刚来美团实习,正好是星期天,不得不说,其内部的资料很丰富,看了部分文档后,对数据库事务这块更理解了。数据库事务的ACID,大家都知道,为了维护这些性质,主要是隔离性和一致性,一般使用加锁这种方式。同时数据库又是个高并发的应用,同一时间会有大量的并发访问,如果加锁过度,会极大的降低并发处理能力。所以对于加锁的处理,可以说就是数据库对于事务处理的精髓所在。在数据实现隔离级别时候,用到了一种多版本并发控制的技术,具体实现方式可能由引擎决定,本文主要对它的原理进行讲解。
由基本原理谈起
所熟知的
![](https://raw.githubusercontent.com/hulichao/hulichao.github.io/source/source/pictures/blog/essay/content/mysql1.png)
事务指的是满足 ACID 特性的一组操作,可以通过 Commit 提交一个事务,也可以使用 Rollback 进行回滚。
ACID
- 原子性(Atomicity)
事务被视为不可分割的最小单元,事务的所有操作要么全部提交成功,要么全部失败回滚。回滚可以用日志来实现,日志记录着事务所执行的修改操作,在回滚时反向执行这些修改操作即可。
- 一致性(Consistency)
数据库在事务执行前后都保持一致性状态。在一致性状态下,所有事务对一个数据的读取结果都是相同的。
- 隔离性(Isolation)
一个事务所做的修改在最终提交以前,对其它事务是不可见的。
- 持久性(Durability)
一旦事务提交,则其所做的修改将会永远保存到数据库中。即使系统发生崩溃,事务执行的结果也不能丢失。可以通过数据库备份和恢复来实现,在系统发生奔溃时,使用备份的数据库进行数据恢复。
事务的 ACID 特性概念简单,但不是很好理解,主要是因为这几个特性不是一种平级关系:
- 只有满足一致性,事务的执行结果才是正确的。
- 在无并发的情况下,事务串行执行,隔离性一定能够满足。此时要只要能满足原子性,就一定能满足一致性。
- 在并发的情况下,多个事务并发执行,事务不仅要满足原子性,还需要满足隔离性,才能满足一致性。
- 事务满足持久化是为了能应对数据库奔溃的情况。
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AUTOCOMMIT
MySQL 默认采用自动提交模式。也就是说,如果不显式使用START TRANSACTION
语句来开始一个事务,那么每个查询都会被当做一个事务自动提交。
并发一致性问题
在并发环境下,事务的隔离性很难保证,因此会出现很多并发一致性问题。
丢失修改
T1 和 T2 两个事务都对一个数据进行修改,T1 先修改,T2 随后修改,T2 的修改覆盖了 T1 的修改。
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读脏数据
T1 修改一个数据,T2 随后读取这个数据。如果 T1 撤销了这次修改,那么 T2 读取的数据是脏数据。
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不可重复读
T2 读取一个数据,T1 对该数据做了修改。如果 T2 再次读取这个数据,此时读取的结果和第一次读取的结果不同。
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幻影读
T1 读取某个范围的数据,T2 在这个范围内插入新的数据,T1 再次读取这个范围的数据,此时读取的结果和和第一次读取的结果不同。
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产生并发不一致性问题主要原因是破坏了事务的隔离性,解决方法是通过并发控制来保证隔离性。并发控制可以通过封锁来实现,但是封锁操作需要用户自己控制,相当复杂。数据库管理系统提供了事务的隔离级别,让用户以一种更轻松的方式处理并发一致性问题。
封锁
封锁粒度
![](https://raw.githubusercontent.com/hulichao/hulichao.github.io/source/source/pictures/blog/essay/content/mysql6.jpg)
MySQL 中提供了两种封锁粒度:行级锁以及表级锁。
应该尽量只锁定需要修改的那部分数据,而不是所有的资源。锁定的数据量越少,发生锁争用的可能就越小,系统的并发程度就越高。
但是加锁需要消耗资源,锁的各种操作(包括获取锁、释放锁、以及检查锁状态)都会增加系统开销。因此封锁粒度越小,系统开销就越大。
在选择封锁粒度时,需要在锁开销和并发程度之间做一个权衡。
封锁类型
1. 读写锁
