深入MYSQL之事务篇（一）

关于mysql的事务，大多数java开发都是非常熟悉的。但是近期面试了一批同学，发现很多同学对mysql事务的理解都是停留在spring的@Transactional上，问到为什么使用事务时往往会背书一样回答出ACID的一些概念。照本宣科其实并不是我想听到的答案，相信真正了解过，思考过mysql原理和设计思想的开发都应该有更深一步的体会。

那么，想要深入谈谈某件事情，那首先得回到“这件事情是做什么的，有什么用”这个方向上面。那在设计事务的初衷，它是用来做什么的呢？我个人觉得至少有以下几点作用，分别以具体的应用场景举例：

①某个业务操作是不可分割的，要么全部失败，要么全部成功。如电子记账系统里面，A给了B100块钱，要么交易失败，A和B的余额都不变，要么交易成功A的余额-100同时B的余额+100。

②开发人员为了性能和效率，采用反范式设计，即允许少量的冗余，通过空间换时间的方法来缩短查询业务的响应时间。

这里展开说明一下所谓范式设计的概念。通常情况下，范式设计包括三点：1NF确保原子性(Atomicity)原子性的粒度、原子性的价值——也就是把值当做单值用，建议不要把值拆开； 2NF检查对键的完全依赖价值在在于控制数据冗余和查询性能；3NF检查属性的独立性，不在多张表中存储相同意义的数据。虽然范式设计可以使得表结构设计变得简洁明了便于维护，但是缺点是，范式化的表，在查询的时候经常需要很多的关联，因为单独一个表内不存在冗余和重复数据。这导致多次的关联，增加查询代价，可能使一些索引策略无效。所以我们经常需要将一列常用属性重复存储到多张表里面，在这些列上面分别设置索引。

如：某个业务要对博文进行排序，排序规则为按照博主的用户等级倒序排列。根据3NF的范式设计规则，那么资源表是不应该存在博主相关的字段的。但是往往为了性能原因，要在博文对应的表中新增用户等级这个冗余字段，并在用户等级提升时做冗余更新。那么这种情况下的更新一样可能会遇到原子性或者一致性问题。同理的，有时候会遇到需要频繁计数的场景，由于innoDB下查询count(*)会遇到全索引扫描的问题，性能比较低，往往需要计数表或者计数缓存的方案，那么前者在更新是也会遇到原子性或者一致性问题。

有人会觉得用redis等缓存计数是一个不错的方案，但实际上，这种方案也有一定的问题。首先就是需要额外维护一个组件，缓存带来的更新丢失也是一个大问题。但实际上，将计数保存在缓存系统中的方式，还不只是丢失更新的问题。即使 Redis 正常工作，这个值还是逻辑上不精确的。我们可以看一下一下的时序图：

上图中，会话 A 是一个插入交易记录的逻辑，往数据表里插入一行 R，然后 Redis 计数加 1；会话 B 就是查询页面显示时需要的数据。在上图的这个时序里，在 T3 时刻会话 B 来查询的时候，会显示出新插入的 R 这个记录，但是 Redis 的计数还没加 1。这时候，就会出现我们说的数据不一致。你一定会说，这是因为我们执行新增记录逻辑时候，是先写数据表，再改 Redis 计数。而读的时候是先读 Redis，再读数据表，这个顺序是相反的。那么，如果保持顺序一样的话，是不是就没问题了？我们现在把会话 A 的更新顺序换一下，再看看执行结果：

你会发现，这时候反过来了，会话 B 在 T3 时刻查询的时候，Redis 计数加了 1 了，但还查不到新插入的 R 这一行，也是数据不一致的情况。

在并发系统里面，我们是无法精确控制不同线程的执行时刻的，因为存在图中的这种操作序列，所以，我们说即使 Redis 正常工作，这个计数值还是逻辑上不精确的。

③隔离性问题，正在处理的事务我不想被其他事务感知到，以免影响正常的业务逻辑。比如我有一个入库操作，会进行大量的数据插入，我还有一个定时任务用来做统计，会统计入库相关的大量指标。那么如果我在某个商品时入库就进行统计，有可能只统计到一半插入的数据，另一半的操作还在写入就没办法统计到。这种情况下我肯定是希望我能统计到相同一个时间版本的数据，这就涉及到事务的隔离性问题了。

