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<html >
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一个热爱学习的 Java 程序员,喜欢 Vue,喜欢深度学习
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<v-card-title style="text-align: left;margin-left: 0.6%;">
<span>面试笔记（三）MySQL事务深入学习</span>
</v-card-title>
<v-card-text style="text-align: left;margin-left: 0.8%;">
面试笔记（三）MySQL事务深入学习
</v-card-text>
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<p>上一篇文章 <a href="https://zdran.com/20200107.html">面试笔记（一）事务连环炮</a> 中，写了下事务的基本概念。这篇文章中将继续深入学习下 MySQL 事务的 ACID 四个特性的实现原理。</p>
<h2 id="1-隔离性"><a href="#1-隔离性" class="headerlink" title="1. 隔离性"></a>1. 隔离性</h2><p>事务的隔离性实现是最复杂的，也是最难的，所以 MySQL 对隔离性做了四个级别的实现。事务的隔离性其实是指，两个事务之间的操作在未提交时相关不可见。这跟 Java 多线程里的可见性正好相反。MySQL 通过 MVCC、锁等手段</p>
<h3 id="1-1-读未提交（Read-uncommitted）"><a href="#1-1-读未提交（Read-uncommitted）" class="headerlink" title="1.1 读未提交（Read uncommitted）"></a>1.1 读未提交（Read uncommitted）</h3><p>这种事务隔离级别下，读到的数据是其他事务没有提交的数据，所以不需要做特殊处理，可以直接读取当前数据即可。</p>
<h3 id="1-2-读已提交（read-committed）"><a href="#1-2-读已提交（read-committed）" class="headerlink" title="1.2 读已提交（read committed）"></a>1.2 读已提交（read committed）</h3><p>MySQL 通过 <strong>多版本并发控制（MVCC）</strong> 实现了 <strong>一致性非锁定读 ** 的能力。当一个事务对某个记录进行操作时，会对该行记录进行加锁，在 RC 级别下，如果另外一个事务要读取当前数据的话，则不会等待锁释放，而是读取行记录的一个快照版本。所以才叫非锁定读。因为读的是快照数据，所以也叫</strong>快照读**。</p>
<p>下面我们开启两个事务看下 RC 级别下的快照读情况。</p>
<p>首先修改 事务隔离级别为 RC 级别，并且设置binlog的模式</p>
<pre><code class="sql">SET session transaction isolation level read committed;
</code></pre>
<p>然后开启事务 A</p>
<pre><code class="sql">begin;
update my_test set name ="李四" where id = 1;
</code></pre>
<p>先不提交，然后我们再打开一个事务B。</p>
<pre><code class="sql">begin;
select * from my_test;
+----+--------+------+
| id | name | age |
+----+--------+------+
| 1 | 张三 | 11 |
+----+--------+------+
1 row in set (0.00 sec)
</code></pre>
<p>然后我们提交一下事务A，发现事务B已经能够读取到最新的数据了。</p>
<pre><code class="sql">begin;
select * from my_test;
+----+--------+------+
| id | name | age |
+----+--------+------+
| 1 | 张三 | 11 |
+----+--------+------+
1 row in set (0.00 sec)
select * from my_test;
+----+--------+------+
| id | name | age |
+----+--------+------+
| 1 | 李四 | 11 |
+----+--------+------+
1 row in set (0.00 sec)
</code></pre>
<p>也就是说，我们可以直接读取到其他事务锁定的数据，这个就是<strong>非锁定读</strong>。读取到的数据是其他事务提交后的数据，没有提交的数据读取不到。所以隔离级别也叫<strong>读已提交</strong>。事务B两次查询请求的结果不一致的现象也叫<strong>不可重复读</strong>，即同一个事务里两次读取的结果不一致。这个问题在 RR 级别下就会解决。</p>
<p>整个 SQL 执行过程：</p>
<table>
<thead>
<tr>
<th align="left">事务A</th>
<th>事务B</th>
</tr>
</thead>
<tbody><tr>
