数据库基础

1. 事务

ACID

  1. 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。
  2. 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,所有事务对同一个数据的读取结果都是相同的。
  3. 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。
  4. 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。

2. 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。
  • 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。
  • 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。
  • 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。
    产生并发不一致性问题的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。

3. 封锁

封锁粒度

  • 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

  • 读写锁
  • 互斥锁(Exclusive),简写为 X 锁,又称写锁。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
  • 共享锁(Shared),简写为 S 锁,又称读锁。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
  • 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。
  • 任意 IS/IX 锁之间都是兼容的,因为它们只表示想要对表加锁,而不是真正加锁;

封锁协议

  1. 三级封锁协议
  • 一级封锁协议(写必须加X锁)
    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。
  • 二级封锁协议(读必须加S锁)
    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。
  • 三级封锁协议(S锁必须到事务结束才释放)
    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。
  1. 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。串行执行的事务互不干扰,不会出现并发一致性问题。
    事务遵循两段锁协议是保证可串行化调度的充分条件。

4. 隔离级别

  • 读未提交
    事务中的修改,即使没有提交,对其它事务也是可见的。
  • 读已提交(解决读脏数据-X锁释放之前不能加S锁)
    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(解决不可重复读-加S锁期间不能加X锁)
    保证在同一个事务中多次读取同一数据的结果是一样的。
  • 可串行化(解决幻影读)
    强制事务串行执行,这样多个事务互不干扰,不会出现并发一致性问题。
    该隔离级别需要加锁实现,因为要使用加锁机制保证同一时间只有一个事务执行,也就是保证事务串行执行。

5. 多版本并发控制MVCC

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,用于实现读已提交可重复读这两种隔离级别。未提交读隔离级别总是读取最新的数据行,要求很低,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。

基本原理

MVCC 利用了多版本的思想,写操作更新最新的版本快照,而读操作去读旧版本快照,没有互斥关系,这一点和 CopyOnWrite 类似。
在 MVCC 中事务的修改操作(DELETE、INSERT、UPDATE)会为数据行新增一个版本快照。
读脏数据和不可重复读最根本的原因是事务读取到其它事务未提交的修改。在事务进行读取操作时,为了解决脏读和不可重复读问题,MVCC 规定只能读取已经提交的快照。当然一个事务可以读取自身未提交的快照,这不算是脏读。

版本号

  • 系统版本号 SYS_ID: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 TRX_ID :事务开始时的系统版本号

Undo 日志

MVCC 的多版本指的是多个版本的快照,快照存储在 Undo 日志中,该日志通过回滚指针 ROLL_PTR 把一个数据行的所有快照连接起来。

ReadView

MVCC 维护了一个 ReadView 结构,主要包含了当前系统未提交的事务列表 TRX_IDs {TRX_ID_1, TRX_ID_2, ...},还有该列表的最小值 TRX_ID_MIN 和 TRX_ID_MAX。
在进行 SELECT 操作时,根据数据行快照的 TRX_ID 与 TRX_ID_MIN 和 TRX_ID_MAX 之间的关系,从而判断数据行快照是否可以使用:

  1. TRX_ID < TRX_ID_MIN,表示该数据行快照时在当前所有未提交事务之前进行更改的,因此可以使用。
  2. TRX_ID > TRX_ID_MAX,表示该数据行快照是在事务启动之后被更改的,因此不可使用。
  3. TRX_ID_MIN <= TRX_ID <= TRX_ID_MAX,需要根据隔离级别再进行判断:
    • 读已提交:如果 TRX_ID 在 TRX_IDs 列表中,表示该数据行快照对应的事务还未提交,则该快照不可使用。否则表示已经提交,可以使用。
    • 可重复读:都不可以使用。因为如果可以使用的话,那么其它事务也可以读到这个数据行快照并进行修改,那么当前事务再去读这个数据行得到的值就会发生改变,也就是出现了不可重复读问题。
      在数据行快照不可使用的情况下,需要沿着 Undo Log 的回滚指针 ROLL_PTR 找到下一个快照,再进行上面的判断。

快照读与当前读

  • 快照读
    MVCC 的 SELECT 操作是快照中的数据,不需要进行加锁操作。
  • 当前读
    MVCC 其它会对数据库进行修改的操作(INSERT、UPDATE、DELETE)需要进行加锁操作,从而读取最新的数据。可以看到 MVCC 并不是完全不用加锁,而只是避免了 SELECT 的加锁操作。

6. Next-Key Locks

Next-Key Locks 是 MySQL 的 InnoDB 存储引擎的一种锁实现。
MVCC 不能解决幻影读问题,Next-Key Locks 就是为了解决这个问题而存在的。在可重复读(REPEATABLE READ)隔离级别下,使用 MVCC + Next-Key Locks 可以解决幻读问题。

Record Locks

锁定一个记录上的索引,而不是记录本身。
如果表没有设置索引,InnoDB 会自动在主键上创建隐藏的聚簇索引,因此 Record Locks 依然可以使用。

Gap Locks

锁定索引之间的间隙,但是不包含索引本身,其它事务就不能操作索引间的行。

Next-Key Locks

它是 Record Locks 和 Gap Locks 的结合,不仅锁定一个记录上的索引,也锁定索引之间的间隙。

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