架构必知:MySQL 如何实现 ACID ?

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写在前面

本文主要探讨MySQL InnoDB 引擎下ACID的实现原理,对于诸如什么是事务,隔离级别的含义等基础知识不做过多阐述。

ACID

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

隔离性

先说说隔离性,首先是四种隔离级别。

隔离级别 说明
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他事务看到
可重复读 一个事务中,对同一份数据的读取结果总是相同的,无论是否有其他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,每次读都需要获得表级共享锁,读写相互都会阻塞,隔离级别最高,牺牲系统并发性。

不同的隔离级别是为了解决不同的问题。也就是脏读、幻读、不可重复读。

隔离级别 脏读 不可重复读 幻读
读未提交 可以出现 可以出现 可以出现
读提交 不允许出现 可以出现 可以出现
可重复读 不允许出现 不允许出现 可以出现
序列化 不允许出现 不允许出现 不允许出现

那么不同的隔离级别,隔离性是如何实现的,为什么不同事物间能够互不干扰?答案是 锁 和 MVCC。

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。 表锁有意向共享锁、意向排他锁、自增锁等。 行锁是在引擎层由各个引擎自己实现的。但并不是所有的引擎都支持行锁,比如 MyISAM 引擎就不支持行锁。

行锁的种类

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才使用行级锁,否则将使用表锁。 行级锁定同样分为两种类型:共享锁和排他锁,以及加锁前需要先获得的意向共享锁和意向排他锁。

行锁是在需要的时候才加上的,但并不是不需要了就立刻释放,而是要等到事务结束时才释放。这个就是两阶段锁协议。

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,想一下幻读的原因,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”。所以加入间隙锁来解决幻读。

Next-Key Lock

Gap Lock + Record Lock, 左开又闭。

锁之于隔离性

大致介绍了下锁,可以看到。有了锁,当某事务正在写数据时,其他事务获取不到写锁,就无法写数据,一定程度上保证了事务间的隔离。但前面说,加了写锁,为什么其他事务也能读数据呢,不是获取不到读锁吗?

MVCC

前面说到,有了锁,当前事务没有写锁就不能修改数据,但还是能读的,而且读的时候,即使该行数据其他事务已修改且提交,还是可以重复读到同样的值。这就是MVCC,多版本的并发控制,Multi-Version Concurrency Control。

版本链

Innodb 中行记录的存储格式,有一些额外的字段:DATA_TRX_ID和DATA_ROLL_PTR。

undo log : 记录数据被修改之前的日志,后面会详细说。

ReadView

在每一条 SQL 开始的时候被创建,有几个重要属性:

开始查询

现在开始查询,一个 select 过来了,找到了一行数据。

RR 级别的幻读

有了锁和 MVCC , 事务的隔离性得到解决。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, 不可重复度则针对 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 .

我们期望是


id  name

1   A

2   B

实际却是


id  name

1   B

2   B

其实在 MySQL 可重复读的隔离级别中并不是完全解决了幻读的问题,而是解决了读数据情况下的幻读问题。而对于修改的操作依旧存在幻读问题,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其实就是依靠它来实现的,原子性也是。 实现原子性的关键,是当事务回滚时能够撤销所有已经成功执行的sql语句。 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:

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。

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

持久性肯定和写有关,MySQL 里经常说到的 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),这个时候更新就算完成了。在适当的时候,将这个操作记录更新到磁盘里面,而这个更新往往是在系统比较空闲的时候做,这就像打烊以后掌柜做的事。 redo log 有两个特点

对于redo log 是有两阶段的:commit 和 prepare 如果不使用“两阶段提交”,数据库的状态就有可能和用它的日志恢复出来的库的状态不一致. 好了,先到这里,看看另一个。

Buffer Pool

InnoDB还提供了缓存,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:

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。

所以加入了 redo log。 当数据修改时,除了修改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。 而且这样做还有两个优点:

binlog

说到这,可能会疑问还有个 bin log 也是写操作并用于数据的恢复,有啥区别呢。

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,直接用树搜索找到。如果 ID = 2 这一行所在数据页就在内存中,就直接返回给执行器;否则,需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,得到新的一行数据,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 里面,此时 redo log 处于 prepare 状态。然后告知执行器执行完成了,随时可以提交事务。
  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,更新完成

为什么先写 redo log 呢 ?

一致性

一致性是事务追求的最终目标,前问所诉的原子性、持久性和隔离性,其实都是为了保证数据库状态的一致性。 当然,上文都是数据库层面的保障,一致性的实现也需要应用层面进行保障。 也就是你的业务,比如购买操作只扣除用户的余额,不减库存,肯定无法保证状态的一致。

总结

MySQL 都很熟, ACID 也知道是个啥,但 MySQL 的 ACID 怎么实现的? 有时候,就像你知道了有 undo log、redo log 但可能并不太清楚为什么有,当知道了设计的目的,了解起来就会更加清晰了。

参考

MVCC 实现原理 MySQL 中的锁 MySQL 事务中 ACID 实现原理 深入 MySQL 事务

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