时间:2021-07-01 10:21:17 帮助过:14人阅读
mysql教程总结数据库事务与 MySQL 事务
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事务特点:ACID
从业务角度出发,对数据库的一组操作要求保持4个特征:
为了更好地理解ACID,以银行账户转账为例:
START TRANSACTION;SELECT balance FROM checking WHERE customer_id = 10233276;UPDATE checking SET balance = balance - 200.00 WHERE customer_id = 10233276;UPDATE savings SET balance = balance + 200.00 WHERE customer_id = 10233276;COMMIT;
事务的隔离级别
并发事务带来的问题
幻读和不可重复读的区别:
并发事务处理带来的问题的解决办法:
“更新丢失”通常是应该完全避免的。但防止更新丢失,并不能单靠数据库事务控制器来解决,需要应用程序对要更新的数据加必要的锁来解决,因此,防止更新丢失应该是应用的责任。
“脏读” 、 “不可重复读”和“幻读” ,其实都是数据库读一致性问题,必须由数据库提供一定的事务隔离机制来解决:
一种是加锁:在读取数据前,对其加锁,阻止其他事务对数据进行修改。
另一种是数据多版本并发控制(MultiVersion Concurrency Control,简称 MVCC 或 MCC),也称为多版本数据库:不用加任何锁, 通过一定机制生成一个数据请求时间点的一致性数据快照 (Snapshot), 并用这个快照来提供一定级别 (语句级或事务级) 的一致性读取。从用户的角度来看,好象是数据库可以提供同一数据的多个版本。
SQL标准定义了4类隔离级别,每一种级别都规定了一个事务中所做的修改,哪些在事务内和事务间是可见的,哪些是不可见的。低级别的隔离级一般支持更高的并发处理,并拥有更低的系统开销。
第1级别:Read Uncommitted(读取未提交内容)
第2级别:Read Committed(读取提交内容)
这是大多数数据库系统的默认隔离级别(但不是MySQL默认的)
它满足了隔离的简单定义:一个事务只能看见已经提交事务所做的改变
这种隔离级别出现的问题是——不可重复读(Nonrepeatable Read):不可重复读意味着我们在同一个事务中执行完全相同的select语句时可能看到不一样的结果。导致这种情况的原因可能有:
有一个交叉的事务有新的commit,导致了数据的改变;
一个数据库被多个实例操作时,同一事务的其他实例在该实例处理其间可能会有新的commit
第3级别:Repeatable Read(可重读)
多版本并发控制 :
Mysql的大多数事务型存储引擎实现都不是简单的行级锁。基于提升并发性考虑,一般都同时实现了多版本并发控制(MVCC),包括Oracle、PostgreSQL。不过实现各不相同。
MVCC的实现是通过保存数据在某一个时间点快照来实现的。也就是说不管实现时间多长,每个事物看到的数据都是一致的。
分为乐观(optimistic)并发控制和悲观(pressimistic)并发控制。
MVCC是如何工作的:
InnoDB的MVCC是通过在每行记录后面保存两个隐藏的列来实现。这两个列一个保存了行的创建时间,一个保存行的过期时间(删除时间)。当然存储的并不是真实的时间而是系统版本号(system version number)。每开始一个新的事务,系统版本号都会自动新增。事务开始时刻的系统版本号会作为事务的版本号,用来查询到每行记录的版本号进行比较。
REPEATABLE READ(可重读)隔离级别下MVCC如何工作:
InnoDB会根据以下条件检查每一行记录:
只有符合上述两个条件的才会被查询出来
InnoDB为新插入的每一行保存当前系统版本号作为行版本号
InnoDB为删除的每一行保存当前系统版本号作为行删除标识
InnoDB为插入的一行新纪录保存当前系统版本号作为行版本号,同时保存当前系统版本号到原来的行作为删除标识
保存这两个版本号,使大多数操作都不用加锁。使数据操作简单,性能很好,并且能保证只会读取到复合要求的行。不足之处是每行记录都需要额外的存储空间,需要做更多的行检查工作和一些额外的维护工作。
