1.数据库事务的特征

1.1事务的四大特征ACID

原子性Atomicity：对数据库的一系列操作，要么全成功，要么全失败。如果前面的操作成功了，后面的失败了，就必须回滚。
隔离性 Isolation：不同事务之间是透明的，不会相互干扰。
持久性 Durability:对数据库的操作，只要事务提交成功，那么结果就是永久性的，这个与InnoDB的崩溃恢复逻辑（crash-safe）密切相关。持久性是通过redo log和双写缓冲实现的。
原子性，隔离性和持久性都是为了实现一致性。
一致性 consistent，指的是数据库的完整性约束没有被破坏，事务执行的前后都是合法的数据状态。

1.2 事务的隔离级别

修改或者删除造成的读取不一致叫做不可重复读，插入造成的读不一致叫幻读。

1.3 数据库什么时候出现事务问题

当执行一条更新语句时，有事务吗？
其实是有的，它不仅自动开启了一个事务，还自动提交了，并最终落盘。这也是开启事务的第一种方式。
增删改都会自动提交事务，当然是一条SQl事务。事实上，每个事务都有编号的，这个编号是一个整数，有递增的特征。
如果要把多条SQL放在一个事务里，就要手动开启事务。手动开启事务有两种方式，一种是用begin，一种是用start transaction。
如何结束事务呢？也有两种方式，第一种是回滚事务rollback，一种是提交commit。

InnoDB里有一个autocommit参数，可以控制是否自动提交。

3.如何解决读一致性问题

首先注意，读一致性只是保证看到第一次查询时看到的数据版本，保证本次事务能顺利完成，而不一定是数据库最新的内容，有两大方案LVCC和MVCC。
如果要保证前后两次读取数据一致，那么我读取的时候，锁定要操作的数据，不允许其他事务修改就行了。这种方案叫基于锁的并发控制 LBCC。
这样做的坏处是读取的时候也不允许修改，这意味着不支持并发的读写操作，而我们大多数应用都是读多写少的，这极大影响了效率。
另外一个方案是在修改数据之前给它建立一个备份或者快照，后面再来读取快照就行了，这种方案叫做多版本的并发控制 MVCC。

3.1 MVCC实现原理

一个事务能看到的数据版本：1.第一次查询之前已经提交的事务和修改；2.本事务的修改
一个事务不能看到的数据版本：本事务第一次查询之后创建的事务（事务ID比我的事务ID大）和活跃未提交的事务的修改。
MVCC能够达到的效果就是：我可以查到我这个事务开始之前已经存在的数据，即使它在后面被修改或者删除了。而我这个事务之后新增的数据，我是查不到的。所以我们才把这个叫做快照。不管别的事务做任何增删改查的操作，它只能看到第一次查询时看到的数据版本。
InnoDB的事务都是有编号的，而且会不断递增。InnoDB为每行记录都实现了两个隐藏字段：
DB_TRX_ID,6字节：事务ID，数据是在哪个事务插入或者修改为新数据的，就记录为当前事务ID。
DB_ROLL_PTR,7字节，回滚指针，可以理解为删除版本号，数据被删除或记录为旧数据的时候，记录当前事务ID，没有修改或者删除的时候是空。

查找的规则是：只能查找创建时间小于等于当前事务ID的数据，和删除时间大于当前事务ID的行。也就是说这里其实就是定了一种规则起到临时快照的作用，保证某个事物拿到它应该拿到的事务，而不一定是最新的事务。

在InnoDB中，一条数据的旧版本是存在undo log中，修改多次的时候，这些undo log会形成一个链条，叫做undo log链，所以前面说的DB_ROLL_PTR，其实就是指向undo log链的指针。

另一个问题，不同的事务执行查询的时候，都去undo log 链查找数据的时候，拿到的数据是不一样的，一个事务该如何判断应该读取哪个版本的数据呢？

为了满足本节开头说的规则，我们需要一个数据结构，把本事务ID，活跃事务ID，当前系统最大事务ID存起来方便判断，这个数据结构就是Read View（可见性视图），每个视图都维护一个自己的Read View。

m_ids:表示在生成ReadView时当前系统中活跃的读写事务的事务ID列表，我的理解是当前还没有提交的事务。
min_trx_id:表示在生成ReadView时当前系统中活跃的读写事务中最小事务的id，也就是m_ids中的最小值。
max_trx_id：表示生成ReadView时系统中应该分配给下一个事务的ID值。
creator_trx_id:表示生成该ReadView的事务的事务ID。

