说到数据库，那就一定会聊到事务，事务也是面试中常问的问题，我们先来一个面试场景：

面试官:"事务的四大特性是什么?"我:"ACID，即原子性(Atomicity)、隔离性(Isolation)、持久性(Durability)、一致性(Consistency)!"面试官:"在 MySQL 数据库的 InnoDB 引擎是怎么实现这四大特性的?"我:"这个...这个....，还真没有了解过哎"面试官:"那我们就先这个吧，先回去吧，我们会通知你的~"

这可能是比较常见的面试场景了，你也许回答到了事务的四大特性，但是不一定知道他的实现原理。今天我们就来一起打卡事务的四大特性和实现原理，对于原理的实现，这篇文章只是粗略的介绍一下，更多的细节可以关注我后续的文章。

数据库的事务有四大特性：原子性、隔离性、永久性、一致性，下面将介绍这四大特性的定义和在 InnoDB 引擎中是怎么实现的。

原子性

定义

一次操作是不可分割的，要么全部成功，要么全部失败。比如我们的转账操作，不允许出款方成功，收款方失败这种情况，要么都成功，要么多失败，不可能出现中间状态。

实现

InnoDB 引擎使用 undo log(归滚日志)来保证原子性操作，你对数据库的每一条数据的改动(INSERT、DELETE、UPDATE)都会被记录到 undo log 中，比如以下这些操作：

• 你插入一条记录时，至少要把这条记录的主键值记下来，之后回滚的时候只需要把这个主键值对应的记录删掉就好了。
• 你删除了一条记录，至少要把这条记录中的内容都记下来，这样之后回滚时再把由这些内容组成的记录插入到表中就好了。
• 你修改了一条记录，至少要把修改这条记录前的旧值都记录下来，这样之后回滚时再把这条记录更新为旧值就好了。

当事务执行失败或者调用了 rollback 方法时，就会触发回滚事件，利用 undo log 中记录将数据回滚到修改之前的样子。

更多关于 undo log 的信息，后面再单独开一篇文章打卡。

隔离性

定义

多个事务并发执行的时候，事务内部的操作与其他事务是隔离的，并发执行的各个事务之间不能互相干扰。

实现

隔离性可能会引入脏读(dirty read)、不可重复读(non-repeatable read)、幻读(phantom read)等问题，为了解决这些问题就引入了“隔离级别”的概念。

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)：

• 读未提交：一个事务还没提交时，它做的变更就能被别的事务看到。
• 读提交：一个事务提交之后，它做的变更才会被其他事务看到。
• 可重复读： 一个事务执行过程中看到的数据，总是跟这个事务在启动时看到的数据是一致的。当然在可重复读隔离级别下，未提交变更对其他事务也是不可见的。
• 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。

SQL标准中规定，针对不同的隔离级别，并发事务可以发生不同严重程度的问题，具体情况如下：

上面就是几种隔离级别可能出现的并发问题，但是有必要说一下，你隔离得越严实，效率就会越低。

InnoDB 引擎是如何保证隔离性的?利用锁和 MVCC 机制。这里简单的介绍一下 MVCC 机制，也叫多版本并发控制，在使用 READ COMMITTD、REPEATABLE READ 这两种隔离级别的事务下，每条记录在更新的时候都会同时记录一条回滚操作，就会形成一个版本链，在执行普通的 SELECT 操作时访问记录的版本链的过程，这样子可以使不同事务的读-写、写-读操作并发执行，从而提升系统性能。

持久性

定义

事务一旦提交，它对数据库的改变就应该是永久性的。接下来的其他操作或故障不应该对其有任何影响。

实现

要保证持久性很简单，就是每次事务提交的时候，都将数据刷磁盘上，这样一定保证了安全性，但是要知道如果每次事务提交都将数据写入到磁盘的话，频繁的 IO 操作，成本太高，数据库的性能极低，所以这种方式不可取。

InnoDB 引擎是怎么解决的?InnoDB 引擎引入了一个中间层来解决这个持久性的问题，我们把这个叫做 redo log(归档日志)。

为什么要引入 redo log?redo log 可以保证持久化又可以保证数据库的性能，相比于直接刷盘，redo log 有以下两个优势：

• redo log体积小，毕竟只记录了哪一页修改了啥，因此体积小，刷盘快。
• redo log是一直往末尾进行追加，属于顺序IO。效率显然比随机IO来的快。

InnoDB 引擎是怎么做的?当有一条记录需要更新的时候，InnoDB 引擎就会先把记录写到 redo log 里面，并更新内存，这个时候更新就算完成了。当数据库宕机重启的时候，会将 redo log 中的内容恢复到数据库中，再根据 undo log和 binlog 内容决定回滚数据还是提交数据。

更多 redo log，后面我打算单独写一篇文章。

一致性

定义

一致性简单一点说就是数据执行前后都要处于一种合法的状态，比如身份证号不能重复，性别只能是男或者女，高考的分数只能在0～750之间，红绿灯只有3种颜色，房价不能为负的等等， 只有符合这些约束的数据才是有效的，比如有个小孩儿跟你说他高考考了1000分，你一听就知道他胡扯呢。数据库世界只是现实世界的一个映射，现实世界中存在的约束当然也要在数据库世界中有所体现。如果数据库中的数据全部符合现实世界中的约束(all defined rules)，我们说这些数据就是一致的，或者说符合一致性的。

实现

要保证数据库的数据一致性，要在以下两个方面做努力：

• 利用数据库的一些特性来保证部分一致性需求：比如声明某个列为NOT NULL 来拒绝NULL值得插入等。
• 绝大部分还是需要我们程序员在编写业务代码得时候来保证。

原文 http://database.51cto.com/art/202001/608826.htm

链接: https://www.fly63.com/article/detial/7145