库整体数据出现不一致。

如果出现库存减了,但订单没有增加的情况,就代表着事务执行过程中出现了异常,此时​​MySQL​​就会利用事务回滚机制,将之前减的库存再加回去,确保数据的一致性。

但来思考一个问题,如果事务执行过程中,刚减完库存后,​​MySQL​​所在的服务器断电了咋整?似乎无法利用事务回滚机制去确保数据一致性了撒?对于这点大可不必担心,因为​​MySQL​​宕机重启后,会通过分析日志的方式恢复数据,确保一致性(对于这点稍后再细聊)。

1.3、Isolation独立性/隔离性

简单理解原子性和一致性后,再来看看​​ACID​​中的隔离性,在有些地方也称之为独立性,意思就是指多个事务之间都是独立的,相当于每个事务都被装在一个箱子中,每个箱子之间都是隔开的,相互之间并不影响,同样上个栗子:

假设数据库的库存表中,库存数量剩余​​8888​​个,此时有​​A、B​​两个并发事务,这两个事务都是相同的下单操作,由「⓵扣库存数量、增⓶加订单详情记录、⓷插入物流信息」三这条​​SQL​​操作组成。

此时​​A、B​​两个事务一起执行,同一时刻执行减库存的​​SQL​​,因此这里是并发执行的,那两个事务之间是否会互相影响,导致扣的是同一个库存呢?答案是不会,​​ACID​​原则中的隔离性保障了并发事务的顺序执行,一个未完成事务不会影响另外一个未完成事务。

隔离性在底层是如何实现的呢?基于​​MySQL​​的锁机制和​​MVCC​​机制做到的(后续《MySQL事务与锁原理篇》再详细去讲)。

1.4、Durability持久性

相较于之前的原子性、一致性、隔离性来说,持久性是​​ACID​​原则中最容易理解的一条,持久性是指一个事务一旦被提交,它会保持永久性,所更改的数据都会被写入到磁盘做持久化处理,就算​​MySQL​​宕机也不会影响数据改变,因为宕机后也可以通过日志恢复数据。

也就相当于你许下一个诺言之后,那你无论遇到什么情况都会保证做到,就算遇到山水洪灾、地球毁灭、宇宙爆炸.....任何情况也好,你都会保证完成你的诺言为止。

二、MySQL的事务机制综述

刚刚说到的​​ACID​​原则是数据库事务的四个特性,也可以理解为实现事务的基础理论,那接下来一起看看​​MySQL​​所提供的事务机制。在​​MySQL​​默认情况下,一条​​SQL​​会被视为一个单独的事务,同时也无需咱们手动提交,因为默认是开启事务自动提交机制的,如若你想要将多条​​SQL​​组成一个事务执行,那需要显式的通过一些事务指令来实现。

2.1、手动管理事务

在​​MySQL​​中,提供了一系列事务相关的命令,如下:

  • ​​start transaction | begin | begin work​​:开启一个事务
  • ​​commit​​:提交一个事务
  • ​​rollback​​:回滚一个事务

当需要使用事务时,可以先通过​​start transaction​​命令开启一个事务,如下:

-- 开启一个事务
start transaction;

-- 第一条SQL语句
-- 第二条SQL语句
-- 第三条SQL语句

-- 提交或回滚事务
commit || rollback;

对于上述​​MySQL​​手动开启事务的方式,相信大家都不陌生,但大家有一点应该会存在些许疑惑:事务是基于当前数据库连接而言的,而不是基于表,一个事务可以由操作不同表的多条​​SQL​​组成,这句话什么意思呢?看下图:

MySQL事务篇:ACID原则、事务隔离级别及事务机制原理剖析_数据

上面画出了两个数据库连接,假设连接​​A​​中开启了一个事务,那后续过来的所有​​SQL​​都会被加入到一个事务中,也就是图中连接​​A​​,后面的​​SQL②、SQL③、SQL④、SQL⑤​​这五条都会被加入到一个事务中,只要在未曾收到​​commit/rollback​​命令之前,这个连接来的所有​​SQL​​都会加入到同一个事务中,因此对于这点要牢记,开启事务后一定要做提交或回滚处理。

不过在连接​​A​​中开启事务,是不会影响连接​​B​​的,这也是我说的:事务是基于当前数据库连接的,每个连接之间的事务是具备隔离性的,比如上个真实栗子~

此时先打开两个​​cmd​​命令行,然后用命令连接​​MySQL​​,或者也可以用​​Navicat、SQLyog​​等数据库可视化工具,新建两个查询,如下:

