十、高性能基础（二）MySQL 事务与锁机制

1、事务及其特性

首先看看什么是事务？事务具有哪些特性？
简单来说，事务是指作为单个逻辑工作单元执行的一系列操作，这些操作要么全做，要么全不做，是一个不可分割的工作单元。

一个逻辑工作单元要成为事务，在关系型数据库管理系统中，必须满足 4 个特性，即所谓的 ACID：原子性、一致性、隔离性和持久性。
ACID 及它们之间的关系如下图所示，比如 4 个特性中有 3 个与 WAL 有关系，都需要通过 Redo、Undo 日志来保证等。

一致性（consistency）：事务开始之前和事务结束之后，数据库的完整性限制未被破坏。

一致性其实包括两部分内容，分别是约束一致性和数据一致性。
（1）约束一致性：数据库中创建表结构时所指定的外键、Check、唯一索引等约束。可惜在 MySQL 中，是不支持 Check 的，只支持另外两种，所以约束一致性就非常容易理解了。
（2）数据一致性：是一个综合性的规定，或者说是一个把握全局的规定。它是由原子性、持久性、隔离性共同保证的结果，而不是单单依赖于某一种技术。

原子性（atomicity）：事务的所有操作，要么全部完成，要么全部不完成，不会结束在某个中间环节。

原子性也就是说用户感受不到一个正在改的状态。MySQL 是通过 WAL（Write Ahead Log）技术来实现这种效果的。
原子性和 WAL 到底有什么关系呢？其实关系非常大。举例来讲，如果事务提交了，那改了的数据就生效了，如果此时 Buffer Pool 的脏页没有刷盘，如何来保证改了的数据生效呢？就需要使用 Redo 日志恢复出来的数据。而如果事务没有提交，且 Buffer Pool 的脏页被刷盘了，那这个本不应该存在的数据如何消失呢？就需要通过 Undo 来实现了，Undo 又是通过 Redo 来保证的，所以最终原子性的保证还是靠 Redo 的 WAL 机制实现的。

持久性（durability）：事务完成之后，事务所做的修改进行持久化保存，不会丢失。

所谓持久性，就是指一个事务一旦提交，它对数据库中数据的改变就应该是永久性的，接下来的操作或故障不应该对其有任何影响。前面已经讲到，事务的原子性可以保证一个事务要么全执行，要么全不执行的特性，这可以从逻辑上保证用户看不到中间的状态。但持久性是如何保证的呢？一旦事务提交，通过原子性，即便是遇到宕机，也可以从逻辑上将数据找回来后再次写入物理存储空间，这样就从逻辑和物理两个方面保证了数据不会丢失，即保证了数据库的持久性。

隔离性（isolation）：当多个事务并发访问数据库中的同一数据时，所表现出来的相互关系。

所谓隔离性，指的是一个事务的执行不能被其他事务干扰，即一个事务内部的操作及使用的数据对其他的并发事务是隔离的。锁和多版本控制就符合隔离性。
InnoDB 支持的隔离性有 4 种，隔离性从低到高分别为：读未提交、读提交、可重复读、可串行化。
（1）读未提交（RU，Read Uncommitted）。它能读到一个事务的中间过程，违背了 ACID 特性，存在脏读的问题，所以基本不会用到，可以忽略。
（2）读提交（RC，Read Committed）。它表示如果其他事务已经提交，那么我们就可以看到，这也是一种最普遍适用的级别。但由于一些历史原因，可能 RC 在生产环境中用的并不多。
（3）可重复读（RR，Repeatable Read），是目前被使用得最多的一种级别。其特点是有 Gap 锁、目前还是默认的级别、在这种级别下会经常发生死锁、低并发等问题。
（4）可串行化，这种实现方式，其实已经并不是多版本了，又回到了单版本的状态，因为它所有的实现都是通过锁来实现的。

2、并发事务控制

2.1 单版本控制-锁

先来看锁，锁用独占的方式来保证在只有一个版本的情况下事务之间相互隔离，所以锁可以理解为单版本控制。

在 MySQL 事务中，锁的实现与隔离级别有关系，在 RR（Repeatable Read）隔离级别下，MySQL 为了解决幻读的问题，以牺牲并行度为代价，通过 Gap 锁来防止数据的写入，而这种锁，因为其并行度不够，冲突很多，经常会引起死锁。现在流行的 Row 模式可以避免很多冲突甚至死锁问题，所以推荐默认使用 Row + RC（Read Committed）模式的隔离级别，可以很大程度上提高数据库的读写并行度。

2.2 多版本控制-MVCC

多版本控制也叫作 MVCC，是指在数据库中，为了实现高并发的数据访问，对数据进行多版本处理，并通过事务的可见性来保证事务能看到自己应该看到的数据版本。

那个多版本是如何生成的呢？每一次对数据库的修改，都会在 Undo 日志中记录当前修改记录的事务号及修改前数据状态的存储地址（即 ROLL_PTR），以便在必要的时候可以回滚到老的数据版本。例如，一个读事务查询到当前记录，而最新的事务还未提交，根据原子性，读事务看不到最新数据，但可以去回滚段中找到老版本的数据，这样就生成了多个版本。