实际上，mysql的默认引擎InnoDB 的行数据有多个版本，每个数据版本有自己的 row trx_id，每个事务或者语句有自己的一致性视图。普通查询语句是一致性读，一致性读会根据 row trx_id 和一致性视图确定数据版本的可见性。对于可重复读，查询只承认在事务启动前就已经提交完成的数据；对于读提交，查询只承认在语句启动前就已经提交完成的数据；更新数据都是先读后写的，而这个读，只能读当前的值，称为“当前读”（current read）。

也就是说，mysql的读分为两种，一种是版本读，一个是当前读。在版本读的时候，如果没有获取到该行数据的写锁，读到的很有可能不是最新提交的数据。比如最常见的更新丢失场景：我要读表t中某一行的a列（int类型），将其加一并更新到数据库里面，常用的做法有两种（假定是第一行，a初始值为1，假设有两个会话A和B，A先B后，mysql的隔离级别为默认的可重复读）：

1.在代码里面先select a from t where id = 1，然后讲这个值赋予到内存变量x，然后在应用程序内存里面进行加一得到x = (1 + 1 = 2)，然后 update a set a = 2 where id = 1。

2.使用手写的sql执行：update t set a = a + 1 where id = 1;

在第一种情况下，这段逻辑是由java应用程序+jdbc驱动+mysql数据库共同完成的，而且这段程序逻辑如果部署在服务器上运行，是很有可能有很多线程同时操作的。这个时候如果有两个线程同时需要进行做加法操作，则在高并发的时候可能出现AB线程同时读取到值为1，然后同时将该行数据update为2，那么，其中B线程就会出现“更新丢失”的现象。

这种情况其实是比较常见的，往往在长事务的情况下。A线程在+1操作后，应用程序还继续进行了其他sql操作，导致没有提交事务，在A线程的事务时间窗口内，B线程无论怎么读，读到的都是1这个旧制，导致计算的最终值有误，最终执行了update t set a = 2 where id = 1这条错误sql。这就是因为在事务的隔离机制下，存在着“版本读”这个效果。

而在第二种情况下，应用程序通过jdbc驱动同时向mysql server提交两个sql操作请求。这种情况下，Mysql会出现更新丢失的情况嘛？答案是不会的。因为在Mysql中，为了确保单条sql是原子性，无论是非声明事务开启与否，innoDB都会为单条sql开启事务，为其分配单独的事务id。那么A获取到id=1这条数据的行锁时，B对id=1的这行数据的更新和读取将会被阻塞，直到A更新完毕后B会话才能继续执行。而且，此时哪怕A会话所在的事务没有提交，B在更新时会采取“当前读”的策略，读到的总是最新的数据，不会出现更新丢失的情况。

④持久性问题，如我在写数据的时候，希望它像是合同一样，我在签字之前完全可以放弃提交（事务的回滚），但是我一旦签字，那么这东西的效用应该是持久的。这里提醒一下，不要过于依赖数据库的回滚功能，如果一个方法需要频繁回滚，那么这一定是有问题的。

以上就是数据库最基本的ACID问题，在实际的开发中，问题往往是这几种要素的排列组合。复杂的问题也往往导致了解决方案的不同，了解清楚mysql的原理将有助我们选择最优的方案，可以将数据控制的更精准，查询变得更迅捷。在第二讲中，我会结合spring的常见orm框架，进行进一步的讲解，欢迎各位朋友点赞收藏~有疑问的可以评论区一起讨论~

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