事务原子性、一致性、持久性的实现原理

前言

大家都知道事务有四个特性：

原子性（atomicity）

原子性是指整个数据库事务是不可分割的工作单位。只有使事务中所有的数据库操作执行都成功，才算整个事务成功。如果事务中任何一个SQL语句执行失败，那么已经执行成功的SQL语句也必须撤销，数据库状态应该退回到执行事务前的状态。
一致性（consistency）

一致性指事务将数据库从一种状态转变为下一种一致的状态。在事务开始之前和事务结束以后，数据库的完整性约束没有被破坏。
隔离性（isolation）

一个事务的影响在该事务提交前对其他事务都不可见——这通过锁来实现。
持久性（durability）

事务一旦提交，其结果就是永久性的。即使发生宕机等故障，数据库也能将数据恢复。

对于隔离性的实现，可以参考我的这篇文章：InnoDB锁与事务简析

本篇文章主要讲述其它三个特性是如何实现的：通过数据库的redo和undo来完成。本文如果不做特别说明，默认指的是mysql的InnoDB存储引擎。

实现

基础知识

redo log记录的关于每个页（Page）的更改的物理情况
undo log和redo log记录物理日志不一样，它是逻辑日志。可以认为当delete一条记录时，undo log中会记录一条对应的insert记录，反之亦然，当update一条记录时，它记录一条对应相反的update记录。
LSN称为日志的逻辑序列号(log sequence number)，在innodb存储引擎中，lsn占用8个字节。LSN的值会随着日志的写入而逐渐增大。事务中更新操作会产生一个新的LSN。LSN不仅存在于redo log中，还存在于数据页中。
checkpoint检查点，表示脏页写入到磁盘的时候

整体流程

无论是日志还是数据，都是现在buffer里修改，然后再同步到磁盘上的。

启动事务后，修改的数据如果没有在log buffer中，则会从磁盘读取到log buffer
对内存中数据修改之前，将原始数据记录到undo log
对内存中的数据页进行修改，在内存数据页中记录LSN，暂且称之为data_in_buffer_lsn
在修改数据页的同时(几乎是同时)向redo log in buffer中写入redo log，并记录下对应的LSN，暂且称之为redo_log_in_buffer_lsn；
日志刷盘和数据刷盘

日志刷盘的规则为
- 发出commit动作时
- 每秒刷一次
- 当log buffer中已经使用的内存超过一半时
- 当有checkpoint时
数据刷盘的规则为
- 当有checkpoint时
日志刷盘的次数比数据刷盘次数更多，另外即使在checkpoint时，innoDB也会**保证在写数据前，需要先写日志，这种方式称为预写日志方式（Write-Ahead Logging，WAL）。**InnoDB存储引擎通过预写日志的方式来保证事务的完整性。

预写日志方式之所以能保证完整性，是因为日志和数据页中有LSN，通过LSN可以比较日志和数据页中数据记录的顺序。日志文件是真正的核心。

实例

来源于：详细分析MySQL事务日志(redo log和undo log)

上图中，从上到下的横线分别代表：时间轴、buffer中数据页中记录的LSN(data_in_buffer_lsn)、磁盘中数据页中记录的LSN(data_page_on_disk_lsn)、buffer中重做日志记录的LSN(redo_log_in_buffer_lsn)、磁盘中重做日志文件中记录的LSN(redo_log_on_disk_lsn)以及检查点记录的LSN(checkpoint_lsn)。

假设在最初时(12:0:00)所有的日志页和数据页都完成了刷盘，也记录好了检查点的LSN，这时它们的LSN都是完全一致的。

假设此时开启了一个事务，并立刻执行了一个update操作，执行完成后，buffer中的数据页和redo log都记录好了更新后的LSN值，假设为110。这时候如果执行 show engine innodb status 查看各LSN的值，即图中①处的位置状态，结果会是：

log sequence number(110) > log flushed up to(100) = pages flushed up to = last checkpoint at

之后又执行了一个delete语句，LSN增长到150。等到12:00:01时，触发redo log刷盘的规则(其中有一个规则是 innodb_flush_log_at_timeout 控制的默认日志刷盘频率为1秒)，这时redo log file on disk中的LSN会更新到和redo log in buffer的LSN一样，所以都等于150，这时 show engine innodb status ，即图中②的位置，结果将会是：

log sequence number(150) = log flushed up to > pages flushed up to(100) = last checkpoint at

再之后，执行了一个update语句，缓存中的LSN将增长到300，即图中③的位置。

假设随后检查点出现，即图中④的位置，正如前面所说，检查点会触发数据页和日志页刷盘，但需要一定的时间来完成，所以在数据页刷盘还未完成时，检查点的LSN还是上一次检查点的LSN，但此时磁盘上数据页和日志页的LSN已经增长了，即：

log sequence number > log flushed up to 和 pages flushed up to > last checkpoint at

但是log flushed up to和pages flushed up to的大小无法确定，因为日志刷盘可能快于数据刷盘，也可能等于，还可能是慢于。但是checkpoint机制有保护数据刷盘速度是慢于日志刷盘的：当数据刷盘速度超过日志刷盘时，将会暂时停止数据刷盘，等待日志刷盘进度超过数据刷盘。

等到数据页和日志页刷盘完毕，即到了位置⑤的时候，所有的LSN都等于300。

随着时间的推移到了12:00:02，即图中位置⑥，又触发了日志刷盘的规则，但此时buffer中的日志LSN和磁盘中的日志LSN是一致的，所以不执行日志刷盘，即此时 show engine innodb status 时各种lsn都相等。

随后执行了一个insert语句，假设buffer中的LSN增长到了800，即图中位置⑦。此时各种LSN的大小和位置①时一样。

随后执行了提交动作，即位置⑧。默认情况下，提交动作会触发日志刷盘，但不会触发数据刷盘，所以 show engine innodb status 的结果是：

log sequence number = log flushed up to > pages flushed up to = last checkpoint at

最后随着时间的推移，检查点再次出现，即图中位置⑨。但是这次检查点不会触发日志刷盘，因为日志的LSN在检查点出现之前已经同步了。假设这次数据刷盘速度极快，快到一瞬间内完成而无法捕捉到状态的变化，这时 show engine innodb status 的结果将是各种LSN相等。

恢复

mysql的恢复策略是：

恢复时，先根据redo重做所有事务，包括未提交的事务
再根据undo回滚未提交的事务。

通过这种策略，保证了事务的原子性、一致性和持久性。

另外，引入了checkpoint机制，在恢复的时候，只需要从checkpoint的位置往后恢复即可

感想

网络上很多的内容可能不准确，即使是我写的这篇文章，也可能有不准确的地方，解决这个问题的最好办法是读源码
不同的技术可能实现不同，但核心原理往往都是相通的，而这些核心原理一般建立在基础知识之上
学习知识可以学习到不同的深度，看完《MySQL技术内幕：InnoDB存储引擎》便能大体掌握mysql的使用，但是了解的不深入，随着写了这两篇文章，对Mysql的了解更加深入了一些，如果需要继续深入，真的需要看源码了，这个事情感觉得耗费更多的时间。所以需要知道自己需要了解到什么水平，用有限的时间去做性价比更高的事情，选择很重要。

资料

深入学习MySQL事务：ACID特性的实现原理
详细分析MySQL事务日志(redo log和undo log)
https://blog.csdn.net/suerge_storm/article/details/90484944
https://blog.csdn.net/qq_41151659/article/details/99559397

最后

大家如果喜欢我的文章，可以关注我的公众号（程序员麻辣烫）

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