<td align="left">begin;</td>
<td></td>
</tr>
<tr>
<td align="left">update my_test set name =”李四” where id = 1;</td>
<td></td>
</tr>
<tr>
<td align="left"></td>
<td>begin;</td>
</tr>
<tr>
<td align="left"></td>
<td>select * from my_test; <br/>没有读取到更新的数据</td>
</tr>
<tr>
<td align="left">commit;</td>
<td></td>
</tr>
<tr>
<td align="left"></td>
<td>select * from my_test; <br/>读取到更新的数据</td>
</tr>
</tbody></table>
<h3 id="1-3-可重复读（repeatable-read）"><a href="#1-3-可重复读（repeatable-read）" class="headerlink" title="1.3 可重复读（repeatable read）"></a>1.3 可重复读（repeatable read）</h3><p>将事务隔离级别调整到 RR 级别。</p>
<pre><code class="sql">SET session transaction isolation level repeatable read;
</code></pre>
<p>在 RR 隔离级别下可以解决<strong>不可重复读</strong>的问题。使用的方法也是<strong>多版本并发控制（MVCC）</strong>。</p>
<p>首先开启一个 事务 A。执行 读取数据。</p>
<pre><code class="sql">begin;
select * from my_test;
+----+--------+------+
| id | name | age |
+----+--------+------+
| 1 | 李四 | 11 |
+----+--------+------+
</code></pre>
<p>然后开始事务B，执行更新操作，并提交。</p>
<pre><code class="sql">begin;
update my_test set name = "李四2" where id = 1;
commit;
</code></pre>
<p>然后事务A再执行读取操作，发现读取的结果没有变化。</p>
<pre><code class="sql">begin;
select * from my_test;
+----+--------+------+
| id | name | age |
+----+--------+------+
| 1 | 李四 | 11 |
+----+--------+------+
select * from my_test;
+----+--------+------+
| id | name | age |
+----+--------+------+
| 1 | 李四 | 11 |
+----+--------+------+
</code></pre>
<p>所以是解决了<strong>不可重复读</strong>的问题。同一个事务里，第一次读取和第二次读取的数据是一致的。</p>
<p>但是如果你使用下面的语句进行查询的话，就会发现会读到最新的数据</p>
<pre><code class="sql">select * from my_test lock in share mode;
+----+---------+------+
| id | name | age |
+----+---------+------+
| 1 | 李四2 | 11 |
+----+---------+------+
2 rows in set (0.00 sec)
select * from my_test for update;
+----+---------+------+
| id | name | age |
+----+---------+------+
| 1 | 李四2 | 11 |
+----+---------+------+
2 rows in set (0.00 sec)
</code></pre>
<p>这是因为 MySQL 有两种读取方式。一种被称为<strong>快照读</strong>，一种被称为<strong>当前读</strong>。在 MVCC 中 <code> select * from my_test</code> 就是快照读，读取的是快照数据，而<code>select * from my_test lock in share mode;</code> 和 <code>select * from my_test for update;</code> 是当前读，会读取当前版本的数据。MySQL 通过 MVCC 实现了上面这种能力。</p>
<h3 id="1-4-多版本并发控制（MVCC）"><a href="#1-4-多版本并发控制（MVCC）" class="headerlink" title="1.4 多版本并发控制（MVCC）"></a>1.4 多版本并发控制（MVCC）</h3><p>在MySQL中建表时，每个表都会有三列隐藏记录，其中和MVCC有关系的有两列。</p>
<ul>
<li>记录的创建版本号 （DB_TRX_ID）</li>
<li>记录的删除版本号（DB_ROLL_PT）</li>
</ul>
<p>这两列的值是事务的版本号。而事务的版本号是每开启一个新事务，事务版本号就会递增。每次在事务中进行操作时都会使用这两个值。</p>
<p>在 RR 级别下：</p>
