為什麼要有事務？
事務廣泛的運用於訂單系統、銀行系統等多種場景。如果有以下乙個場景：a使用者和b使用者是銀行的儲戶。現在a要給b轉賬500元。那麼需要做以下幾件事：
1. 檢查a500元；
2. a賬戶扣除500元；
3. b賬戶增加500元；
正常的流程走下來，a賬戶扣了500，b賬戶加了500，皆大歡喜。那如果a賬戶扣了錢之後，系統出故障了呢？a白白損失了500，而b也沒有收到本該屬於他的500。以上的案例中，隱藏著乙個前提條件：a扣錢和b加錢，要麼同時成功，要麼同時失敗。事務的需求就在於此。
事務是什麼？
與其給事務定義，不如說一說事務的特性。眾所周知，事務需要滿足acid四個特性。
1. a(atomicity) 原子性。乙個事務的執行被視為乙個不可分割的最小單元。事務裡面的操作，要麼全部成功執行，要麼全部失敗回滾，不可以只執行其中的一部分。
2. c(consistency) 一致性。乙個事務的執行不應該破壞資料庫的完整性約束。如果上述例子中第2個操作執行後系統www.cppcns.com崩潰，保證a和b的金錢總計是不會變的。
3. i(isolation) 隔離性。通常來說，事務之間的行為不應該互相影響。然而實際情況中，事務相互影響的程度受到隔離級別的影響。文章後面會詳述。
4. d(durability) 永續性。事務提交之後，需要將提交的事務持久化到磁碟。即使系統崩潰，提交的資料也不應該丟失。
事務的四種隔離級別
前文中提到，事務的隔離性受到隔離級別的影響。那麼事務的隔離級別是什麼呢？事務的隔離級別可以認為是事務的"自私"程度，它定義了事務之間的www.cppcns.com可見性。隔離級別分為以下幾種：
1.read uncommitted(未提交讀)。在ru的隔離級別下，事務a對資料做的修改，即使沒有提交，對於事務b來說也是可見的，這種問題叫髒讀。這是隔離程度較低的一種隔離級別，在實際運用中會引起很多問題，因此一般不常用。
2.read committed(提交讀)。在rc的隔離級別下，不會出現髒讀的問題。事務a對資料做的修改，提交之後會對事務b可見，舉例，事務b開啟時讀到資料1，接下來事務a開啟，把這個資料改成2，提交，b再次讀取這個資料，會讀到最新的資料2。在rc的隔離級別下，會出現不可重複讀的問題。這個隔離級別是許多資料庫的預設隔離級別。
3.repeatable read(可重複讀)。在rr的隔離級別下，不會出現不可重複讀的問題。事務a對資料做的修改，提交之後，對於先於事務a開啟的事務是不可見的。舉例，事務b開啟時讀到資料1，接下來事務a開啟，把這個資料改成2，提交，b再次讀取這個資料，仍然只能讀到1。在rr的隔離級別下，會出現幻讀的問題。幻讀的意思是，當某個事務在讀取某個範圍內的值的時候，另外乙個事務在這個範圍內插入了新記錄，那麼之前的事務再次讀取這個範圍的值，會讀取到新插入的資料。mysql預設的隔離級別是rr，然而mysql的innodb引擎間隙鎖成功解決了幻讀的問題。
4.serializable(可序列化)。可序列化是最高的隔離級別。這種隔離級別強制要求所有事物序列執行，在這種隔離級別下，讀取的每行資料都加鎖，會導致大量的鎖徵用問題，效能最差。
為了幫助理解四種隔離級別，這裡舉個例子。如圖1，事務a和事務b先後開啟，並對資料1進行多次更新。四個小人在不同的時刻開啟事務，可能看到資料1的哪些值呢？
圖1第乙個小人，可能讀到1-20之間的任何乙個。因為未提交讀的隔離級別下，其他事務對資料的修改也是對當前事務可見的。第二個小人可能讀到1，10和20，他只能讀到其他事務已經提交了的資料程式設計客棧。第三個小人讀到的資料去決於自身事務開啟的時間點。在事務開啟時，讀到的是多少，那麼在事務提交之前讀到的值就是多少。第四個小人，只有在a end 到b start之間開啟，才有可能讀到資料，而在事務a和事務b執行的期間是讀不到資料的。因為第四小人讀資料是需要加鎖的，事務a和b執行期間，會占用資料的寫鎖，導致第四個小人等待鎖。
圖2羅列了不同隔離級別所面對的問題。
圖2很顯然，隔離級別越高，它所帶來的資源消耗也就越大(鎖)，因此它的併發效能越低。準確的說，在可序列化的隔離級別下，是沒有併發的。
圖3mysql中的事務
