高性能MySQL之事务

叁歲伎倆 2023-06-04 12:51 29阅读 0赞

## 背景 ##

当你手中抓住一件东西不放时，你只能拥有一件东西，如果你肯放手，你就有机会选择更多。与其在别人的生活里跑龙套，不如精彩做自己。人无所舍，必无所成。跌倒了，失去了，不要紧，爬起来继续风雨兼程，且歌且行。

![1202638-20190812012733791-2026983705.jpg][]

##  一、概念 ##

事务到底是什么东西呢？想必大家学习的时候也是对事务的概念很模糊的。接下来通过一个经典例子讲解事务。

银行在两个账户之间转账，从A账户转入B账户1000元，系统先减少A账户的1000元，然后再为B账号增加1000元。如果全部执行成功，数据库处于一致性；如果仅执行完A账户金额的修改，而没有增加B账户的金额，则数据库就处于不一致状态，这时就需要取消前面的操作。这过程中会有一系列的操作，比如余额查询，余额做加减法，更新余额等，这些操作必须保证是一个整体执行，要么全部成功，要么全部失败，不能让A账户钱扣了，但是中途某些操作失败了，导致B账户更新余额失败。这样用户就不乐意了，银行这不是坑我吗？因此简单来说，事务就是要保证一组数据库操作，要么全部成功，要么全部失败。在MySQL中，事务支持是在引擎层实现的。你现在知道，MySQL是一个支持多引擎的系统，但并不是所有的引擎都支持事务。比如MySQL原生的MyISAM引擎就不支持事务，这也是MyISAM被InnoDB取代的重要原因之一。

接下来会以InnoDB为例，抽丝剥茧MySQL在事务支持方面的特定实现。

## 二、隔离性与隔离级别 ##

提到事务，你肯定会想到ACID（Atomicity、Consistency、Isolation、Durability，即原子性、一致性、隔离性、持久性），接下来我们就要讲解其中的I，也就是“隔离性”。

当数据库上存在多个事务同时执行的时候，就可能出现脏读（dirty read）、不可重复读（non-repeatable read）、幻读（phantom read）的问题，为了解决这些问题，就有了“隔离级别”的概念。

我们知道，隔离界别越高，效率就越低，因此我们很多情况下需要在二者之间找到一个平衡点。SQL标准的事务隔离级别包括：读未提交（read uncommitted）、读提交（read committed）、可重复读（repeatable read）和串行化（serializable ）。下面我逐一为你解释：

**读未提交**：事务中的修改，即使没有提交，对其他事务也都是可见的，事务可以读取未提交的数据，也被称为脏读（Dirty Read）。这个级别会导致很多问题，从性能上来说也不会比其他隔离级别好很多，但却缺乏其他级别的很多好处，一般实际应用中很少用，甚至有些数据库内部根本就没有实现。

**读已提交**：事务从开始直到提交之前，所做的任何修改对其他事务都是不可见的，这个级别有时候也叫做不可重复读（Nonrepeatable Read）,因为同一事务中两次执行同样的查询，可能会得到不一样的结果

**可重复度**：同个事务中多次查询结果是一致的，解决了不可重复读的问题。此隔离级别下还是无法解决另外一个幻读（Phantom Read）的问题，幻读是指当某个事务在读取某个范围内的记录时，另外一个事务又在该范围内插入了新的记录，之前的事务再次读取该范围的记录时，会产生幻行

**串行化：**顾名思义是对于同一行记录，“写”会加“写锁”，“读”会加“读锁”。当出现读写锁冲突的时候，后访问的事务必须等前一个事务执行完成，才能继续执行。

对于上面的概念中，可能 读已提交 和可重复读比较难理解，下面会用一个例子说明这种集中隔离级别。假设数据表T中只有一列，其中一行的值为1，下面是按照时间顺序执行两个事务的行为。

mysql> create table T(c int) engine=InnoDB;
    insert into T(c) values(1);

![1202638-20190811152355623-1540590054.png][]

接下来讲解不同的隔离级别下，事务A会有哪些不同的返回结果，也就是图里面V1、V2、V3的返回值分别是什么。

1.若隔离级别是“读未提交”， 则V1的值就是2。这时候事务B虽然还没有提交，但是结果已经被A看到了。因此，V2、V3也都是2。

2.若隔离级别是“读提交”，则V1是1，V2的值是2。事务B的更新在提交后才能被A看到。所以， V3的值也是2。

3.若隔离级别是“可重复读”，则V1、V2是1，V3是2。之所以V2还是1，遵循的就是这个要求：事务在执行期间看到的数据前后必须是一致的。

4.若隔离级别是“串行化”，则在事务B执行“将1改成2”的时候，会被锁住。直到事务A提交后，事务B才可以继续执行。所以从A的角度看， V1、V2值是1，V3的值是2。