MySQL事务篇:ACID原则、事务隔离级别及事务机制原理剖析_sql_02

这里插个小偏门知识:当你在​​Navicat、SQLyog​​​这类可视化工具中,新建一个查询时,本质上它就是给你建立了一个数据库连接,每一个新查询都是一个新的连接。

然后开始在两个查询中编写对应的​​SQL​​命令,先在查询窗口​​①​​中开启一个事务:

-- 先查询一次表数据
SELECT * FROM `zz_users`;
+---------+-----------+----------+----------+---------------------+
| user_id | user_name | user_sex | password | register_time |
+---------+-----------+----------+----------+---------------------+
| 1 | 熊猫 | 女 | 6666 | 2022-08-14 15:22:01 |
| 2 | 竹子 | 男 | 1234 | 2022-09-14 16:17:44 |
| 3 | 子竹 | 男 | 4321 | 2022-09-16 07:42:21 |
| 4 | 1111 | 男 | 8888 | 2022-09-17 23:48:29 |
+---------+-----------+----------+----------+---------------------+

-- 开启事务
start transaction;

-- 修改 ID=4 的姓名为:黑熊
update `zz_users` set `user_name` = "黑熊" where `user_id` = 4;

-- 删除 ID=1 的行数据
delete from `zz_users` where `user_id` = 1;

-- 再次查询一次数据
SELECT * FROM `zz_users`;
+---------+-----------+----------+----------+---------------------+
| user_id | user_name | user_sex | password | register_time |
+---------+-----------+----------+----------+---------------------+
| 2 | 竹子 | 男 | 1234 | 2022-09-14 16:17:44 |
| 3 | 子竹 | 男 | 4321 | 2022-09-16 07:42:21 |
| 4 | 黑熊 | 男 | 8888 | 2022-09-17 23:48:29 |
+---------+-----------+----------+----------+---------------------+

观察上面的结果,对比开启事务前后的的表数据查询,在事务中分别修改、删除一条数据后,再次查询表数据时会观察到表数据已经变化,此时再去查询窗口​​②​​中查询表数据:

SELECT * FROM `zz_users`;
+---------+-----------+----------+----------+---------------------+
| user_id | user_name | user_sex | password | register_time |
+---------+-----------+----------+----------+---------------------+
| 1 | 熊猫 | 女 | 6666 | 2022-08-14 15:22:01 |
| 2 | 竹子 | 男 | 1234 | 2022-09-14 16:17:44 |
| 3 | 子竹 | 男 | 4321 | 2022-09-16 07:42:21 |
| 4 | 1111 | 男 | 8888 | 2022-09-17 23:48:29 |
+---------+-----------+----------+----------+---------------------+

在查询窗口​​②​​中,也就相当于在第二个连接中查询数据时,会发现第一个连接(窗口​​①​​)改变的数据并未影响到第二个连接,啥原因呢?这是因为窗口​​①​​中还未提交事务,所以第一个连接改变的数据不会影响第二个连接。

其实具体的原因是由于​​MySQL​​事务的隔离机制造成的,但对于这点后续再去分析。

此时在查询窗口​​①​​中,输入​​rollback​​命令,让当前事务回滚:

-- 回滚当前连接中的事务
rollback;
-- 再次查询表数据
SELECT * FROM `zz_users`;
+---------+-----------+----------+----------+---------------------+
| user_id | user_name | user_sex | password | register_time |
+---------+-----------+----------+----------+---------------------+
| 1 | 熊猫 | 女 | 6666 | 2022-08-14 15:22:01 |
| 2 | 竹子 | 男 | 1234 | 2022-09-14 16:17:44 |
| 3 | 子竹 | 男 | 4321 | 2022-09-16 07:42:21 |
| 4 | 1111 | 男 | 8888 | 2022-09-17 23:48:29 |
+---------+-----------+----------+----------+---------------------+

结果很明显,当事务回滚后,之前所做的数据更改操作全部都会撤销,恢复到事务开启前的表数据。当然,如果不手动开启事务,执行下述这条​​SQL​​会发生什么情况呢?

update `zz_users` set `user_name` = "黑熊" where `user_id` = 4;

会直接修改表数据,并且其他连接可见,因为​​MySQL​​默认将一条​​SQL​​视为单个事务,同时默认开启自动提交事务,也就是上面这条​​SQL​​执行完了之后就会自动提交。

-- 查看 自动提交事务 是否开启
SHOW VARIABLES LIKE 'autocommit';

