关于数据库事务的机制

一、概念

首先看看什么是事务？事务具有哪些特性？关于事务，上大学的时候，你应该有接触过相关的课程。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。 

• 一致性：事务完成之后，事务所做的修改进行持久化保存，不会丢失。

• 原子性：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。

• 持久性：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。

• 隔离性：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。

 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。

 

 

1.一致性

 首先来看一致性，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。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。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。因为它是由原子性、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。 

2.原子性 

接下来看原子性，原子性就是前面提到的两个“要么”，即要么改了，要么没改。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。 

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，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，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。 

3.持久性

 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。

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。 

4.隔离性

 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。 

二、并发事务控制  

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.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。 

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。 

三、技术原理 

1.原子性背后的技术 

每一个写事务，都会修改 Buffer Pool，从而产生相应的 Redo 日志，这些日志信息会被记录到 ib_logfiles 文件中。因为 Redo 日志是

遵循 Write Ahead Log 的方式写的，所以事务是顺序被记录的。

 在 MySQL 中，任何 Buffer Pool 中的页被刷到磁盘之前，都会先写入到日志文件中，这样做有两方面的保证。如果 Buffer Pool 中的

这个页没有刷成功，此时数据库挂了，那在数据库再次启动之后，可以通过 Redo 日志将其恢复出来，以保证脏页写下去的数据不会

丢失，所以必须要保证 Redo 先写。 

因为 Buffer Pool 的空间是有限的，要载入新页时，需要从 LRU 链表中淘汰一些页，而这些页必须要刷盘之后，才可以重新使用，那

这时的刷盘，就需要保证对应的 LSN 的日志也要提前写到 ib_logfiles 中，如果没有写的话，恰巧这个事务又没有提交，数据库挂了，

在数据库启动之后，这个事务就没法回滚了。所以如果不写日志的话，这些数据对应的回滚日志可能就不存在，导致未提交的事务回

滚不了，从而不能保证原子性，所以原子性就是通过 WAL 来保证的。 

2.持久性背后的技术 

一个“提交”动作触发的操作有：binlog 落地、发送 binlog、存储引擎提交、flush_logs， check_point、事务提交标记等。这些都是数据

库保证其数据完整性、持久性的手段。 

通过原子性可以保证逻辑上的持久性，通过存储引擎的数据刷盘可以保证物理上的持久性。这个过程与前面提到的 Redo 日志、事务状

态、数据库恢复、参数 innodb_flush_log_at_trx_commit 有关，还与 binlog 有关。这里多提一句，在数据库恢复时，如果发现某事务的

状态为 Prepare，则会在 binlog 中找到对应的事务并将其在数据库中重新执行一遍，来保证数据库的持久性。 

3.隔离性背后的技术 

接下来看隔离性，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。 

注意： 

• 在 RR 级别下，长时间未提交的事务会影响数据库的 PURGE 操作，从而影响数据库的性能，所以可以对这样的事务添加一个监控。

• 可串行化是通过锁来实现的，所以实际上并不是多版本控制，它的特点也很明显：读锁、单版本控制、并发低。 

4.一致性背后的技术 

一致性可以归纳为数据的完整性。根据前文可知，数据的完整性是通过其他三个特性来保证的，包括原子性、隔离性、持久性，而这三个

特性，又是通过 Redo/Undo 来保证的，正所谓：合久必分，分久必合，三足鼎力，三分归晋，数据库也是，为了保证数据的完整性，提

出来三个特性，这三个特性又是由同一个技术来实现的，所以理解 Redo/Undo 才能理解数据库的本质。 

四、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。