MVCC只在COMMITTED READ(读提交)和REPEATABLE READ(可重复读)两种隔离级别下工作。
可以认为MVCC是行级锁一个变种,但是他很多情况下避免了加锁操作,开销更低。虽然不同数据库的实现机制有所不同,但大都实现了非阻塞的读操作(读不用加锁,且能避免出现不可重复读和幻读),写操作也只锁定必要的行(写必须加锁,否则不同事务并发写会导致数据不一致)。
第4级别:Serializable(可串行化)
隔离级别比较
各具体数据库并不一定完全实现了上述 4 个隔离级别,例如:
Oracle 只提供 Read committed 和 Serializable 两个标准隔离级别,另外还提供自己定义的 Read only 隔离级别;
SQL Server 除支持上述 ISO/ANSI SQL92 定义的 4 个隔离级别外,还支持一个叫做“快照”的隔离级别,但严格来说它是一个用 MVCC 实现的 Serializable 隔离级别。
MySQL 支持全部 4 个隔离级别,但在具体实现时,有一些特点,比如在一些隔离级别下是采用 MVCC一致性读,但某些情况下又不是。
Mysql可以通过执行 set transaction isolation level命令来设置隔离级别,新的隔离级别会在下一个事务开始的时候生效。 例如:set session transaction isolation level read committed;
事务日志
事务日志可以帮助提高事务效率:
目前来说,大多数存储引擎都是这样实现的,我们通常称之为预写式日志(Write-Ahead Logging),修改数据需要写两次磁盘。
Mysql中的事务实现原理
事务的实现是基于数据库的存储引擎。不同的存储引擎对事务的支持程度不一样。mysql中支持事务的存储引擎有innoDB和NDB。
innoDB是mysql默认的存储引擎,默认的隔离级别是RR(Repeatable Read),并且在RR的隔离级别下更进一步,通过多版本并发控制(MVCC,Multiversion Concurrency Control )解决不可重复读问题,加上间隙锁(也就是并发控制)解决幻读问题。因此innoDB的RR隔离级别其实实现了串行化级别的效果,而且保留了比较好的并发性能。
事务的隔离性是通过锁实现,而事务的原子性、一致性和持久性则是通过事务日志实现。说到事务日志,不得不说的就是redo和undo。
1.redo log
在innoDB的存储引擎中,事务日志通过重做(redo)日志和innoDB存储引擎的日志缓冲(InnoDB Log Buffer)实现。事务开启时,事务中的操作,都会先写入存储引擎的日志缓冲中,在事务提交之前,这些缓冲的日志都需要提前刷新到磁盘上持久化,这就是DBA们口中常说的“日志先行”(Write-Ahead Logging)。当事务提交之后,在Buffer Pool中映射的数据文件才会慢慢刷新到磁盘。此时如果数据库崩溃或者宕机,那么当系统重启进行恢复时,就可以根据redo log中记录的日志,把数据库恢复到崩溃前的一个状态。未完成的事务,可以继续提交,也可以选择回滚,这基于恢复的策略而定。
在系统启动的时候,就已经为redo log分配了一块连续的存储空间,以顺序追加的方式记录Redo Log,通过顺序IO来改善性能。所有的事务共享redo log的存储空间,它们的Redo Log按语句的执行顺序,依次交替的记录在一起。如下一个简单示例:
记录1:<trx1, insert…>
记录2:<trx2, delete…>
记录3:<trx3, update…>
记录4:<trx1, update…>
记录5:<trx3, insert…>
2.undo log
undo log主要为事务的回滚服务。在事务执行的过程中,除了记录redo log,还会记录一定量的undo log。undo log记录了数据在每个操作前的状态,如果事务执行过程中需要回滚,就可以根据undo log进行回滚操作。单个事务的回滚,只会回滚当前事务做的操作,并不会影响到其他的事务做的操作。
以下是undo+redo事务的简化过程
假设有2个数值,分别为A和B,值为1,2
1. start transaction;
2. 记录 A=1 到undo log;
