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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。

• （Atomicity）原子性： 事务是最小的执行单位，不允许分割。原子性确保动作要么全部完成，要么完全不起作用；
• （Consistency）一致性： 执行事务前后，数据保持一致；
• （Isolation）隔离性： 并发访问数据库时，一个事务不被其他事务所干扰。
• （Durability）持久性: 一个事务被提交之后。对数据库中数据的改变是持久的，即使数据库发生故障。

隔离性

先说说隔离性，首先是四种隔离级别。

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。

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。

锁

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。

• 共享锁：读锁，允许其他事务再加S锁，不允许其他事务再加X锁，即其他事务只读不可写。select...lock in share mode 加锁。
• 排它锁：写锁，不允许其他事务再加S锁或者X锁。insert、update、delete、for update加锁。

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。

• DATA_TRX_ID：数据行版本号。用来标识最近对本行记录做修改的事务 id。
• DATA_ROLL_PTR：指向该行回滚段的指针。该行记录上所有旧版本，在 undo log 中都通过链表的形式组织。

undo log : 记录数据被修改之前的日志，后面会详细说。

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ReadView

在每一条 SQL 开始的时候被创建，有几个重要属性：

• trx_ids: 当前系统活跃(未提交)事务版本号集合。
• low_limit_id: 创建当前 read view 时“当前系统最大事务版本号+1”。
• up_limit_id: 创建当前read view 时“系统正处于活跃事务最小版本号”
• creator_trx_id: 创建当前read view的事务版本号；

开始查询

现在开始查询，一个 select 过来了，找到了一行数据。

• DATA_TRX_ID <up_limit_id ：说明数据在当前事务之前就存在了，显示。

• DATA_TRX_ID >= low_limit_id：

  说明该数据是在当前read view 创建后才产生的，数据不显示。

  • 不显示怎么办，根据 DATA_ROLL_PTR 从 undo log 中找到历史版本，找不到就空。

• up_limit_id <DATA_TRX_ID <low_limit_id ：就要看隔离级别了。

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 。

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：

• 对于每个 insert，回滚时会执行 delete；
• 对于每个 delete，回滚时会执行insert；
• 对于每个 update，回滚时会执行一个相反的 update，把数据改回去。

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

• 大小固定，循环写
• crash-safe

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：

• 当读取数据时，会先从Buffer Pool中读取，如果Buffer Pool中没有，则从磁盘读取后放入Buffer Pool；
• 当向数据库写入数据时，会首先写入Buffer Pool，Buffer Pool中修改的数据会定期刷新到磁盘中。

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：

• 刷脏页是随机 IO，redo log 顺序 IO
• 刷脏页以Page为单位，一个Page上的修改整页都要写；而redo log 只包含真正需要写入的，无效 IO 减少。

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。

• 层次：redo log 是 innoDB 引擎特有的，server 层的叫 binlog(归档日志)
• 内容：redolog 是物理日志，记录“在某个数据页上做了什么修改”；binlog 是逻辑日志，是语句的原始逻辑，如“给 ID=2 这一行的 c 字段加 1 ”
• 写入：redolog 循环写且写入时机较多，binlog 追加且在事务提交时写入

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 ？

• 先 redo 后 bin : binlog 丢失，少了一次更新，恢复后仍是0。
• 先 bin 后 redo : 多了一次事务，恢复后是1。

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？