<ul>
<li>select时，读取 DB_TRX_ID 小于等于当前事务版本号，DB_ROLL_PT 为空或者大于当前事务版本号的数据。</li>
<li>insert时，保存当前事务版本号为 DB_TRX_ID。</li>
<li>delete时，保存当前事务版本号为 DB_ROLL_PT。</li>
<li>update时，复制需要更新的行，并将当前事务的版本号保存为复制行的 DB_TRX_ID，并更新原行的 DB_ROLL_PT 为当前事务版本号</li>
</ul>
<p>这样就能够保证 RR 级别下的<strong>可重复读</strong>。</p>
<p>下面我们梳理下 RR 级别的操作对 这两个值的影响。</p>
<p>假如当前数据库的数据是下面这样：</p>
<table>
<thead>
<tr>
<th>id</th>
<th>name</th>
<th>age</th>
<th>DB_TRX_ID</th>
<th>DB_ROLL_PT</th>
</tr>
</thead>
<tbody><tr>
<td>1</td>
<td>李四</td>
<td>11</td>
<td>1</td>
<td>NULL</td>
</tr>
</tbody></table>
<p>然后开启事务A 执行查询操作</p>
<pre><code class="sql">begin; # 事务ID = 2
select * from my_test;
+----+--------+------+
| id | name | age |
+----+--------+------+
| 1 | 李四 | 11 |
+----+--------+------+
</code></pre>
<p>根据 MVCC 的要求，<strong>读取 DB_TRX_ID 小于等于当前事务版本号，DB_ROLL_PT 为空或者大于当前事务版本号的数据</strong>。id = 1 的行 DB_TRX_ID = 1 且 DB_ROLL_PT = NULL，所以可以读取到 id = 1 的记录。</p>
<p>然后开启事务 B，执行更新操作，并提交。</p>
<pre><code>begin; # 事务ID = 3
update my_test set name = "李四2" where id = 1;
commit;
</code></pre>
<p>更新时会 <strong>复制需要更新的行，并将当前事务的版本号保存为复制行的 DB_TRX_ID，并更新原行的 DB_ROLL_PT 为当前事务版本号</strong>。所以数据库的数据会变成下面这样：</p>
<table>
<thead>
<tr>
<th>id</th>
<th>name</th>
<th>age</th>
<th>DB_TRX_ID</th>
<th>DB_ROLL_PT</th>
</tr>
</thead>
<tbody><tr>
<td>1</td>
<td>李四</td>
<td>11</td>
<td>1</td>
<td>3</td>
</tr>
<tr>
<td>1</td>
<td>李四2</td>
<td>11</td>
<td>3</td>
<td>NULL</td>
</tr>
</tbody></table>
<p>然后事务 A 再执行查询操作。</p>
<pre><code>begin; # 事务ID = 2
select * from my_test;
+----+--------+------+
| id | name | age |
+----+--------+------+
| 1 | 李四 | 11 |
+----+--------+------+
select * from my_test;
+----+--------+------+
| id | name | age |
+----+--------+------+
| 1 | 李四 | 11 |
+----+--------+------+
</code></pre>
<p>由于第二行数据的 DB_TRX_ID = 3 大于当前事务ID，所以读取不到更新的数据。这样就保证了同一个事务里是<strong>可重复读</strong>的。因为读取的是快照数据。而 RC 级别下能够读取到第二行数据，是因为 RC 级别下的 select 操作读取的永远是最新的数据。没有对这两个值进行校验。<strong>快照读</strong>的快照数据就是说的这里的快照。而<strong>MVCC</strong>里的版本，说的就是DB_TRX_ID和DB_ROLL_PT的数值。如果存在多个事务，同一条数据就会存在多个版本号。所以叫多版本。</p>
<h3 id="1-5-串行化（Serializable）"><a href="#1-5-串行化（Serializable）" class="headerlink" title="1.5 串行化（Serializable）"></a>1.5 串行化（Serializable）</h3><p>所有 SQL 全部进行加锁处理，读加读锁排他锁，写加写排他锁。这样就不会有并发的问题了。但是性能很差。</p>
<h3 id="1-6-幻读"><a href="#1-6-幻读" class="headerlink" title="1.6 幻读"></a>1.6 幻读</h3><p>网上的大部分资料上都有提到过，MySQL 的 Innodb 引擎需要在 Serializable 隔离级别下才能够解决幻读问题。下面我们在 RR 级别下来试下。</p>
<p>开启事务A：</p>
<pre><code class="sql">begin; # 事务ID = 5
select * from my_test;
+----+---------+------+
| id | name | age |