3. update A = 3;
4. 记录 A=3 到redo log;
5. 记录 B=2 到undo log;
6. update B = 4;
7. 记录B = 4 到redo log;
8. 将redo log刷新到磁盘
9. commit
在1-8的任意一步系统宕机,事务未提交,该事务就不会对磁盘上的数据做任何影响。如果在8-9之间宕机,恢复之后可以选择回滚,也可以选择继续完成事务提交,因为此时redo log已经持久化。若在9之后系统宕机,内存映射中变更的数据还来不及刷回磁盘,那么系统恢复之后,可以根据redo log把数据刷回磁盘。
所以,redo log其实保障的是事务的持久性和一致性,而undo log则保障了事务的原子性。
Mysql中的事务使用
MySQL的服务层不管理事务,而是由下层的存储引擎实现。比如InnoDB。
MySQL支持本地事务的语句:
START TRANSACTION | BEGIN [WORK] COMMIT [WORK] [AND [NO] CHAIN] [[NO] RELEASE] ROLLBACK [WORK] [AND [NO] CHAIN] [[NO] RELEASE] SET AUTOCOMMIT = {0 | 1}
事务使用注意点:
自动提交(autocommit):
Mysql默认采用自动提交模式,可以通过设置autocommit变量来启用或禁用自动提交模式
InnoDB在事务执行过程中,使用两阶段锁协议:
随时都可以执行锁定,InnoDB会根据隔离级别在需要的时候自动加锁;
锁只有在执行commit或者rollback的时候才会释放,并且所有的锁都是在同一时刻被释放。
InnoDB也支持通过特定的语句进行显示锁定(存储引擎层):
select ... lock in share mode //共享锁 select ... for update //排他锁
MySQL Server层的显示锁定:
lock table和unlock table
(更多阅读:MySQL锁总结)
MySQL对分布式事务的支持
分布式事务的实现方式有很多,既可以采用innoDB提供的原生的事务支持,也可以采用消息队列来实现分布式事务的最终一致性。这里我们主要聊一下innoDB对分布式事务的支持。
MySQL 从 5.0.3 开始支持分布式事务,当前分布式事务只支持 InnoDB 存储引擎。一个分布式事务会涉及多个行动,这些行动本身是事务性的。所有行动都必须一起成功完成,或者一起被回滚。
如图,mysql的分布式事务模型。模型中分三块:应用程序(AP)、资源管理器(RM)、事务管理器(TM):
分布式事务采用两段式提交(two-phase commit)的方式:
分布式事务(XA 事务)的 SQL 语法主要包括:
XA {START|BEGIN} xid [JOIN|RESUME]
虽然 MySQL 支持分布式事务,但是在测试过程中,还是发现存在一些问题:
如果分支事务在达到 prepare 状态时,数据库异常重新启动,服务器重新启动以后,可以继续对分支事务进行提交或者回滚得操作,但是提交的事务没有写 binlog,存在一定的隐患,可能导致使用 binlog 恢复丢失部分数据。如果存在复制的数据库,则有可能导致主从数据库的数据不一致。
如果分支事务在执行到 prepare 状态时,数据库异常,且不能再正常启动,需要使用备份和 binlog 来恢复数据,那么那些在 prepare 状态的分支事务因为并没有记录到 binlog,所以不能通过 binlog 进行恢复,在数据库恢复后,将丢失这部分的数据。
如果分支事务的客户端连接异常中止,那么数据库会自动回滚未完成的分支事务,如果此时分支事务已经执行到 prepare 状态, 那么这个分布式事务的其他分支可能已经成功提交,如果这个分支回滚,可能导致分布式事务的不完整,丢失部分分支事务的内容。
总之, MySQL 的分布式事务还存在比较严重的缺陷, 在数据库或者应用异常的情况下,
可能会导致分布式事务的不完整。如果应用对于数据的完整性要求不是很高,则可以考虑使
用。如果应用对事务的完整性有比较高的要求,那么对于当前的版本,则不推荐使用分布式
事务。
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