-- 关闭或开启自动提交
SET autocommit = 0|1|ON|OFF;
复制代码

上述的​​[0/ON]​​是相同的意思,表示开启自动提交,​​[1/OFF]​​则表示关闭自动提交。

2.2、事务回滚点

在上面简单阐述了事务的基本使用,但假设目前有一个事务,由很多条​​SQL​​组成,但是我想让其中一部分执行成功后,就算后续​​SQL​​执行失败也照样提交,这样可以做到吗?从前面的理论上来看,一个事务要么全部执行成功,要么全部执行失败,似乎做不到啊,但实际上是可以做到的,这里需要利用事务的回滚点机制。

在某些​​SQL​​执行成功后,但后续的操作有可能成功也有可能失败,但不管成功亦或失败,你都想让前面已经成功的操作生效时,此时就可在当前成功的位置设置一个回滚点。当后续操作执行失败时,就会回滚到该位置,而不是回滚整个事务中的所有操作,这个机制则称之为事务回滚点。

在​​MySQL​​中提供了两个关于事务回滚点的命令:

  • ​​savepoint point_name​​:添加一个事务回滚点
  • ​​rollback to point_name​​:回滚到指定的事务回滚点

以前面的案例来演示效果,如下:

-- 先查询一次用户表
SELECT * FROM `zz_users`;
-- 开启事务
start transaction;
-- 修改 ID=4 的姓名为:黑熊
update `zz_users` set `user_name` = "黑熊" where `user_id` = 4;
-- 添加一个事务回滚点:update_name
savepoint update_name;
-- 删除 ID=1 的行数据
delete from `zz_users` where `user_id` = 1;
-- 回滚到 update_name 这个事务点
rollback to update_name;
-- 再次查询一次数据
SELECT * FROM `zz_users`;
-- 提交事务
COMMIT;

上述代码中开启了一个事务,事务中总共修改和删除两条​​SQL​​组成,然后在修改语句后面添加了一个事务回滚点​​update_name​​,在删除语句后回滚到了前面添加的回滚点。

但要注意:回滚到事务点后不代表着事务结束了,只是事务内发生了一次回滚,如果要结束当前这个事务,还依旧需要通过​​commit|rollback;​​命令处理。

其实借助事务回滚点,可以很好的实现失败重试,比如对事务中的每个​​SQL​​添加一个回滚点,当执行一条​​SQL​​时失败了,就回滚到上一条​​SQL​​的事务点,接着再次执行失败的​​SQL​​,反复执行到所有​​SQL​​成功为止,最后再提交整个事务。

当然,这个只是理论上的假设,实际业务中不要这么干~

2.3、MySQL事务的隔离机制

OK~,在前面做的小测试中,咱们会发现不同的数据库连接中,一个连接的事务并不会影响其他连接,当时也稍微的提过一嘴:这是基于事务隔离机制实现的,那接下来重点聊一聊​​MySQL​​的事务隔离机制。其实在​​MySQL​​中,事务隔离机制分为了四个级别:

  • ①​​Read uncommitted/RU​​:读未提交
  • ②​​Read committed/RC​​:读已提交
  • ③​​Repeatable read/RR​​:可重复读
  • ④​​Serializable​​:序列化/串行化

上述四个级别,越靠后并发控制度越高,也就是在多线程并发操作的情况下,出现问题的几率越小,但对应的也性能越差,​​MySQL​​的事务隔离级别,默认为第三级别:​​Repeatable read​​可重复读,但如若想要真正理解这几个隔离级别,得先明白几个因为并发操作造成的问题。

2.3.1、脏读、幻读、不可重复读问题
数据库的脏读问题

首先来看看脏读,脏读的意思是指一个事务读到了其他事务还未提交的数据,也就是当前事务读到的数据,由于还未提交,因此有可能会回滚,如下:

MySQL事务篇:ACID原则、事务隔离级别及事务机制原理剖析_数据_03

比如上图中,​​DB​​连接①/事务​​A​​正在执行下单业务,目前扣减库存、增加订单两条​​SQL​​已经完成了,恰巧此时​​DB​​连接②/事务​​B​​跑过来读取了一下库存剩余数量,就将事务​​A​​已经扣减之后的库存数量读回去了。但好巧不巧,事务​​A​​在添加物流信息时,执行异常导致事务​​A​​全部回滚,也就是原本扣的库存又会增加回去。

在个案例中,事务​​A​​先扣减了库存,然后事务回滚时又加了回去,但连接②已经将扣减后的库存数量读回去操作了,这个过程就被称为数据库脏读问题。这个问题很严重,会导致整个业务系统出现问题,数据最终错乱。