事務的實現是基於資料庫的儲存引擎。不同的儲存引擎對事務的支援程度不一樣。mysql中支援事務的儲存引擎有innodb和ndb。innodb是mysql預設的儲存引擎，預設的隔離級別是rr，並且在rr的隔離級別下更進一步，通過多版本併發控制（mvcc，multiversion concurrency control ）解決不可重複讀問題，加上間隙鎖（也就是併發控制）解決幻讀問題。因此innodb的rr隔離級別其實實現了序列化級別的效果，而且保留了比較好的併發效能。
事務的隔離性是通過鎖實現，而事務的原子性、一致性和永續性則是通過事務日誌實現。說到事務日誌，不得不說的就是redo和undo。
1.redo log
在innodb的儲存引擎中，事務日誌通過重做(redo)日誌和innodb儲存引擎的日誌緩衝(innodb log buffer)實現。事務開啟時，事務中的操作，都會先寫入儲存引擎的日誌緩衝中，在事務提交之前，這些緩衝的日誌都需要提前重新整理到www.cppcns.com磁碟上持久化，這就是dba們口中常說的「日誌先行」(write-ahead logging)。當事務提交之後，在buffer pool中對映的資料檔案才會慢慢重新整理到磁碟。此時如果資料庫崩潰或者宕機，那麼當系統重啟進行恢復時，就可以根據redo log中記錄的日誌，把資料庫恢復到崩潰前的乙個狀態。未完成的事務，可以繼續提交，也可以選擇回滾，這基於恢復的策略而定。
在系統啟動的時候，就已經為redo log分配了一塊連續的儲存空間,以順序追加的方式記錄redo log,通過順序io來改善效能。所有的事務共享redo log的儲存空間，它們的redo log按語句的執行順序，依次交替的記錄在一起。如下乙個簡單示例：
記錄1：
記錄2：
記錄3：
記錄4：
記錄5：
2.undo log
undo log主要為事務的回滾服務。在事務執行的過程中，除了記錄redo log，還會記錄一定量的undo log。undo log記錄了資料在每個操作前的狀態，如果事務執行過程中需要回滾，就可以根據undo log進行回滾操作。單個事務的回滾，只會回滾當前事務做的操作，並不會影響到其他的事務做的操作。
以下是undo+redo事務的簡化過程
假設有2個數值，分別為a和b,值為1，2
1. start transaction;
2. 記錄 a=1 到undo log;
3. update a = 3；
4. 記錄 a=3 到redo log；
5. 記錄 b=2 到undo log；
6. update b = 4；
7. 記錄b = 4 到redo log；
8. 將redo log重新整理到磁碟
程式設計客棧9. commit
在1-8的任意一步系統宕機，事務未提交，該事務就不會對磁碟上的資料做任何影響。如果在8-9之間宕機，恢復之後可以選擇回滾，也可以選擇繼續完成事務提交，因為此時redo log已經持久化。若在9之後系統宕機，記憶體對映中變更的資料還來不及刷回磁碟，那麼系統恢復之後，可以根據redo log把資料刷回磁碟。
所以，redo log其實保障的是事務的永續性和一致性，而undo log則保障了事務的原子性。
分布式事務
分布式事務的實現方式有很多，既可以採用innodb提供的原生的事務支援，也可以採用訊息佇列來實現分布式事務的最終一致性。這裡我們主要聊一下innodb對分布式事務的支援。
如圖，mysql的分布式事務模型。模型中分三塊：應用程式（ap）、資源管理器（rm）、事務管理器（tm）。
應用程式定義了事務的邊界，指定需要做哪些事務；
資源管理器提供了訪問事務的方法，通常乙個資料庫就是乙個資源管理器；
事務管理器協調參與了全域性事務中的各個事務。
分布式事務採用兩段式提交（two-phase commit）的方式。第一階段所有的事務節點開始準備，告訴事務管理器ready。第二階段事務管理器告訴每個節點是commit還是rollback。如果有乙個節點失敗，就需要全域性的節點全部rollback，以此保障事務的原子性。
總結什麼時候需要使用事務呢？我想，只要業務中需要滿足acid的場景，都需要事務的支援。尤其在訂單系統、銀行系統中，事務是不可或缺的。這篇文章主要介紹了事務的特性，以及mysql innodb對事務的支援。事務相關的知識遠不止文中所說，本文僅作拋磚引玉，不足之處還望讀者多多見諒。
本文標題: 全面了解mysql中的事務
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