多版本控制很巧妙地将稀缺资源的独占互斥转换为并发，大大提高了数据库的吞吐量及读写性能。

2.3 MVCC 实现原理

MySQL InnoDB 存储引擎，实现的是基于多版本的并发控制协议——MVCC，而不是基于锁的并发控制。

MVCC 最大的好处是读不加锁，读写不冲突。在读多写少的 OLTP（On-Line Transaction Processing）应用中，读写不冲突是非常重要的，极大的提高了系统的并发性能，这也是为什么现阶段几乎所有的 RDBMS（Relational Database Management System），都支持 MVCC 的原因。

2.4 快照读与当前读

在 MVCC 并发控制中，读操作可以分为两类: 快照读（Snapshot Read）与当前读（Current Read）。

快照读：读取的是记录的可见版本（有可能是历史版本），不用加锁。
当前读：读取的是记录的最新版本，并且当前读返回的记录，都会加锁，保证其他事务不会再并发修改这条记录。

注意：MVCC 只在 Read Commited 和 Repeatable Read 两种隔离级别下工作。

如何区分快照读和当前读呢？可以简单的理解为：

快照读：简单的 select 操作，属于快照读，不需要加锁。
当前读：特殊的读操作，插入/更新/删除操作，属于当前读，需要加锁。

3、并发事务问题及解决方案

并发事务处理也会带来一些问题，如：脏读、不可重复读、幻读。

脏读：
一个事务正在对一条记录做修改，在这个事务完成并提交前，这条记录的数据就处于不一致状态；这时，另一个事务也来读取同一条记录，如果不加控制，第二个事务读取了这些“脏”数据，并据此做进一步的处理，就会产生未提交的数据依赖关系。这种现象被形象的叫作"脏读"（Dirty Reads）。
不可重复读：
一个事务在读取某些数据后的某个时间，再次读取以前读过的数据，却发现其读出的数据已经发生了改变、或某些记录已经被删除了！这种现象就叫作“ 不可重复读”（Non-Repeatable Reads）。
幻读：
一个事务按相同的查询条件重新读取以前检索过的数据，却发现其他事务插入了满足其查询条件的新数据，这种现象就称为“幻读”（Phantom Reads）。

解决方案：
产生的这些问题，MySQL 数据库是通过事务隔离级别来解决的，如下图所示：

4、MySQL 锁分类

在 MySQL 中有三种级别的锁：页级锁、表级锁、行级锁。

表级锁：开销小，加锁快；不会出现死锁；锁定粒度大，发生锁冲突的概率最高，并发度最低。会发生在：MyISAM、memory、InnoDB、BDB 等存储引擎中。
注意：MySQL 中的表锁包括读锁和写锁。
行级锁：开销大，加锁慢；会出现死锁；锁定粒度最小，发生锁冲突的概率最低，并发度最高。会发生在：InnoDB 存储引擎。
页级锁：开销和加锁时间界于表锁和行锁之间；会出现死锁；锁定粒度界于表锁和行锁之间，并发度一般。会发生在：BDB 存储引擎。

三种级别的锁分别对应存储引擎关系如下图所示：

4.1 InnoDB 锁分类及问题

共享锁（S），也叫读锁：允许一个事务去读一行，阻止其他事务获得相同数据集的排他锁。
排他锁（X），也叫写锁：允许获得排他锁的事务更新数据，阻止其他事务取得相同数据集的共享读锁和排他写锁。

另外，为了允许行锁和表锁共存，实现多粒度锁机制，InnoDB 还有两种内部使用的意向锁（Intention Locks），这两种意向锁都是表锁。表锁又分为三种。

意向共享锁（IS）：事务计划给数据行加行共享锁，事务在给一个数据行加共享锁前必须先取得该表的 IS 锁。
意向排他锁（IX）：事务打算给数据行加行排他锁，事务在给一个数据行加排他锁前必须先取得该表的 IX 锁。
自增锁（AUTO-INC Locks）：特殊表锁，自增长计数器通过该“锁”来获得子增长计数器最大的计数值。

在加行锁之前必须先获得表级意向锁，否则等待 innodb_lock_wait_timeout 超时后根据innodb_rollback_on_timeout 决定是否回滚事务。

（1）InnoDB 自增锁：
在 MySQL InnoDB 存储引擎中，在设计表结构的时候，通常会建议添加一列作为自增主键。这里就会涉及一个特殊的锁：自增锁。

（2）InnoDB 行锁实现算法：
InnoDB 行锁是通过对索引数据页上的记录（record）加锁实现的。主要实现算法有 3 种：Record Lock、Gap Lock 和 Next-key Lock。

（3）排查 InnoDB 锁问题：

（4）InnoDB 加锁行为：
下面举一些例子分析 InnoDB 不同索引的加锁行为。分析锁时需要跟隔离级别联系起来，以 RR 为例，主要是从四个场景分析。

主键 + RR：

唯一键 + RR：

非唯一键 + RR：

无索引 + RR：

（5）InnoDB 死锁：
在 MySQL 中死锁不会发生在 MyISAM 存储引擎中，但会发生在 InnoDB 存储引擎中，因为 InnoDB 是逐行加锁的，极容易产生死锁。那么死锁产生的四个条件是什么呢？

在发生死锁时，InnoDB 存储引擎会自动检测，并且会自动回滚代价较小的事务来解决死锁问题。但很多时候一旦发生死锁，InnoDB 存储引擎的处理的效率是很低下的或者有时候根本解决不了问题，需要人为手动去解决。

既然死锁问题会导致严重的后果，那么在开发或者使用数据库的过程中，如何避免死锁的产生呢？这里给出一些建议：

给大家一些开发建议来避免线上业务因死锁造成的不必要的影响。