数据库的不可重复读问题

再来看看不可重复读问题,不可重复读问题是指在一个事务中,多次读取同一数据,先后读取到的数据不一致,如下:

MySQL事务篇:ACID原则、事务隔离级别及事务机制原理剖析_sql_04

你没看错,就是对前面那张图稍微做了一点改造,事务​​A​​执行下单业务时,因为添加物流信息的时候出错了,导致整个事务回滚,事务回滚完成后,事务​​A​​就结束了。但事务​​B​​却并未结束,在事务​​B​​中,在事务​​A​​执行时读取了一次剩余库存,然后在事务回滚后又读取了一次剩余库存,仔细想想:​​B​​事务第一次读到的剩余库存是扣减之后的,第二次读到的剩余库存则是扣减之前的(因为​​A​​事务回滚又加回去了)。

在上述这个案例中,同一个事务中读取同一数据,结果却并不一致,也就说明了该数据存在不可重复读问题,这样说似乎有些绕,那再结合可重复读来一起理解: 可重复读的意思是:在同一事务中,不管读取多少次,读到的数据都是相同的。

结合上述可重复读的定义,再去理解不可重复读问题会容易很多,重点是理解可重复、不可重复这个词义,为了更形象化一点,举个生活中的案例:

一张卫生纸,我先拿去擦了一下桌子上的污水渍,然后又放回了原位,当我想上厕所再次拿起时,它已经无法使用了,这就代表着一张卫生纸是不可重复使用的。

一个大铁锤,我先拿去敲一下松掉的桌腿,然后放回了原位,当我又想敲一下墙上的钉子再次拿起时,这个大铁锤是没有发生任何变化的,可以再次用来敲钉子,这就代表大铁锤是可以重复使用的。

相信结合这两个栗子,更能让你明白可重复与不可重复的概念定义。

数据库的幻读问题

对于幻读的解释在网上也有很多资料,但大部分资料是这样描述幻读问题的:

幻读:指同一个事务内多次查询返回的结果集不一样。比如同一个事务​​A​​,在第一次查询表的数据行数时,发现表中有​​n​​条行记录,但是第二次以同等条件查询时,却发现有​​n+1​​条记录,这就好像产生了幻觉。

这个说法实际上并不严谨,第一次读和第二次读同一数据,结果集并不相同,这其实属于一个不可重复读的问题,而并非幻读问题。那接下来举例说明一下什么叫做真正的幻读问题,先上图:

MySQL事务篇:ACID原则、事务隔离级别及事务机制原理剖析_数据_05

做过电商业务的小伙伴都清楚,一般用户购买商品后付的钱会先冻结在平台上,然后由平台在固定的时间内结算用户款,例如七天一结算、半月一结算等方式,在结算业务中通常都会涉及到核销处理,也就是将所有为「已签收状态」的订单改为「已核销状态」。

此时假设连接①/事务​​A​​正在执行「半月结算」这个工作,那首先会读取订单表中所有状态为「已签收」的订单,并将其更改为「已核销」状态,然后将用户款打给商家。

但此时恰巧,某个用户的订单正好到了自动确认收货的时间,因此在事务​​A​​刚刚改完表中订单的状态时,事务​​B​​又向表中插入了一条「已签收状态」的订单并提交了,当事务​​A​​完成打款后,再次查询订单表,结果会发现表中还有一条「已签收状态」的订单数据未结算,这就好像产生了幻觉一样,这才是真正的幻读问题。

当然,这样讲似乎还不是那么令人理解,再举个更通俗易懂的栗子,假设此时平台要升级,用户表中的性别字段,原本是以「男、女」的形式保存数据,现在平台升级后要求改为「​​0、1​​」代替。 因此事务​​A​​开始更改表中所有数据的性别字段,当负责执行事务​​A​​的线程正在更改最后一条表数据时,此时事务​​B​​来了,正好向用户表中插入了一条「性别=男」的数据并提交了,然后事务​​A​​改完原本的最后一条数据后,当再次去查询用户表时,结果会发现表中依旧还存在一条「性别=男」的数据,似乎又跟产生了幻觉一样。

经过上述这两个案例,大家应该能够理解真正的幻读问题,发生幻读问题的原因是在于:另外一个事务在第一个事务要处理的目标数据范围之内新增了数据,然后先于第一个事务提交造成的问题。

数据库脏写问题

其实除开三个读的问题外,还有有一个叫做脏写的问题,也就是多个事务一起操作同一条数据,例如两个事务同时向表中添加一条​​ID=88​​的数据,此时就会造成数据覆盖,或者主键冲突的问题,这个问题也被称之为更新丢失问题。

