此篇文章算是对mysql事务的一个总结，基本把mysql事务相关的知识点都涵盖到了，面试问来问去无非也就是这些，接下来咱们逐一总结
事务的特点：ACID
原子性(Atomicity)
「定义」
原子性的意思是指一个事务是一个无法分割的单位，事务中的操作要么都做，要么都不做；万一在事务中一个sql语句执行失败了，那么已执行的语句也必须回滚，数据库退回到执行事务之前的状态。其实简单来说，就是
「实现原理」
原子性实现的关键是依据日志undo log，它是实现原子性的最关键的部分，是当事务回滚时能够撤销所有已经成功执行的sql语句。InnoDB实现回滚，靠的是undo log：当事务对数据库进行修改时，InnoDB会生成对应的undo log；如果事务执行失败或调用了rollback，导致事务需要回滚，便可以利用undo log中的信息将数据回滚到修改之前的样子。
undo log属于逻辑日志，它记录的是sql执行相关的信息。当发生回滚时，InnoDB会根据undo log的内容做与之前相反的工作：对于每个insert，回滚时会执行delete；对于每个delete，回滚时会执行insert；对于每个update，回滚时会执行一个相反的update，把数据改回去。
以update操作为例：当事务执行update时，其生成的undo log中会包含被修改行的主键(以便知道修改了哪些行)、修改了哪些列、这些列在修改前后的值等信息，回滚时便可以使用这些信息将数据还原到update之前的状态。
从上图可以了解到数据的变更都伴随着回滚日志的产生：
(1) 产生了被修改前数据(zhangsan,1000) 的回滚日志
(2) 产生了被修改前数据(zhangsan,0) 的回滚日志
根据上面流程可以得出如下结论：
- 每条数据变更(insert/update/delete)操作都伴随一条undo log的生成,并且回滚日志必须先于数据持久化到磁盘上
- 所谓的回滚就是根据回滚日志做逆向操作，比如delete的逆向操作为insert，insert的逆向操作为delete，update的逆向为update等。回滚过程如图
tips：undo log也可以这么理解
代码语言：javascript复制当delete一条记录时，undo log中会记录一条对应的insert记录
当insert一条记录时，undo log中会记录一条对应的delete记录
当update一条记录时，它记录一条对应相反的update记录
tips:逻辑日志和物理日志的区别 看记日志的时候 是针对一行记录，就是逻辑日志 如果是一个数据页，就是物理日志
持久性(Durability)
「定义」
事务一旦提交，其所做的修改会永久保存到数据库中，此时即使系统崩溃修改的数据也不会丢失。
「实现原理:Redo log(WAL write ahead log)」
先了解一下MySQL的数据存储机制，MySQL的表数据是存放在磁盘上的，因此想要存取的时候都要经历磁盘IO,然而即使是使用SSD磁盘IO也是非常消耗性能的。
为此，为了提升性能InnoDB提供了缓冲池(Buffer Pool)，Buffer Pool中包含了磁盘数据页的映射，可以当做缓存来使用：读数据：会首先从缓冲池中读取，如果缓冲池中没有，则从磁盘读取再放入缓冲池；
写数据：会首先写入缓冲池，缓冲池中的数据会定期同步到磁盘中（这一过程称为刷脏）；
上面这种缓冲池的措施虽然在性能方面带来了质的飞跃，但是它也带来了新的问题，当MySQL系统宕机，断电的时候可能会丢数据！！！
因为我们的数据已经提交了，但此时是在缓冲池里头，还没来得及在磁盘持久化，所以我们急需一种机制需要存一下已提交事务的数据，为恢复数据使用。
于是 redo log就派上用场了。下面看下redo log是什么时候产生的
既然redo log也需要存储，也涉及磁盘IO为啥还用它？
（1）刷脏是随机IO，因为每次修改的数据位置随机，但写redo log是追加操作，属于顺序IO。
（2）刷脏是以数据页（Page）为单位的，MySQL默认页大小是16KB，一个Page上一个小修改都要整页写入；而redo log中只包含真正需要写入的部分，无效IO大大减少。
「redo log与binlog」
我们知道，在MySQL中还存在binlog(二进制日志)也可以记录写操作并用于数据的恢复，但二者是有着根本的不同的：
（1）作用不同：redo log是用于crash recovery的，保证MySQL宕机也不会影响持久性；binlog是用于point-in-time recovery的，保证服务器可以基于时间点恢复数据，此外binlog还用于主从复制。
（2）层次不同：redo log是InnoDB存储引擎实现的，而binlog是MySQL的服务器层(可以参考文章前面对MySQL逻辑架构的介绍)实现的，同时支持InnoDB和其他存储引擎。
（3）内容不同：redo log是物理日志，内容基于磁盘的Page；binlog的内容是二进制的，根据binlog_format参数的不同，可能基于sql语句、基于数据本身或者二者的混合。
（4）写入时机不同：binlog在事务提交时写入；redo log的写入时机相对多元：
前面曾提到：当事务提交时会调用fsync对redo log进行刷盘；这是默认情况下的策略，修改innodb_flush_log_at_trx_commit参数可以改变该策略，但事务的持久性将无法保证。除了事务提交时，还有其他刷盘时机：如master thread每秒刷盘一次redo log等，这样的好处是不一定要等到commit时刷盘，commit速度大大加快。
隔离性(Isolation)
「定义」