在实现上，数据库里面会创建一个视图，访问的时候以视图的逻辑结果为准。在“可重复读”隔离级别下，这个视图是在事务启动时创建的，整个事务存在期间都用这个视图。在“读提交”隔离级别下，这个视图是在每个SQL语句开始执行的时候创建的。这里需要注意的是，“读未提交”隔离级别下直接返回记录上的最新值，没有视图概念；而“串行化”隔离级别下直接用加锁的方式来避免并行访问。

注意一下，每种数据库的行为会有所不一样，Oracle数据库的默认隔离界别是“读提交”，因此，当我们需要进行不同数据库种类之间迁移的时候，为了保证数据库隔离级别的一致，切记将MYSQL的隔离级别涉及为 “读提交”。配置的方式是，将启动参数transaction-isolation的值设置成READ-COMMITTED。你可以用show variables来查看当前的值。

![1202638-20190811153932498-2103815255.png][]

![1202638-20190811153955845-1544095853.png][]

每种隔离级别都有它自己的使用场景，你要根据自己的业务情况来定。我想你可能会问那什么时候需要“可重复读”的场景呢？我们来看一个数据校对逻辑的案例。

假设你在管理一个个人银行账户表。一个表存了每个月月底的余额，一个表存了账单明细。这时候你要做数据校对，也就是判断上个月的余额和当前余额的差额，是否与本月的账单明细一致。你一定希望在校对过程中，即使有用户发生了一笔新的交易，也不影响你的校对结果。

这时候使用“可重复读”隔离级别就很方便。事务启动时的视图可以认为是静态的，不受其他事务更新的影响。

## 三、事务隔离的实现 ##

接下来以可重复度来展开事务隔离具体是怎么实现的。

在MySQL中，实际上每条记录在更新的时候都会同时记录一条回滚操作。记录上的最新值，通过回滚操作，都可以得到前一个状态的值。

假设一个值从1被按顺序改成了2、3、4，在回滚日志里面就会有类似下面的记录。

![1202638-20190811160028916-993674469.png][]

可以看到当前值是4，从图中可以看到在查询的时候，不同时刻启动的事务会有不同的read-view。如图中看到的，在视图A、B、C里面，这一个记录的值分别是1、2、4，同一条记录在系统中可以存在多个版本，就是数据库的多版本并发控制（MVCC）。对于read-view A，要得到1，就必须将当前值依次执行图中所有的回滚操作得到。同时你会发现，即使现在有另外一个事务正在将4改成5，这个事务跟read-view A、B、C对应的事务是不会冲突的。

你一定会问，回滚日志总不能一直保留吧，什么时候删除呢？

这是肯定不能一直保留的，在不需要的时候才删除。系统会判断，当没有事务再需要用到这些回滚日志时，回滚日志会被删除。

那么什么时候才不需要了呢？就是当系统里没有比这个回滚日志更早的read-view的时候。

基于上面的说明，我们来讨论一下为什么建议你尽量不要使用长事务。

长事务意味着系统里面会存在很老的事务视图。由于这些事务随时可能访问数据库里面的任何数据，所以这个事务提交之前，数据库里面它可能用到的回滚记录都必须保留，这就会导致大量占用存储空间。

在MySQL 5.5及以前的版本，回滚日志是跟数据字典一起放在ibdata文件里的，即使长事务最终提交，回滚段被清理，文件也不会变小。我见过数据只有20GB，而回滚段有200GB的库。最终只好为了清理回滚段，重建整个库。

除了对回滚段的影响，长事务还占用锁资源，也可能拖垮整个库，这个我们会在后面讲锁的时候展开。

## 四、事务启动方式 ##

MySQL的事务启动方式有以下几种：

1.  显式启动事务语句， begin 或 start transaction。配套的提交语句是commit，回滚语句是rollback。
2.  set autocommit=0，这个命令会将这个线程的自动提交关掉。意味着如果你只执行一个select语句，这个事务就启动了，而且并不会自动提交。这个事务持续存在直到你主动执行commit 或 rollback 语句，或者断开连接。

有些客户端连接框架会默认连接成功后先执行一个set autocommit=0的命令。这就导致接下来的查询都在事务中，如果是长连接，就导致了意外的长事务。

因此，我会建议你总是使用set autocommit=1, 通过显式语句的方式来启动事务。

但是有的开发同学会纠结“多一次交互”的问题。对于一个需要频繁使用事务的业务，第二种方式每个事务在开始时都不需要主动执行一次 “begin”，减少了语句的交互次数。如果你也有这个顾虑，我建议你使用commit work and chain语法。