2.3.2、事务的四大隔离级别

在上面连续讲了脏读、不可重复读以及幻读三个问题,那这些问题该怎么解决呢?其实四个事务隔离级别,解决的实际问题就是这三个,因此一起来看看各级别分别解决了什么问题:

  • ①读未提交:处于该隔离级别的数据库,脏读、不可重复读、幻读问题都有可能发生。
  • ②读已提交:处于该隔离级别的数据库,解决了脏读问题,不可重复读、幻读问题依旧存在。
  • ③可重复读:处于该隔离级别的数据库,解决了脏读、不可重复读问题,幻读问题依旧存在。
  • ④序列化/串行化:处于该隔离级别的数据库,解决了脏读、不可重复读、幻读问题都不存在。

前面提到过,​​MySQL​​默认是处于第三级别的,可以通过如下命令查看目前数据库的隔离级别:

-- 查询方式①
SELECT @@tx_isolation;
-- 查询方式②
show variables like '%tx_isolation%';
+---------------+-----------------+
| Variable_name | Value |
+---------------+-----------------+
| tx_isolation | REPEATABLE-READ |
+---------------+-----------------+
复制代码

其实数据库不同的事务隔离级别,是基于不同类型、不同粒度的锁实现的,因此想要真正搞懂隔离机制,还需要弄明白​​MySQL​​的锁机制,事务与锁机制二者之间本身就是相辅相成的关系,锁就是为了解决并发事务的一些问题而存在的,但对于锁的内容在后续的《MySQL锁篇》再细聊,这里就简单概述一下。

这里先说明一点,事务是基于数据库连接的,数据库连接在《MySQL架构篇》中曾说过:数据库连接本身会有一条工作线程来维护,也就是说事务的执行本质上就是工作线程在执行,因此所谓的并发事务也就是指多条线程并发执行。

多线程其实是咱们的老朋友了,在之前的《并发编程系列》中,几乎将多线程的底裤都翻出来了,因此结合多线程角度来看,脏读、不可重复读、幻读这一系列问题,本质上就是一些线程安全问题,因此需要通过锁来解决,而根据锁的粒度、类型,又分出了不同的事务隔离级别。

读未提交级别

这种隔离级别是基于「写互斥锁」实现的,当一个事务开始写某一个数据时,另外一个事务也来操作同一个数据,此时为了防止出现问题则需要先获取锁资源,只有获取到锁的事务,才允许对数据进行写操作,同时获取到锁的事务具备排他性/互斥性,也就是其他线程无法再操作这个数据。

但虽然这个级别中,写同一数据时会互斥,但读操作却并不是互斥的,也就是当一个事务在写某个数据时,就算没有提交事务,其他事务来读取该数据时,也可以读到未提交的数据,因此就会导致脏读、不可重复读、幻读一系列问题出现。

但是由于在这个隔离级别中加了「写互斥锁」,因此不会存在多个事务同时操作同一数据的情况,因此这个级别中解决了前面说到的脏写问题。

读已提交级别

在这个隔离级别中,对于写操作同样会使用「写互斥锁」,也就是两个事务操作同一事务时,会出现排他性,而对于读操作则使用了一种名为​​MVCC​​多版本并发控制的技术处理,也就是有事务中的​​SQL​​需要读取当前事务正在操作的数据时,​​MVCC​​机制不会让另一个事务读取正在修改的数据,而是读取上一次提交的数据(也就是读原本的老数据)。

也就是在这个隔离级别中,基于同一条数据而言,对于写操作会具备排他性,对于读操作则只能读已提交事务的数据,不会读取正在操作但还未提交的事务数据,为了理解还是简单的说一下其过程,同样有两个事务​​A、B​​。

事务​​A​​的主要工作是负责更新​​ID=1​​的这条数据,事务​​B​​中则是读取​​ID=1​​的这条数据。 此时当​​A​​正在更新数据但还未提交时,事务​​B​​开始读取数据,此时​​MVCC​​机制则会基于表数据的快照创建一个​​ReadView​​,然后读取原本表中上一次提交的老数据。然后等事务​​A​​提交之后,事务​​B​​再次读取数据,此时​​MVCC​​机制又会创建一个新的​​ReadView​​,然后读取到最新的已提交的数据,此时事务​​B​​中两次读到的数据并不一致,因此出现了不可重复读问题。