+----+---------+------+
| 1 | 李四2 | 11 |
+----+---------+------+
2 rows in set (0.00 sec)
</code></pre>
<p>开启事务B：</p>
<pre><code class="sql">begin; # 事务ID = 6
select * from my_test;
+----+---------+------+
| id | name | age |
+----+---------+------+
| 1 | 李四2 | 11 |
+----+---------+------+
2 rows in set (0.00 sec)
</code></pre>
<p>两个事务里的查询结果是一样的，现在我们在事务ID = 3 的事务里插入一条数据,并提交：</p>
<pre><code class="sql">begin; # 事务ID = 5
select * from my_test;
+----+---------+------+
| id | name | age |
+----+---------+------+
| 1 | 李四2 | 11 |
+----+---------+------+
2 rows in set (0.00 sec)
insert into my_test value(null,'王五',1);
commit;
</code></pre>
<p>根据<strong>MVCC</strong>的特性，我们先看下数据库的表结构。</p>
<p>插入数据之前：</p>
<table>
<thead>
<tr>
<th>id</th>
<th>name</th>
<th>age</th>
<th>DB_TRX_ID</th>
<th>DB_ROLL_PT</th>
</tr>
</thead>
<tbody><tr>
<td>1</td>
<td>李四2</td>
<td>11</td>
<td>3</td>
<td>NULL</td>
</tr>
</tbody></table>
<p>事务会<strong>读取 DB_TRX_ID 小于等于当前事务版本号，DB_ROLL_PT 为空或者大于当前事务版本号的数据</strong>。所以都能读到 id = 1 的数据，是没问题的，现在我们插入新的数据：</p>
<table>
<thead>
<tr>
<th>id</th>
<th>name</th>
<th>age</th>
<th>DB_TRX_ID</th>
<th>DB_ROLL_PT</th>
</tr>
</thead>
<tbody><tr>
<td>1</td>
<td>李四2</td>
<td>11</td>
<td>3</td>
<td>NULL</td>
</tr>
<tr>
<td>2</td>
<td>王五</td>
<td>1</td>
<td>5</td>
<td>NULL</td>
</tr>
</tbody></table>
<p>由于 id = 2 的 DB_TRX_ID = 5 小于 这两个事务，所以正常情况下事务 5 和事务 6 都会读取到最新的数据。这种情况就是<strong>幻读</strong>。我们可以说，事务 6 发生了幻读现象。</p>
<p>但是，我们在事务 6 里执行下查询语句发现并没有出现幻读现象：</p>
<pre><code class="sql">begin; # 事务ID = 6
select * from my_test;
+----+---------+------+
| id | name | age |
+----+---------+------+
| 1 | 李四2 | 11 |
+----+---------+------+
2 rows in set (0.00 sec)
select * from my_test;
+----+---------+------+
| id | name | age |
+----+---------+------+
| 1 | 李四2 | 11 |
+----+---------+------+
2 rows in set (0.00 sec)
</code></pre>
<p><strong>可见在MySQL的 RR级 别中，是解决了幻读的读问题的</strong>，上面的 select 是快照读，下面我们再看下当前读的场景。</p>
<p>首先我们需要插入几条数据。目前的表数据如下：</p>
<pre><code class="sql">mysql> select * from my_test;
+----+---------+------+
| id | name | age |
+----+---------+------+
| 1 | 李四 | 11 |
| 2 | 张三 | 12 |
| 3 | 王五 | 1 |
+----+---------+------+
3 rows in set (0.00 sec)
</code></pre>
<p>然后我们对 <code>age</code> 字段加一下辅助索引：</p>
<pre><code class="sql">alter table my_test add index idx_age(age);
</code></pre>
<p>然后开启两个事务</p>
<pre><code class="sql"> beign; # 事务 ID = 7
update my_test set age = 10 where age = 11;
</code></pre>
<p>执行更新数据但是并不提交，这个时候开启另外一个事务。</p>
<pre><code class="sql">begin; #事务ID = 8
insert into my_test value(null,'赵六',5);
</code></pre>