与原子性、持久性侧重于研究事务本身不同，隔离性研究的是不同事务之间的相互影响。隔离性是指，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。严格的隔离性，对应了事务隔离级别中的Serializable (可串行化)，但实际应用中出于性能方面的考虑很少会使用可串行化。
「实现原理」
隔离性追求的是并发情形下事务之间互不干扰。简单起见，我们仅考虑最简单的读操作和写操作(暂时不考虑带锁读等特殊操作)，那么隔离性的探讨，主要可以分为两个方面：
(一个事务)写操作对(另一个事务)写操作的影响：锁机制保证隔离性 (一个事务)写操作对(另一个事务)读操作的影响：MVCC保证隔离性
「脏读、不可重复读和幻读」
首先来看并发情况下，读操作可能存在的三类问题：
- 脏读：当前事务(A)中可以读到其他事务(B)未提交的数据（脏数据），这种现象是脏读。举例如下（以账户余额表为例）
- 不可重复读：在事务A中先后两次读取同一个数据，两次读取的结果不一样，这种现象称为不可重复读。脏读与不可重复读的区别在于：前者读到的是其他事务未提交的数据，后者读到的是其他事务已提交的数据。举例如下：
- 幻读：在事务A中按照某个条件先后两次查询数据库，两次查询结果的条数不同，这种现象称为幻读。不可重复读与幻读的区别可以通俗的理解为：前者是数据变了，后者是数据的行数变了。举例如下
「事务隔离级别」
在实际应用中，读未提交在并发时会导致很多问题，而性能相对于其他隔离级别提高却很有限，因此使用较少。可串行化强制事务串行，并发效率很低，只有当对数据一致性要求极高且可以接受没有并发时使用，因此使用也较少。因此在大多数数据库系统中，默认的隔离级别是读已提交(如Oracle)或可重复读（后文简称RR）。可以通过如下两个命令分别查看隔离级别：
代码语言：javascript复制select @@tx_isolation;
-----------------
| @@tx_isolation |
-----------------
| REPEATABLE-READ |
-----------------
1 row in set (0.00 sec)
「MVCC」
RR解决脏读、不可重复读、幻读等问题，使用的是MVCC：MVCC全称Multi-Version Concurrency Control，即多版本的并发控制协议。下面的例子很好的体现了MVCC的特点：在同一时刻，不同的事务读取到的数据可能是不同的(即多版本)——在T5时刻，事务A和事务C可以读取到不同版本的数据。
MVCC最大的优点是读不加锁，因此读写不冲突，并发性能好。InnoDB实现MVCC，多个版本的数据可以共存，主要是依靠数据的隐藏列(也可以称之为标记位)和undo log。其中数据的隐藏列包括了该行数据的版本号、删除时间、指向undo log的指针等等；当读取数据时，MySQL可以通过隐藏列判断是否需要回滚并找到回滚需要的undo log，从而实现MVCC；隐藏列的详细格式不再展开。
下面结合前文提到的几个问题分别说明「脏读」
当事务A在T3时间节点读取zhangsan的余额时，会发现数据已被其他事务修改，且状态为未提交。此时事务A读取最新数据后，根据数据的undo log执行回滚操作，得到事务B修改前的数据，从而避免了脏读。
「不可重复读」
当事务A在T2节点第一次读取数据时，会记录该数据的版本号（数据的版本号是以row为单位记录的），假设版本号为1；当事务B提交时，该行记录的版本号增加，假设版本号为2；当事务A在T5再一次读取数据时，发现数据的版本号（2）大于第一次读取时记录的版本号（1），因此会根据undo log执行回滚操作，得到版本号为1时的数据，从而实现了可重复读。
「幻读」
InnoDB实现的RR通过next-key lock机制避免了幻读现象。
next-key lock是行锁的一种，实现相当于record lock(记录锁) gap lock(间隙锁)；其特点是不仅会锁住记录本身(record lock的功能)，还会锁定一个范围(gap lock的功能)。当然，这里我们讨论的是不加锁读：此时的next-key lock并不是真的加锁，只是为读取的数据增加了标记（标记内容包括数据的版本号等）；准确起见姑且称之为类next-key lock机制。还是以前面的例子来说明：
当事务A在T2节点第一次读取0<id<5数据时，标记的不只是id=1的数据，而是将范围(0,5)进行了标记，这样当T5时刻再次读取0<id<5数据时，便可以发现id=2的数据比之前标记的版本号更高，此时再结合undo log执行回滚操作，避免了幻读。
总结
概括来说，InnoDB实现的RR，通过锁机制、数据的隐藏列、undo log和类next-key lock，实现了一定程度的隔离性，可以满足大多数场景的需要。不过需要说明的是，RR虽然避免了幻读问题，但是毕竟不是Serializable，不能保证完全的隔离，下面是一个例子，大家可以自己验证一下。
一致性
基本概念
一致性是指事务执行结束后，数据库的完整性约束没有被破坏，事务执行的前后都是合法的数据状态。数据库的完整性约束包括但不限于：实体完整性（如行的主键存在且唯一）、列完整性（如字段的类型、大小、长度要符合要求）、外键约束、用户自定义完整性（如转账前后，两个账户余额的和应该不变）。
实现
可以说，一致性是事务追求的最终目标：前面提到的原子性、持久性和隔离性，都是为了保证数据库状态的一致性。此外，除了数据库层面的保障，一致性的实现也需要应用层面进行保障。
实现一致性的措施包括：
- 保证原子性、持久性和隔离性，如果这些特性无法保证，事务的一致性也无法保证
- 数据库本身提供保障，例如不允许向整形列插入字符串值、字符串长度不能超过列的限制等
- 应用层面进行保障，例如如果转账操作只扣除转账者的余额，而没有增加接收者的余额，无论数据库实现的多么完美，也无法保证状态的一致