- 排它锁(Exclusive),简写为 X 锁,又称写锁。
- 共享锁(Shared),简写为 S 锁,又称读锁。
有以下两个规定:
- 一个事务对数据对象 A 加了 X 锁,就可以对 A 进行读取和更新。加锁期间其它事务不能对 A 加任何锁。
- 一个事务对数据对象 A 加了 S 锁,可以对 A 进行读取操作,但是不能进行更新操作。加锁期间其它事务能对 A 加 S 锁,但是不能加 X 锁。
锁的兼容关系如下:
- | X | S |
---|---|---|
X | NO | NO |
S | NO | YES |
2. 意向锁
使用意向锁(Intention Locks)可以更容易地支持多粒度封锁。
在存在行级锁和表级锁的情况下,事务 T 想要对表 A 加 X 锁,就需要先检测是否有其它事务对表 A 或者表 A 中的任意一行加了锁,那么就需要对表 A 的每一行都检测一次,这是非常耗时的。
意向锁在原来的 X/S 锁之上引入了 IX/IS,IX/IS 都是表锁,用来表示一个事务想要在表中的某个数据行上加 X 锁或 S 锁。有以下两个规定:
- 一个事务在获得某个数据行对象的 S 锁之前,必须先获得表的 IS 锁或者更强的锁;
- 一个事务在获得某个数据行对象的 X 锁之前,必须先获得表的 IX 锁。
通过引入意向锁,事务 T 想要对表 A 加 X 锁,只需要先检测是否有其它事务对表 A 加了 X/IX/S/IS 锁,如果加了就表示有其它事务正在使用这个表或者表中某一行的锁,因此事务 T 加 X 锁失败。
各种锁的兼容关系如下:
- | X | IX | S | IS |
---|---|---|---|---|
X | NO | NO | NO | NO |
IX | NO | YES | NO | YES |
S | NO | NO | YES | YES |
IS | NO | YES | YES | YES |
解释如下:
- 任意 IS/IX 锁之间都是兼容的,因为它们只是表示想要对表加锁,而不是真正加锁;
- S 锁只与 S 锁和 IS 锁兼容,也就是说事务 T 想要对数据行加 S 锁,其它事务可以已经获得对表或者表中的行的 S 锁。
封锁协议
1. 三级封锁协议
一级封锁协议
事务 T 要修改数据 A 时必须加 X 锁,直到 T 结束才释放锁。
可以解决丢失修改问题,因为不能同时有两个事务对同一个数据进行修改,那么事务的修改就不会被覆盖。
T1 | T2 |
---|---|
lock-x(A) | |
read A=20 | |
lock-x(A) | |
wait | |
write A=19 | . |
commit | . |
unlock-x(A) | . |
obtain | |
read A=19 | |
write A=21 | |
commit | |
unlock-x(A) |
二级封锁协议
在一级的基础上,要求读取数据 A 时必须加 S 锁,读取完马上释放 S 锁。
可以解决读脏数据问题,因为如果一个事务在对数据 A 进行修改,根据 1 级封锁协议,会加 X 锁,那么就不能再加 S 锁了,也就是不会读入数据。
T1 | T2 |
---|---|
lock-x(A) | |
read A=20 | |
write A=19 | |
lock-s(A) | |
wait | |
rollback | . |
A=20 | . |
unlock-x(A) | . |
obtain | |
read A=20 | |
commit | |
unlock-s(A) |
三级封锁协议
在二级的基础上,要求读取数据 A 时必须加 S 锁,直到事务结束了才能释放 S 锁。
可以解决不可重复读的问题,因为读 A 时,其它事务不能对 A 加 X 锁,从而避免了在读的期间数据发生改变。
T1 | T2 |
---|---|
lock-s(A) | |
read A=20 | |
lock-x(A) | |
wait | |
read A=20 | . |
commit | . |
unlock-s(A) | . |
obtain | |
read A=20 | |
write A=19 | |
commit | |
unlock-X(A) |
2. 两段锁协议
加锁和解锁分为两个阶段进行。
可串行化调度是指,通过并发控制,使得并发执行的事务结果与某个串行执行的事务结果相同。
事务遵循两段锁协议是保证可串行化调度的充分条件。例如以下操作满足两段锁协议,它是可串行化调度。
lock-x(A)...lock-s(B)...lock-s(C)...unlock(A)...unlock(C)...unlock(B)
但不是必要条件,例如以下操作不满足两段锁协议,但是它还是可串行化调度。