<p>你会发现，事务8 阻塞在这里了。好像事务7对整张表都进行了加锁。我们执行 <code>rollback</code>命令将两个事务进行回滚。再执行下上面的过程。区别是修改下插入数据的 age 的数值。比如说把 5 改成 13，你会发现竟然执行成功了，没有阻塞。这个现象就是 Innodb 的 Next key 锁在起作用。Next key 锁定是 GAP lock （间隙锁）+ record lock （行锁）组合起来的。</p>
<p>Innodb 首先会将上面的数据分成几段：</p>
<pre><code>（negative infinity,1]
（1,11]
（11,12]
（12，positive infinity）
</code></pre>
<p>事务7会使用 GAP 锁来锁定 (1,11] 这个区间。然后使用行锁锁定 11 这一行，所以你看到的现象就是有些 age 的值是可以插入成功的，因为没有落到 （1,11] 这个区间。需要注意的是。where 条件里的字段一定要有索引，因为没有索引，则这些字段也就没有排序，也就没有区间。除非该事务提交，否则其它事务无法插入任何数据。</p>
<p>行锁防止别的事务修改或删除，GAP锁防止别的事务新增，行锁和GAP锁结合形成的的Next-Key锁共同解决了RR级别在写数据时的幻读问题。</p>
<h2 id="2-一致性-amp-原子性"><a href="#2-一致性-amp-原子性" class="headerlink" title="2.一致性&原子性"></a>2.一致性&原子性</h2><p>事务的一致性和原子性是通过 <strong>undo log</strong>实现的。可以通过 undo log 将事务回滚到之前的装。undo log 是一种逻辑日志。当 Innodb 执行回滚时，会对每个 insert 操作执行一次 delete 操作，对于每个 delete 操作执行一次 insert 操作，对于每个 update 操作都会执行一次相反的 update。这样就实现了事务的一致性和原子性。</p>
<p>此外，undo log 还用于实现 MVCC ，<strong>即 Innodb 中的 MVCC 是通过 undo log 来实现的</strong> 网上的大部分资料都会像上文中一样，用所谓的”隐藏列”来解释MVCC，其实这种解释是一种概念上的说明，Innodb 是通过 undo log 来真正实现的 MVCC。</p>
<p>由于 insert 操作只对当前事务可见，所以 Innodb 将 undo log 分为了 insert undo log 和 update undo log。其中 insert undo log 格式如下图：</p>
<img src="https://tva1.sinaimg.cn/large/008eGmZEly1gnbmys2f4dj30u010v0yo.jpg" alt="20200117-1" style="zoom:37%;" />
<ul>
<li>next：记录了下一个 undo log 的开始位置。</li>
<li>type_cmpl：undo log 的类型，insert undo log 总为11</li>
<li>undo no:：事务ID</li>
<li>table id：对应的表对象</li>
<li>start：记录的是 undo log 的开始位置</li>
</ul>
<p>中间这部分是记录了所有主键的列和值。如果需要 rollback 的话就可以根据这些数据直接定位到具体的行进行操作就可以了。</p>
<p>update undo log 是记录了delete 和 update 两种操作的 undo log。其格式入下图所示：</p>
<img src="https://tva1.sinaimg.cn/large/008eGmZEly1gnbnf5z0nxj30ny1cwtlr.jpg" alt="20200117-2" style="zoom:37%;" />
<p>这里的内容比 insert undo log 要多很多。</p>
<ul>
<li>DATA_TRX_ID：用于 MVCC</li>
<li>DATA_ROLL_PTR：用于 MVCC</li>
<li>update vector：记录的是每个列的修改信息。包括修改前和修改后的值。</li>
</ul>
<p>所以，当触发 MVCC 后，读取的数据其实是 undo log 里的数据。回滚的时候也是根据 update vector 里的数据执行的逆过程。</p>
<h2 id="3-持久性"><a href="#3-持久性" class="headerlink" title="3.持久性"></a>3.持久性</h2><p>数据库的持久性是说事务处理结束后，对数据的修改就是永久的，即便系统故障也不会丢失。所以需要记录事务里的操作。能够在系统故障时恢复数据。这个功能就是通过 <strong>redo log</strong> 实现的。redo log又叫做 **重做日志文件 ** 它由两部分组成一是重做日志缓冲（redo log buffer），是保存在内存里的，所以是易失的。二是重做日志文件（redo log file）是持久化的。与 undo log 不同，redo log 记录的内容不是逻辑日志，而是实际的值。</p>
<p>为了确保日志缓冲每次都能够持久化到日志文件中，所以每次执行 commit 的时候都会执行一次 fsync 操作，所以尽量不要在for循环内使用事务，这样会导致大量的 fsync 操作。而 fsync 操作的效率取决于磁盘的性能。for循环量大时，有可能会影响业务。尽量使用批量操作，一次 commit。</p>
</div>
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