在autocommit为1的情况下，用begin显式启动的事务，如果执行commit则提交事务。如果执行 commit work and chain，则是提交事务并自动启动下一个事务，这样也省去了再次执行begin语句的开销。同时带来的好处是从程序开发的角度明确地知道每个语句是否处于事务中。

你可以在information\_schema库的innodb\_trx这个表中查询长事务，比如下面这个语句，用于查找持续时间超过60s的事务。

select * from information_schema.innodb_trx where TIME_TO_SEC(timediff(now(),trx_started))>60

## 五、MVCC工作原理 ##

可重复读隔离级别下，事务在启动的时候就“拍了个快照”。请注意，这个快照是基于整个库的，这时候你肯定觉得不可思议，如果一个库上百G的数据，那么我启动一个事务，那MYSQL岂不是要将上百G的数据拷贝出来，这个过程不是非常慢吗？但是为什么我们平时并没有感觉到它?️呢？

事实上，我们并不需要拷贝出这100G的数据。我们先来看看这个快照是怎么实现的。InnoDB里面每个事务有一个唯一的事务ID，叫作transaction id。它是在事务开始的时候向InnoDB的事务系统申请的，是按申请顺序严格递增的。

每次事务更新数据的时候，都会生成一个新的数据版本，并且把transaction id赋值给这个数据版本的事务ID，记为row trx\_id。同时，旧的数据版本要保留，并且在新的数据版本中，能够有信息可以直接拿到它。这也说明了，数据表中的一行记录，可能存在多个版本（row）,每个版本有自己的row\_trx\_id.

下面用一张图说明一个记录被多个事务连续更新后的状态，如下图所示：

![1202638-20190811213337766-1750614361.png][]

图中用打括号表示一行数据的4个版本，当前最新版本是V4，k的值是12，它是被transaction id 为25的事务更新的，因此它的row trx\_id也是25。

你可能会问，前面的文章不是说，语句更新会生成undo log（回滚日志）吗？那么，undo log在哪呢？

实际上，图2中的三个虚线箭头，就是undo log；而V1、V2、V3并不是物理上真实存在的，而是每次需要的时候根据当前版本和undo log计算出来的。比如，需要V2的时候，就是通过V4依次执行U3、U2算出来。

明白了多版本和row trx\_id的概念后，我们再来想一下，InnoDB是怎么定义那个“100G”的快照的。按照可重复读的定义，一个事务启动的时候，能够看到所有已经提交的事务结果。但是之后，这个事务执行期间，其他事务的更新对它不可见。因此，一个事务只需要在启动的时候声明说，“以我启动的时刻为准，如果一个数据版本是在我启动之前生成的，就认；如果是我启动以后才生成的，我就不认，我必须要找到它的上一个版本”。

当然，如果“上一个版本”也不可见，那就得继续往前找。还有，如果是这个事务自己更新的数据，它自己还是要认的。在实现上， InnoDB为每个事务构造了一个数组，用来保存这个事务启动瞬间，当前正在“活跃”的所有事务ID。“活跃”指的就是，启动了但还没提交。

数组里面事务ID的最小值记为低水位，当前系统里面已经创建过的事务ID的最大值加1记为高水位。这个视图数组和高水位，就组成了当前事务的一致性视图（read-view）。而数据版本的可见性规则，就是基于数据的row trx\_id和这个一致性视图的对比结果得到的。这个视图数组把所有的row trx\_id 分成了几种不同的情况。如下图所示：

![1202638-20190811214255203-1350059415.png][]

上图是数据库版本可见性规则，对于当前事务的启动瞬间来说，一个数据版本的row trx\_id，有以下几种可能：

1.  如果落在绿色部分，表示这个版本是已提交的事务或者是当前事务自己生成的，这个数据是可见的；
2.  如果落在红色部分，表示这个版本是由将来启动的事务生成的，是肯定不可见的；
3.  如果落在黄色部分，那就包括两种情况  
    a. 若 row trx\_id在数组中，表示这个版本是由还没提交的事务生成的，不可见；  
    b. 若 row trx\_id不在数组中，表示这个版本是已经提交了的事务生成的，可见。

比如，对于图2中的数据来说，如果有一个事务，它的低水位是18，那么当它访问这一行数据时，就会从V4通过U3计算出V3，所以在它看来，这一行的值是11。

你看，有了这个声明后，系统里面随后发生的更新，是不是就跟这个事务看到的内容无关了呢？因为之后的更新，生成的版本一定属于上面的2或者3(a)的情况，而对它来说，这些新的数据版本是不存在的，所以这个事务的快照，就是“静态”的了。