当然,对于​​MVCC​​​机制以及锁机制这里暂时先不展开叙述,后续会开单章讲解。

可重复读级别

在这个隔离级别中,主要就是解决上一个级别中遗留的不可重复读问题,但​​MySQL​​依旧是利用​​MVCC​​机制来解决这个问题的,只不过在这个级别的​​MVCC​​机制会稍微有些不同。在读已提交级别中,一个事务中每次查询数据时,都会创建一个新的​​ReadView​​,然后读取最近已提交的事务数据,因此就会造成不可重复读的问题。

而在可重复读级别中,则不会每次查询时都创建新的​​ReadView​​,而是在一个事务中,只有第一次执行查询会创建一个​​ReadView​​,在这个事务的生命周期内,所有的查询都会从这一个​​ReadView​​中读取数据,从而确保了一个事务中多次读取相同数据是一致的,也就是解决了不可重复读问题。

虽然在这个隔离级别中,解决了不可重复读问题,但依旧存在幻读问题,也就是事务​​A​​在对表中多行数据进行修改,比如前面的举例,将性别「男、女」改为「​​0、1​​」,此时事务​​B​​又插入了一条性别为男的数据,当事务​​A​​提交后,再次查询表时,会发现表中依旧存在一条性别为男的数据。

序列化/串行化级别

这个隔离级别是最高的级别,处于该隔离级别的​​MySQL​​绝不会产生任何问题,因为从它的名字上就可以得知:序列化意思是将所有的事务按序排队后串行化处理,也就是操作同一张表的事务只能一个一个执行,事务在执行前需要先获取表级别的锁资源,拿到锁资源的事务才能执行,其余事务则陷入阻塞,等待当前事务释放锁。

但这种隔离级别会导致数据库的性能直线下降,毕竟相当于一张表上只能允许单条线程执行了,虽然安全等级最高,可以解决脏写、脏读、不可重复读、幻读等一系列问题,但也是代价最高的,一般线上很少使用。

这种隔离级别解决问题的思想很简单,之前我们分析过,产生一系列问题的根本原因在于:多事务/多线程并发执行导致的,那在这个隔离级别中,直接将多线程化为了单线程,自然也就从根源上避免了问题产生。

是不是非常“银杏花”,虽然我解决不了问题,但我可以直接解决制造问题的人。

略微提一嘴:其实在​​RR​​​级别中也可以解决幻读问题,就是使用临键锁(间隙锁+行锁)这种方式来加锁,但具体的还是放在《MySQL锁篇》详细阐述。

2.3.3、事务隔离机制的命令

简单认识​​MySQL​​事务隔离机制后,接着来看看一些关于事务隔离机制的命令:

-- 方式①:查询当前数据库的隔离级别
SELECT @@tx_isolation;
-- 方式②:查询当前数据库的隔离级别
show variables like '%tx_isolation%';

-- 设置隔离级别为RU级别(当前连接生效)
set transaction isolation level read uncommitted;
-- 设置隔离级别为RC级别(全局生效)
set global transaction isolation level read committed;
-- 设置隔离级别为RR级别(当前连接生效)
-- 这里和上述的那条命令作用相同,是第二种设置的方式
set tx_isolation = 'repeatable-read';
-- 设置隔离级别为最高的serializable级别(全局生效)
set global.tx_isolation = 'serializable';

上述实际上一眼就能看懂,唯一要注意的在于:如果想要让设置的隔离级别在全局生效,一定要记得加上​​global​​关键字,否则生效范围是当前会话,也就是针对于当前数据库连接有效,在其他连接中依旧是原本的隔离级别。

三、MySQL的事务实现原理

到这里为止,一些​​MySQL​​事务相关的概念和基础就已经讲明白了,现在重点来聊一聊​​MySQL​​事务究竟是怎么实现的呢?先把结论抛出来:​​MySQL​​​的事务机制是基于日志实现的。为什么是基于日志实现的呢?一起来展开聊一聊。

3.1、正常SQL的事务机制

在前面聊到过的一点:​​MySQL​​​默认开启事务的自动提交,并且将一条​​SQL​​视为一个事务。那​​MySQL​​在何种情况下会将事务自动提交呢?什么情况下又会自动回滚呢?想要弄明白这个问题,首先得回顾一下讲过的《SQL执行篇-写入SQL的执行流程》,在讲写入类型​​SQL​​的执行流程时,曾讲过一点:任意一条写​​SQL​​的执行都会记录三个日志:​​undo-log、redo-log、bin-log​​。