这个执行过程比较复杂https://www.jianshu.com/p/8845ddca3b23，但是我们抓住几个原则就明确了;
1.如果数据版本的trx_id=creator_trx_id，是本事务修改的，可以访问
2.如果数据的trx_id<min_trx_id，那么表明修改数据的事务在创建第一次快照的时候已经提交了，可见。
3.如果数据的trx_id>=max_trx_id,那么表明修改数据的事务是在第一次快照之后修改提交的，不可见。
4.如果数据版本的trx_id在min_trx_id和max_trx_id之间，看看是否在m_ids中，如果在，说明在创建快照时还没有提交，不可见。反之则可以。
5.如果当前版本不可见，就找undo log 链中的下一个版本。

另外一点，RR中的ReadView是事务第一次查询的时候创建的，而RC的ReadView是事务每次查询的时候创建的。

4.数据库的锁

和Java里面的一样，锁是为了解决资源竞争的问题，Java里的资源是对象，数据库的资源就是数据表或者数据行。
锁要实现资源竞争与效率的平衡，因此针对数据库的特殊情况，这些锁有明显的数据库特征。

从不同的角度可以分为多类：
1.从锁的范围来看“
表级锁

行级别的锁又分为共享锁和排它锁。
表级别的锁是两种意向锁

锁的算法：记录锁，间隙锁和临键锁

自增锁：
一种特殊的表锁，用来防止自增字段重复，数据插入以后就会释放，而不需要等到事务提交才释放，这样可以让其他事务执行插入时能能快的获得可以使用的自增值。
意向锁
意向锁是针对表的，更像一个标识，用来判断一个表是否被加锁了，如果有则加锁，否则直接返回失败。为什么要这样呢？假如我们要给一个表加表锁，必须先全表扫描是否有锁，才能执行加锁，代价比较高。而意向锁就像火车卫生间的指示灯一样，只有根据标识就可以直接处理了。
插入意向锁：是一种特殊的间隙锁，间隙锁不允许插入数据，但是插入意向锁允许多个事务同时插入数据到一个范围，例如间隙是(4,7)，一个事务插入5，一个事务插入6，此时不会发生锁等待。

5.锁的算法

记录锁，间隙锁和临键锁，其实就是通过锁索引来锁定某个特定的元素或者区间。
记录锁：当我们对于唯一性的索引（包括唯一索引和主键索引）使用等值查询，精准匹配到一条记录的时候，使用的就是记录锁。
间隙锁：当查询不存在的时候，不论用等值还是范围查询，用的都是间隙锁。间隙锁主要目的是阻塞插入insert，不同间隙锁之间不冲突。
临键锁：我们使用范围查询，不仅命中记录，还包括了Gap间隙，这时候使用的就是临键锁。就相当于记录锁+间隙锁。如果是唯一性索引等值匹配到一条记录就退化成了记录锁。没有匹配到任何记录的时候，退化成了间隙锁。

临建锁锁的是一个左开右闭的区间，例如上图锁7的时候会将(4,7]和[7，10)都给锁定，这样可以防止出现幻读。

6.隔离级别的实现

根据上述分析，我们可以总结四种隔离级别的实现方法

6.1 Read Uncommitted

不加锁

6.2 Serializable

所有的select 语句都隐式转换为select in share mode，会和update ，delete 互斥。

6.3 Repeatable Read

RR级别下，普通的读使用快照读，底层使用MVCC来实现。
加锁的select（包括共享和排它锁）以及更新操作update，delete 等语句使用当前读，底层使用记录锁，间隙锁或者临键锁。

6.4 Read Commited

RC隔离级别下，普通的select 都是快照读，使用MVCC实现。
加锁的select都是用记录锁，没有gap lock。所以会出现幻读的情况。
除了两种特殊情况，外键约束检查以及重复键检查时，会使用间隙锁封锁区间。

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