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MySql中的事务详细介绍

易写科技事务是采用的Spring的编程式的事务,我们x选择的数据库选是MySql,存储引擎选用innoDB,innoDB对事务有着良好的支持。这篇文章我们详细介绍事务相关的知识。

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为什么要有事务?






事务广泛的运用于订单系统、银行系统等多种场景。如果有以下一个场景:A用户和B用户是银行的储户。现在A要给B转账500元。那么需要做以下几件事:







1.
检查A的账户余额>500元;







2. A账户扣除500元;







3. B账户增加500元;






正常的流程走下来,A账户扣了500,B账户加了500,皆大欢喜。那如果A账户扣了钱之后,系统出故障了呢?A白白损失了500,而B也没有收到本该属于他的500。以上的案例中,隐藏着一个前提条件:A扣钱和B加钱,要么同时成功,要么同时失败。事务的需求就在于此。

事务是什么?






与其给事务定义,不如说一说事务的特性。众所周知,事务需要满足ACID四个特性。





1. A(atomicity)
原子性。一个事务的执行被视为一个不可分割的最小单元。事务里面的操作,要么全部成功执行,要么全部失败回滚,不可以只执行其中的一部分。





2. C(consistency)
一致性。一个事务的执行不应该破坏数据库的完整性约束。如果上述例子中第2个操作执行后系统崩溃,保证A和B的金钱总计是不会变的。




3. I(isolation)
隔离性。通常来说,事务之间的行为不应该互相影响。然而实际情况中,事务相互影响的程度受到隔离级别的影响。文章后面会详述。




4. D(durability)
持久性。事务提交之后,需要将提交的事务持久化到磁盘。即使系统崩溃,提交的数据也不应该丢失。

事务的四种隔离级别






前文中提到,事务的隔离性受到隔离级别的影响。那么事务的隔离级别是什么呢?事务的隔离级别可以认为是事务的"自私"程度,它定义了事务之间的可见性。隔离级别分为以下几种:






1.READ UNCOMMITTED(未提交读)。在RU的隔离级别下,事务A对数据做的修改,即使没有提交,对于事务B来说也是可见的,这种问题叫脏读。这是隔离程度较低的一种隔离级别,在实际运用中会引起很多问题,因此一般不常用。






2.READ COMMITTED(提交读)。在RC的隔离级别下,不会出现脏读的问题。事务A对数据做的修改,提交之后会对事务B可见,举例,事务B开启时读到数据1,接下来事务A开启,把这个数据改成2,提交,B再次读取这个数据,会读到最新的数据2。在RC的隔离级别下,会出现不可重复读的问题。这个隔离级别是许多数据库的默认隔离级别。






3.REPEATABLE READ(可重复读)。在RR的隔离级别下,不会出现不可重复读的问题。事务A对数据做的修改,提交之后,对于先于事务A开启的事务是不可见的。举例,事务B开启时读到数据1,接下来事务A开启,把这个数据改成2,提交,B再次读取这个数据,仍然只能读到1。在RR的隔离级别下,会出现幻读的问题。幻读的意思是,当某个事务在读取某个范围内的值的时候,另外一个事务在这个范围内插入了新记录,那么之前的事务再次读取这个范围的值,会读取到新插入的数据。Mysql默认的隔离级别是RR,然而mysql的innoDB引擎间隙锁成功解决了幻读的问题。






4.SERIALIZABLE(可串行化)。可串行化是高的隔离级别。这种隔离级别强制要求所有事物串行执行,在这种隔离级别下,读取的每行数据都加锁,会导致大量的锁征用问题,性能最差。





为了帮助理解四种隔离级别,下面这张图可以解释一下:



不同隔离级别所面对的问题,看下图:



很显然,隔离级别越高,它所带来的资源消耗也就越大(锁),因此它的并发性能越低。准确的说,在可串行化的隔离级别下,是没有并发的。

所以说要针对不同的场景去设置不同的事务隔离级别。下面我们说下Mysql中的事务。

MySql中的事务






事务的实现是基于数据库的存储引擎。不同的存储引擎对事务的支持程度不一样。mysql中支持事务的存储引擎有innoDB和NDB。innoDB是mysql默认的存储引擎,默认的隔离级别是RR,并且在RR的隔离级别下更进一步,通过多版本并发控制(MVCC,Multiversion Concurrency Control
)解决不可重复读问题,加上间隙锁(也就是并发控制)解决幻读问题。因此innoDB的RR隔离级别其实实现了串行化级别的效果,而且保留了比较好的并发性能。





