关于java:MySQL-是如何实现-ACID-的

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本文次要探讨 MySQL InnoDB 引擎下 ACID 的实现原理，对于诸如什么是事务，隔离级别的含意等基础知识不做过多论述。

ACID

MySQL 作为一个关系型数据库，以最常见的 InnoDB 引擎来说，是如何保障 ACID 的。

  • （Atomicity）原子性： 事务是最小的执行单位，不容许宰割。原子性确保动作要么全副实现，要么齐全不起作用；
  • （Consistency）一致性： 执行事务前后，数据保持一致；
  • （Isolation）隔离性： 并发拜访数据库时，一个事务不被其余事务所烦扰。
  • （Durability）持久性: 一个事务被提交之后。对数据库中数据的扭转是长久的，即便数据库产生故障。

隔离性

先说说隔离性，首先是四种隔离级别。

隔离级别 阐明
读未提交 一个事务还没提交时，它做的变更就能被别的事务看到
读提交 一个事务提交之后，它做的变更才会被其余事务看到
可反复读 一个事务中，对同一份数据的读取后果总是雷同的，无论是否有其余事务对这份数据进行操作，以及这个事务是否提交。InnoDB 默认级别。
串行化 事务串行化执行，每次读都须要取得表级共享锁，读写互相都会阻塞，隔离级别最高，就义零碎并发性。

不同的隔离级别是为了解决不同的问题。也就是脏读、幻读、不可反复读。

隔离级别 脏读 不可反复读 幻读
读未提交 能够呈现 能够呈现 能够呈现
读提交 不容许呈现 能够呈现 能够呈现
可反复读 不容许呈现 不容许呈现 能够呈现
序列化 不容许呈现 不容许呈现 不容许呈现

那么不同的隔离级别，隔离性是如何实现的，为什么不同事物间可能互不烦扰？答案是 锁 和 MVCC。

锁

先来说说锁，MySQL 有多少锁。

粒度

从粒度上来说就是表锁、页锁、行锁。
表锁有动向共享锁、动向排他锁、自增锁等。
行锁是在引擎层由各个引擎本人实现的。但并不是所有的引擎都反对行锁，比方 MyISAM 引擎就不反对行锁。

行锁的品种

在 InnoDB 事务中，行锁通过给索引上的索引项加锁来实现。这意味着只有通过索引条件检索数据，InnoDB 才应用行级锁，否则将应用表锁。
行级锁定同样分为两种类型：共享锁 和排他锁，以及加锁前须要先取得的动向共享锁和动向排他锁。

  • 共享锁：读锁，容许其余事务再加 S 锁，不容许其余事务再加 X 锁，即其余事务只读不可写。select...lock in share mode 加锁。
  • 排它锁：写锁，不容许其余事务再加 S 锁或者 X 锁。insert、update、delete、for update加锁。

行锁是在须要的时候才加 上的，但并不是不须要了就立即开释，而是要等到事务完结时才开释。这个就是两阶段锁协定。

行锁的实现算法

Record Lock

单个行记录上的锁，总是会去锁住索引记录。

Gap Lock

间隙锁，想一下幻读的起因，其实就是行锁只能锁住行，但新插入记录这个动作，要更新的是记录之间的“间隙”。所以退出间隙锁来解决幻读。

Next-Key Lock

Gap Lock + Record Lock, 左开又闭。

锁之于隔离性

大抵介绍了下锁，能够看到。有了锁，当某事务正在写数据时，其余事务获取不到写锁，就无奈写数据，肯定水平上保障了事务间的隔离。但后面说，加了写锁，为什么其余事务也能读数据呢，不是获取不到读锁吗？

MVCC

后面说到，有了锁，以后事务没有写锁就不能批改数据，但还是能读的，而且读的时候，即便该行数据其余事务已批改且提交，还是能够反复读到同样的值。这就是MVCC，多版本的并发管制，Multi-Version Concurrency Control。

版本链

Innodb 中行记录的存储格局，有一些额定的字段：DATA_TRX_ID 和 DATA_ROLL_PTR。

  • DATA_TRX_ID：数据行版本号。用来标识最近对本行记录做批改的事务 id。
  • DATA_ROLL_PTR：指向该行回滚段的指针。该行记录上所有旧版本，在 undo log 中都通过链表的模式组织。

undo log : 记录数据被批改之前的日志，前面会具体说。

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ReadView

在每一条 SQL 开始的时候被创立，有几个重要属性：

  • trx_ids: 以后零碎沉闷 (未提交) 事务版本号汇合。
  • low_limit_id: 创立以后 read view 时“以后零碎最大 事务版本号+1”。
  • up_limit_id: 创立以后 read view 时“零碎正处于 沉闷事务 最小版本号”
  • creator_trx_id: 创立以后 read view 的事务版本号；

开始查问

当初开始查问，一个 select 过去了，找到了一行数据。

  • DATA_TRX_ID <up_limit_id：阐明数据在以后事务之前就存在了，显示。

  • DATA_TRX_ID >= low_limit_id：

    阐明该数据是在以后 read view 创立后才产生的，数据不显示。

    • 不显示怎么办，依据 DATA_ROLL_PTR 从 undo log 中找到历史版本，找不到就空。
  • up_limit_id <DATA_TRX_ID <low_limit_id：就要看 隔离级别了。

RR 级别的幻读

有了锁和 MVCC , 事务的隔离性失去解决。这里要引申一下，默认的 RR 的级别，解决了幻读吗？
幻读通常针对的是 INSERT, 不可反复度则针对 UPDATE。

事物 1 事物 2
begin begin
select * from dept
– insert into dept(name) values(“A”)
– commit
update dept set name=”B”
commit