  • ​​undo-log​​:主要记录​​SQL​​的撤销日志,比如目前是​​insert​​语句,就记录一条​​delete​​日志。
  • ​​redo-log​​:记录当前​​SQL​​归属事务的状态,以及记录修改内容和修改页的位置。
  • ​​bin-log​​:记录每条​​SQL​​操作日志,只要是用于数据的主从复制与数据恢复/备份。

在写​​SQL​​执行记录的三个日志中,​​bin-log​​暂且不需要关心,这个跟事务机制没关系,重点是​​undo-log、redo-log​​这两个日志,其中最重要的是​​redo-log​​这个日志。

​​redo-log​​是一种​​WAL(Write-ahead logging)​​预写式日志,在数据发生更改之前会先记录日志,也就是在​​SQL​​执行前会先记录一条​​prepare​​状态的日志,然后再执行数据的写操作。

但要注意:​​MySQL​​是基于磁盘的,但磁盘的写入速度相较内存而言会较慢,因此​​MySQL-InnoDB​​引擎中不会直接将数据写入到磁盘文件中,而是会先写到​​BufferPool​​缓冲区中,当​​SQL​​被成功写入到缓冲区后,紧接着会将​​redo-log​​日志中相应的记录改为​​commit​​状态,然后再由​​MySQL​​刷盘机制去做具体的落盘操作。

因为默认情况下,一条​​SQL​​会被当成一个事务,数据写入到缓冲区后,就代表执行成功,因此会自动修改日志记录为​​commit​​状态,后续则会由​​MySQL​​的后台线程执行刷盘动作。

举个伪逻辑的例子,例如下述这条插入​​SQL​​的执行过程大致如下:

-- 先记录一条状态为 prepare 的日志
-- 然后执行SQL,在缓冲区中更改对应的数据
INSERT INTO `zz_users` VALUES(5,"黑竹","男","9999","2022-09-24 23:48:29");
-- 写入缓冲区成功后,将日志记录改为 commit状态
-- 返回 [Affected rows: 1],MySQL后台线程执行刷盘动作
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一条​​SQL​​语句组成的事务,其执行过程是不是很容易理解~,接着来看看手动开启事务的实现。

3.2、多条SQL的事务机制

先把前面的案例搬下来,如下:

-- 开启事务
start transaction;
-- 修改 ID=4 的姓名为:黑熊(原本user_name = 1111)
update `zz_users` set `user_name` = "黑熊" where `user_id` = 4;
-- 删除 ID=1 的行数据
delete from `zz_users` where `user_id` = 1;
-- 提交事务
COMMIT;
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比如这段​​SQL​​代码执行的过程又是啥样的呢?一起来瞧一瞧:

①当​​MySQL​​执行时,碰到​​start transaction;​​的命令时,会将后续所有写操作全部先关闭自动提交机制,也就是后续的所有写操作,不管有没有成功都不会将日志记录修改为​​commit​​状态。

②先在​​redo-log​​中为第一条​​SQL​​语句,记录一条​​prepare​​状态的日志,然后再生成对应的撤销日志并记录到​​undo-log​​中,然后执行​​SQL​​,将要写入的数据先更新到缓冲区。

③再对第二条​​SQL​​语句做相同处理,如果有更多条​​SQL​​则逐条依次做相同处理..... ,这里简单的说一下撤销日志长啥样,大致如下:

-- 第一条修改SQL的撤销日志(将修改的姓名字段从 黑熊 改回 1111)
update `zz_users` set `user_name` = "1111" where `user_id` = 4;
-- 第二条删除SQL的撤销日志(将删除的行数据再次插入)
INSERT INTO `zz_users` VALUES(1,"熊猫","女","6666","2022-08-14 15:22:01");
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④直到碰到了​​rollback、commit​​命令时,再对前面的所有写​​SQL​​做相应处理:

如果是​​commit​​提交事务的命令,则先将当前事务中,所有的​​SQL​​的​​redo-log​​日志改为​​commit​​状态,然后由​​MySQL​​后台线程做刷盘,将缓冲区中的数据落入磁盘存储。

如果是​​rollback​​回滚事务的命令,则在​​undo-log​​日志中找到对应的撤销​​SQL​​执行,将缓冲区内更新过的数据全部还原,由于缓冲区的数据被还原了,因此后台线程在刷盘时,依旧不会改变磁盘文件中存储的数据。

OK~,其实事务机制的底层实现也并不麻烦,稍微一推导、一思考就能想明白的道理。

当然,大家有兴趣的再去推导一下:事务撤销点是怎么实现的呢?其实也并不难的,略加思考即可以得到答案。

3.3、事务的恢复机制

现在再来思考一个问题,有没有这么一种可能呢?也就是当​​SQL​​执行时,数据还没被刷写到磁盘中,结果数据库宕机了,那数据是不是就丢了啊?毕竟本地磁盘中的数据,在​​MySQL​​重启后依旧存在,但缓冲区中还未被刷到磁盘的数据呢?因为缓冲区位于内存中,所以里面的数据重启是不会存在的撒?