所以你现在知道了，InnoDB利用了“所有数据都有多个版本”的这个特性，实现了“秒级创建快照”的能力。

接下来我们用一个例子来巩固一下MVCC的知识，例子如下：

下面是一个只有两行的表的初始化语句。

mysql> CREATE TABLE `t` (
      `id` int(11) NOT NULL,
      `k` int(11) DEFAULT NULL,
      PRIMARY KEY (`id`)
    ) ENGINE=InnoDB;
    insert into t(id, k) values(1,1),(2,2);

![1202638-20190811233350580-903791254.png][]

begin/start transaction 命令并不是一个事务的起点，在执行到它们之后的第一个操作InnoDB表的语句，事务才真正启动。如果你想要马上启动一个事务，可以使用start transaction with consistent snapshot 这个命令。

还需要注意的是，我们的例子中如果没有特别说明，都是默认autocommit=1。

在这个例子中，事务C没有显式地使用begin/commit，表示这个update语句本身就是一个事务，语句完成的时候会自动提交。事务B在更新了行之后查询; 事务A在一个只读事务中查询，并且时间顺序上是在事务B的查询之后。

让我们想一下图中的三个事务，分析一下事务A的语句返回的结果是什么？

答案：事务B查到的k的值是3，而事务A查到的k的值是1，是不是感到有点奇怪？

接下来我们用假设分析法，进行如下的假设：

1.  事务A开始前，系统里面只有一个活跃事务ID是99；
2.  事务A、B、C的版本号分别是100、101、102，且当前系统里只有这四个事务；
3.  三个事务开始前，(1,1）这一行数据的row trx\_id是90。

这样，事务A的视图数组就是\[99,100\], 事务B的视图数组是\[99,100,101\], 事务C的视图数组是\[99,100,101,102\]。

为了便于我们分析，接下来我们通过一个图去分析，如下图所示：

![1202638-20190812002611749-959820599.png][]

这里需要说明一下，“start transaction with consistent snapshot; ”的意思是从这个语句开始，创建一个持续整个事务的一致性快照。所以，在读提交隔离级别下，这个用法就没意义了，等效于普通的start transaction。

从图中可以看到，第一个有效更新是事务C，把数据从(1,1)改成了(1,2)。这时候，这个数据的最新版本的row trx\_id是102，而90这个版本已经成为了历史版本。

第二个有效更新是事务B，把数据从(1,2)改成了(1,3)。这时候，这个数据的最新版本（即row trx\_id）是101，而102又成为了历史版本。

你可能注意到了，在事务A查询的时候，其实事务B还没有提交，但是它生成的(1,3)这个版本已经变成当前版本了。但这个版本对事务A必须是不可见的，否则就变成脏读了。

好，现在事务A要来读数据了，它的视图数组是\[99,100\]。当然了，读数据都是从当前版本读起的。所以，事务A查询语句的读数据流程是这样的：

1.找到(1,3)的时候，判断出row trx\_id=101，比高水位大，处于红色区域，不可见；

2.接着，找到上一个历史版本，一看row trx\_id=102，比高水位大，处于红色区域，不可见；

3.再往前找，终于找到了（1,1)，它的row trx\_id=90，比低水位小，处于绿色区域，可见。

这样执行下来，虽然期间这一行数据被修改过，但是事务A不论在什么时候查询，看到这行数据的结果都是一致的，所以我们称之为一致性读。

这个判断规则是我通过一些资料和高性能MYSQL中从代码逻辑直接转译过来的，但是正如你所见，用于人肉分析可见性很麻烦。

一个数据版本，对于一个事务视图来说，除了自己的更新总是可见以外，有三种情况：

1.  版本未提交，不可见；
2.  版本已提交，但是是在视图创建后提交的，不可见；
3.  版本已提交，而且是在视图创建前提交的，可见。

现在，我们用这个规则来判断图4中的查询结果，事务A的查询语句的视图数组是在事务A启动的时候生成的，这时候：

*  (1,3)还没提交，属于情况1，不可见；
 *  (1,2)虽然提交了，但是是在视图数组创建之后提交的，属于情况2，不可见；
 *  (1,1)是在视图数组创建之前提交的，可见。