咱们冀望是

id  name
1   A
2   B

理论却是

id  name
1   B
2   B

其实在 MySQL 可反复读的隔离级别中并不是齐全解决了幻读的问题，而是解决了读数据状况下的幻读问题。而对于批改的操作仍旧存在幻读问题，就是说 MVCC 对于幻读的解决时不彻底的。

原子性

接着说说原子性。前文有提到 undo log，回滚日志。隔离性的 MVCC 其实就是依附它来实现的，原子性也是。
实现原子性的要害，是当事务回滚时可能撤销所有曾经胜利执行的 sql 语句。
当事务对数据库进行批改时，InnoDB 会生成对应的 undo log；如果事务执行失败或调用了 rollback，导致事务须要回滚，便能够利用 undo log 中的信息将数据回滚到批改之前的样子。
undo log 属于逻辑日志，它记录的是 sql 执行相干的信息。当产生回滚时，InnoDB 会依据 undo log 的内容做与之前相同的工作：

  • 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同的 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 中会蕴含被批改行的主键(以便晓得批改了哪些行)、批改了哪些列、这些列在批改前后的值等信息，回滚时便能够应用这些信息将数据还原到 update 之前的状态。

持久性

Innnodb 有很多 log，持久性靠的是 redo log。

一条 SQL 更新语句怎么运行

持久性必定和写无关，MySQL 里常常说到的 WAL 技术，WAL 的全称是 Write-Ahead Logging，它的关键点就是先写日志，再写磁盘。就像小店做生意，有个粉板，有个账本，来客了先写粉板，等不忙的时候再写账本。

redo log

redo log 就是这个粉板，当有一条记录要更新时，InnoDB 引擎就会先把记录写到 redo log（并更新内存），这个时候更新就算实现了。在适当的时候，将这个操作记录更新到磁盘外面，而这个更新往往是在零碎比拟闲暇的时候做，这就像打烊当前掌柜做的事。
redo log 有两个特点

  • 大小固定，循环写
  • crash-safe

对于 redo log 是有两阶段的：commit 和 prepare
如果不应用“两阶段提交”，数据库的状态就有可能和用它的日志复原进去的库的状态不统一.
好了，先到这里，看看另一个。

Buffer Pool

InnoDB 还提供了缓存，Buffer Pool 中蕴含了磁盘中局部数据页的映射，作为拜访数据库的缓冲：

  • 当读取数据时，会先从 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 中批改的数据会定期刷新到磁盘中。

Buffer Pool 的应用大大提高了读写数据的效率，然而也带了新的问题：如果 MySQL 宕机，而此时 Buffer Pool 中批改的数据还没有刷新到磁盘，就会导致数据的失落，事务的持久性无奈保障。

所以退出了 redo log。
当数据批改时，除了批改 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，重启时能够读取 redo log 中的数据，对数据库进行复原。

redo log 采纳的是 WAL（Write-ahead logging，预写式日志），所有批改先写入日志，再更新到 Buffer Pool，保障了数据不会因 MySQL 宕机而失落，从而满足了持久性要求。
而且这样做还有两个长处：

  • 刷脏页是随机 IO，redo log 程序 IO
  • 刷脏页以 Page 为单位，一个 Page 上的批改整页都要写；而 redo log 只蕴含真正须要写入的，有效 IO 缩小。

binlog

说到这，可能会疑难还有个 bin log 也是写操作并用于数据的复原，有啥区别呢。

  • 档次：redo log 是 innoDB 引擎特有的，server 层的叫 binlog(归档日志)
  • 内容：redolog 是物理日志，记录“在某个数据页上做了什么批改”；binlog 是逻辑日志，是语句的原始逻辑，如“给 ID=2 这一行的 c 字段加 1”
  • 写入：redolog 循环写且写入机会较多，binlog 追加且在事务提交时写入
binlog 和 redo log

对于语句 update T set c=c+1 where ID=2;

  1. 执行器先找引擎取 ID=2 这一行。ID 是主键，间接用树搜寻找到。如果 ID = 2 这一行所在数据页就在内存中，就间接返回给执行器；否则，须要先从磁盘读入内存，再返回。
  2. 执行器拿到引擎给的行数据，把这个值加上 1，N+1，失去新的一行数据，再调用引擎接口写入这行新数据。
  3. 引擎将这行新数据更新到内存中，同时将这个更新操作记录到 redo log 外面，此时 redo log 处于 prepare 状态。而后告知执行器执行实现了，随时能够提交事务。
  4. 执行器生成这个操作的 binlog，并把 binlog 写入磁盘。
  5. 执行器调用引擎的提交事务接口，引擎把刚刚写入的 redo log 改成提交（commit）状态，更新实现

为什么先写 redo log 呢？

  • 先 redo 后 bin : binlog 失落，少了一次更新，复原后仍是 0。
  • 先 bin 后 redo : 多了一次事务，复原后是 1。

一致性

一致性是事务谋求的最终目标，前问所诉的原子性、持久性和隔离性，其实都是为了保障数据库状态的一致性。
当然，上文都是数据库层面的保障，一致性的实现也须要利用层面进行保障。
也就是你的业务，比方购买操作只扣除用户的余额，不减库存，必定无奈保障状态的统一。

总结

MySQL 都很熟，ACID 也晓得是个啥，但 MySQL 的 ACID 怎么实现的？

有时候，就像你晓得了有 undo log、redo log 但可能并不太分明为什么有，当晓得了设计的目标，理解起来就会更加清晰了。另外，关注公众号 Java 技术栈，在后盾回复：面试，能够获取我整顿的 Java 系列面试题和答案，十分齐全。

参考：

https://zhuanlan.zhihu.com/p/…

https://learnku.com/articles/…

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https://www.cnblogs.com/kisme…

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正文完
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发表至： java
2021-09-18
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