事务的隔离性是通过锁实现,而事务的原子性、一致性和持久性则是通过事务日志实现。说到事务日志,不得不说的就是redo和undo。




1.redo log





在innoDB的存储引擎中,事务日志通过重做(redo)日志和innoDB存储引擎的日志缓冲(InnoDB Log Buffer)实现。事务开启时,事务中的操作,都会先写入存储引擎的日志缓冲中,在事务提交之前,这些缓冲的日志都需要提前刷新到磁盘上持久化,这就是DBA们口中常说的“日志先行”(Write-Ahead Logging)。当事务提交之后,在Buffer Pool中映射的数据文件才会慢慢刷新到磁盘。此时如果数据库崩溃或者宕机,那么当系统重启进行恢复时,就可以根据redo log中记录的日志,把数据库恢复到崩溃前的一个状态。未完成的事务,可以继续提交,也可以选择回滚,这基于恢复的策略而定。






在系统启动的时候,就已经为redo log分配了一块连续的存储空间,以顺序追加的方式记录Redo Log,通过顺序IO来改善性能。所有的事务共享redo log的存储空间,它们的Redo Log按语句的执行顺序,依次交替的记录在一起。如下一个简单示例:






记录1:






记录2:






记录3:






记录4:






记录5:





2.undo log





undo log主要为事务的回滚服务。在事务执行的过程中,除了记录redo log,还会记录一定量的undo log。undo log记录了数据在每个操作前的状态,如果事务执行过程中需要回滚,就可以根据undo log进行回滚操作。单个事务的回滚,只会回滚当前事务做的操作,并不会影响到其他的事务做的操作。






以下是undo+redo事务的简化过程






假设有2个数值,分别为A和B,值为1,2





1. start transaction;





2.
记录
A=1
到undo log;





3. update A = 3;





4.
记录
A=3
到redo log;





5.
记录
B=2
到undo log;





6. update B = 4;





7.
记录B = 4
到redo log;





8.
将redo log刷新到磁盘





9. commit






在1-8的任意一步系统宕机,事务未提交,该事务就不会对磁盘上的数据做任何影响。如果在8-9之间宕机,恢复之后可以选择回滚,也可以选择继续完成事务提交,因为此时redo log已经持久化。若在9之后系统宕机,内存映射中变更的数据还来不及刷回磁盘,那么系统恢复之后,可以根据redo log把数据刷回磁盘。






所以,redo log其实保障的是事务的持久性和一致性,而undo log则保障了事务的原子性。

分布式事务






分布式事务的实现方式有很多,既可以采用innoDB提供的原生的事务支持,也可以采用消息队列来实现分布式事务的最终一致性。这里我们主要聊一下innoDB对分布式事务的支持。

如图,mysql的分布式事务模型。模型中分三块:应用程序(AP)、资源管理器(RM)、事务管理器(TM)。






应用程序定义了事务的边界,指定需要做哪些事务;






资源管理器提供了访问事务的方法,通常一个数据库就是一个资源管理器;






事务管理器协调参与了全局事务中的各个事务。






分布式事务采用两段式提交(two-phase commit)的方式。第一阶段所有的事务节点开始准备,告诉事务管理器ready。第二阶段事务管理器告诉每个节点是commit还是rollback。如果有一个节点失败,就需要全局的节点全部rollback,以此保障事务的原子性。





一般分布式事务在互联网大的并发中效率是很低的,尤其是大型的分布式系统的,一些分布式的框架本身就不支持分布式的事务,比如阿里巴巴的Dubbo,一般用一些异步的消息框架来处理,或者分析日志。当然具体还得看业务需求,当然事务的知识远不止本文所说,本文仅做抛砖引玉,不如之处还请谅解。


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