你看，去掉数字对比后，只用时间先后顺序来判断，分析起来是不是轻松多了。所以，后面我们就都用这个规则来分析。

这时候你是不是有一个这样的疑问：事务B的update语句，如果按照一致性读，好像结果不对哦？

事务B的视图数组是先创建的，之后事务C才提交，不是应该看不见(1,2)吗，怎么能算出(1,3)来？

确实如此，如果事务B在更新之前查询一次数据，这个查询返回的k的值确实是1。

但是，当它要去更新数据的时候，就不能再在历史版本上更新了，否则事务C的更新就丢失了。

因此，事务B此时的set k=k+1是在（1,2）的基础上进行的操作，这里就用到了这样一条规则：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）。

因此，在更新的时候，当前读拿到的数据是(1,2)，更新后生成了新版本的数据(1,3)，这个新版本的row trx\_id是101。所以，在执行事务B查询语句的时候，一看自己的版本号是101，最新数据的版本号也是101，是自己的更新，可以直接使用，所以查询得到的k的值是3。

这里我们提到了一个概念，叫作当前读。其实，除了update语句外，select语句如果加锁，也是当前读。因此，如果把事务A的查询语句select \* from t where id=1修改一下，加上lock in share mode 或 for update，也都可以读到版本号是101的数据，返回的k的值是3。下面这两个select语句，就是分别加了读锁（S锁，共享锁）和写锁（X锁，排他锁）。

mysql> select k from t where id=1 lock in share mode;
    mysql> select k from t where id=1 for update;

假设事务C不是马上提交的，而是变成了下面的事务C’，会怎么样呢？如下图所示：

![1202638-20190812010142952-382976259.png][]

事务C’的不同是，更新后并没有马上提交，在它提交前，事务B的更新语句先发起了。前面说过了，虽然事务C’还没提交，但是(1,2)这个版本也已经生成了，并且是当前的最新版本。那么，事务B的更新语句会怎么处理呢？

这时候，我们的“两阶段锁协议”(后面锁的章节会降到)就要上场了。事务C’没提交，也就是说(1,2)这个版本上的写锁还没释放。而事务B是当前读，必须要读最新版本，而且必须加锁，因此就被锁住了，必须等到事务C’释放这个锁，才能继续它的当前读。

那么回到之前的隔离界别中的事务的可重复读的能力是怎么实现的？

可重复读的核心就是一致性读（consistent read）；而事务更新数据的时候，只能用当前读。如果当前的记录的行锁被其他事务占用的话，就需要进入锁等待。

而读提交的逻辑和可重复读的逻辑类似，它们最主要的区别是：

1.在可重复读隔离级别下，只需要在事务开始的时候创建一致性视图，之后事务里的其他查询都共用这个一致性视图；

2.在读提交隔离级别下，每一个语句执行前都会重新算出一个新的视图。

接下来再看一下，在读提交隔离级别下，事务A和事务B的查询语句查到的k，分别应该是多少呢？如下图所示：

![1202638-20190812011422695-1885902745.png][]

可以看到此时事务A的查询语句的视图数组是在执行这个语句的时候创建的，时间线上(1,2)、(1,3)的生成时间都在创建这个视图数组的时刻之前。

但是，在这个时刻：(1,3)还没提交，属于情况1，不可见；(1,2)提交了，属于情况3，可见。所以，这时候事务A查询语句返回的是k=2。显然地，事务B查询结果k=3。

转载于:https://www.cnblogs.com/huangjuncong/p/11335365.html

[1202638-20190812012733791-2026983705.jpg]: /images/20230601/557b9574dace4b309ea3a44d58dea902.png
[1202638-20190811152355623-1540590054.png]: /images/20230601/800952bbe6434771932b443af0539a42.png
[1202638-20190811153932498-2103815255.png]: /images/20230601/493c754ee0204ad8b4ae978adbbeb297.png
[1202638-20190811153955845-1544095853.png]: /images/20230601/aa912a54bad6438f8748952c93d4ef2b.png
[1202638-20190811160028916-993674469.png]: /images/20230601/2f1baef2fbe24d4898a47217a2d5ba88.png
[1202638-20190811213337766-1750614361.png]: /images/20230601/7145d5944c9d479eb0c7ac50bea6d6bb.png
[1202638-20190811214255203-1350059415.png]: /images/20230601/581df601eeb748178862819ba413b3bf.png
[1202638-20190811233350580-903791254.png]: /images/20230601/cb6756bde714431e9566f6aefb7d5722.png
[1202638-20190812002611749-959820599.png]: /images/20230601/8f30f6c36f894bb8a1a783a27c66fba5.png
[1202638-20190812010142952-382976259.png]: /images/20230601/f525eda9dde04b85b8408ad44acbeeb4.png
[1202638-20190812011422695-1885902745.png]: /images/20230601/c5bb64cd4bc94012894b57004a12484a.png