对于这个问题呢实际上并不需要担心,因为前面聊到过​​redo-log​​是一种预写式日志,会先记录日志再去更新缓冲区中的数据,所以就算缓冲区的数据未被刷写到磁盘,在​​MySQL​​重启时,依旧可以通过​​redo-log​​日志重新恢复未落盘的数据,从而确保数据的持久化特性。

当然,有人或许又会问:那如果在记录​​redo-log​​日志时,​​MySQL​​芭比Q了咋整?如果遇到了这个问题呢,首先得恭喜你,你的运气属于很棒,能碰到这个问题的几率足够你买彩票中五百万了~

玩笑归玩笑,现在回归话题本身,这个问题总不能让它存在是不?毕竟有这个问题对于系统而言也是个隐患啊,但仔细一思考,其实这个问题不必多虑,为啥?推导一下。

首先看看前面的那种情况:数据被更新到缓冲区但没刷盘,然后​​MySQL​​​宕机了,​​MySQL​​会通过日志恢复数据。这里要注意的是:数据被更新到缓冲区代表着​​SQL​​执行成功了,此时客户端会收到​​MySQL​​返回的写入成功提示,只是没有落盘而言,所以​​MySQL​​重启后只需要再次落盘即可。

但如果在记录日志的时候​​MySQL​​宕机了,这代表着​​SQL​​都没执行成功,​​SQL​​没执行成功的话,​​MySQL​​也不会向客户端返回任何信息,因为​​MySQL​​一直没返回执行结果,因此会导致客户端连接超时,而一般客户端都会有超时补偿机制的,比如会超时后重试,如果​​MySQL​​做了热备/灾备,这个重试的时间足够​​MySQL​​重启完成了,因此用户的操作依旧不会丢失(对于超时补偿机制,在各大数据库连接池中是有实现的)。

但如若又有小伙伴纠结:我​​MySQL​​也没做热备/灾备这类的方案呐,此时咋整呢?

如果是这样的情况,那就只能自认倒霉了,毕竟​​MySQL​​挂了一直不重启,不仅仅当前的​​SQL​​会丢失,后续平台上所有的用户操作都会无响应,这属于系统崩溃级别的灾难了,因此只能靠完善系统架构来解决。

四、MySQL事务篇总结

一点点看到这里,《MySQL事务篇》也就接近了尾声,在本篇中对事务机制一点点去引出,慢慢的到事务机制的概述、并发事务的问题、事务的隔离级别、事务的实现原理等诸多方面进行了全面剖析,但大家应该也略微有些不尽兴,毕竟对于隔离级别的具体实现并未讲到,这是由于​​MySQL​​事务与锁机制之间有着千丝万缕的关系,所以在《MySQL锁篇》中会再次详细讲到事务隔离机制的。

当然,由于目前是分布式/微服务架构横行的时代,所以也引出了新的问题,即分布式事务问题,这个问题又需要通过全新的事务机制去处理了,对于这点再讲完《MySQL分库分表》后,会再单开一章《分布式事务篇》去详细阐述,这里头的学问很大~

再次结合​​undo-log、redo-log​​日志来看待​​ACID​​的四大特性:原子性、一致性、隔离性、持久性。

  • 原子性要求事务中所有操作要么全部成功,要么全部失败,这点是基于​​undo-log​​来实现的,因为在该日志中会生成相应的反​​SQL​​,执行失败时会利用该日志来回滚所有写入操作。
  • 持久性要求的是所有​​SQL​​写入的数据都必须能落入磁盘存储,确保数据不会丢失,这点则是基于​​redo-log​​实现的,具体的实现过程在前面事务恢复机制讲过。
  • 隔离性的要求是一个事务不会受到另一个事务的影响,对于这点则是通过锁机制和​​MVCC​​机制实现的,只不过​​MySQL​​屏蔽了加锁和​​MVCC​​的细节,具体的会在后续章节中细聊。
  • 一致性要求数据库的整体数据变化,只能从一个一致性状态变为另一个一致性状态,其实前面的原子性、持久性、隔离性都是为了确保这点而存在的。
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