lock-x(A)...unlock(A)...lock-s(B)...unlock(B)...lock-s(C)...unlock(C)
MySQL 隐式与显示锁定
MySQL 的 InnoDB 存储引擎采用两段锁协议,会根据隔离级别在需要的时候自动加锁,并且所有的锁都是在同一时刻被释放,这被称为隐式锁定。
InnoDB 也可以使用特定的语句进行显示锁定:
SELECT ... LOCK In SHARE MODE;
SELECT ... FOR UPDATE;
隔离级别
未提交读(READ UNCOMMITTED)
事务中的修改,即使没有提交,对其它事务也是可见的。
提交读(READ COMMITTED)
一个事务只能读取已经提交的事务所做的修改。换句话说,一个事务所做的修改在提交之前对其它事务是不可见的。
可重复读(REPEATABLE READ)
保证在同一个事务中多次读取同样数据的结果是一样的。
可串行化(SERIALIZABLE)
强制事务串行执行。
隔离级别 | 脏读 | 不可重复读 | 幻影读 |
---|---|---|---|
未提交读 | YES | YES | YES |
提交读 | NO | YES | YES |
可重复读 | NO | NO | YES |
可串行化 | NO | NO | NO |
多版本并发控制
重点终于来了,多版本并发控制(Multi-Version Concurrency Control, MVCC)是 MySQL 的 InnoDB 存储引擎实现隔离级别的一种具体方式,用于实现提交读和可重复读这两种隔离级别。而未提交读隔离级别总是读取最新的数据行,无需使用 MVCC;可串行化隔离级别需要对所有读取的行都加锁,单纯使用 MVCC 无法实现。
版本号
- 系统版本号:是一个递增的数字,每开始一个新的事务,系统版本号就会自动递增。
- 事务版本号:事务开始时的系统版本号。
InooDB 的 MVCC 在每行记录后面都保存着两个隐藏的列,用来存储两个版本号:
- 创建版本号:指示创建一个数据行的快照时的系统版本号;
- 删除版本号:如果该快照的删除版本号大于当前事务版本号表示该快照有效,否则表示该快照已经被删除了。
Undo 日志
InnoDB 的 MVCC 使用到的快照存储在 Undo 日志中,该日志通过回滚指针把一个数据行(Record)的所有快照连接起来。
![](https://raw.githubusercontent.com/hulichao/hulichao.github.io/source/source/pictures/blog/essay/content/mysql7.jpg)
实现过程
以下实现过程针对可重复读隔离级别。
1. SELECT
当开始新一个事务时,该事务的版本号肯定会大于当前所有数据行快照的创建版本号,理解这一点很关键。
多个事务必须读取到同一个数据行的快照,并且这个快照是距离现在最近的一个有效快照。但是也有例外,如果有一个事务正在修改该数据行,那么它可以读取事务本身所做的修改,而不用和其它事务的读取结果一致。
把没有对一个数据行做修改的事务称为 T,T 所要读取的数据行快照的创建版本号必须小于 T 的版本号,因为如果大于或者等于 T 的版本号,那么表示该数据行快照是其它事务的最新修改,因此不能去读取它。
除了上面的要求,T 所要读取的数据行快照的删除版本号必须大于 T 的版本号,因为如果小于等于 T 的版本号,那么表示该数据行快照是已经被删除的,不应该去读取它。
2. INSERT
将当前系统版本号作为数据行快照的创建版本号。
3. DELETE
将当前系统版本号作为数据行快照的删除版本号。
4. UPDATE
将当前系统版本号作为更新前的数据行快照的删除版本号,并将当前系统版本号作为更新后的数据行快照的创建版本号。可以理解为先执行 DELETE 后执行 INSERT。
快照读与当前读
1. 快照读
使用 MVCC 读取的是快照中的数据,这样可以减少加锁所带来的开销。
select * from table ...;
2. 当前读
读取的是最新的数据,需要加锁。以下第一个语句需要加 S 锁,其它都需要加 X 锁。
select * from table where ? lock in share mode;
select * from table where ? for update;
insert;
update;
delete;
写在最后
或许还是一顿蒙,MVCC的本质是记录下修改,将修改记录用指针串联起来,最后利用四种版本号(系统版本号,事务版本号,创建版本号,删除版本号)实现数据库的增删改查的机制,通过这种方式只能保证可重复读和提交读,至于实际情况呢,在参考1中博主写的更透彻,可以看看,另外幻读的问题,也就是Next-key-lock,另外再写吧。