前言
今天是本博客开博一周年，一年来写了将近30万字，收获颇丰。但是回头翻看，发现之前写的“漂在半空中”的东西居多。所以最近几天打算搞些平时不会经常注意到，但是又非常基础、重要的知识点，权当复习和查漏补缺，以及训练一下自己“说人话”的能力。
本文只总结概念和理论层面的东西，数据库事务的具体实现细节会以MySQL为例另写文章来说（flag立好了_(:з」∠)_
数据库事务与ACID特性
在数据库系统中，一个事务（transaction）是指由一系列数据库操作组成的一个完整的逻辑过程。考虑最经典的“银行转账”情景，从某个客户的储蓄账户转账1000元到理财账户，可以对应以下的事务描述：
start transaction;
select balance from saving_account where customer_id = 3897;
update saving_account set balance = balance - 1000.00 where customer_id = 3897;
update finance_account set balance = balance + 1000.00 where customer_id = 3897;
commit;
早在1983年的论文《Principles of transaction-oriented database recovery》中，就提出了数据库事务必须具备的四大特性是：原子性（atomicity）、一致性（consistency）、隔离性（isolation）、持久性（durability），合称为ACID。要保证事务的执行是正确而可靠的，就必须满足ACID。下面我们不按A→C→I→D的顺序来，而按更加易于理解的A→D→I→C顺序进行解说。
原子性
一个事务必须被视为一个内部不可分的工作单元，以确保该事务绝对不会被部分执行——即要么完全执行，要么根本不执行。当事务中有操作失败时，所有操作都将回滚，保证数据库回到事务前的状态。原子性可以说是事务最基本的保障，如果没有原子性，假设上文的SQL语句第4行失败，但事务不回滚，仍然提交的话，客户的储蓄账户就会白白损失1000元。
MySQL InnoDB存储引擎使用undo log（回滚日志）机制实现原子性。undo log是逻辑日志，记录了各个行在已提交事务修改前的数据，当事务失败或主动执行rollback语句时，根据undo log的数据恢复事务前的现场。undo log以及下一节提到的redo log统称为MySQL的事务日志，关于它们两个之后再细说。
持久性
一旦事务提交，事务所做的数据改变将是永久的。这意味着数据改变已经被记录，即使系统崩溃，数据也不会因此而丢失（客户的钱都还在）。直白地说，我们总是通过非易失性存储设备（HDD、SSD）来存储数据，只要能够排除存储介质本身的问题，就可以尽量保证物理上的持久性。
但是在实际的DBMS设计中，持久性还要多注意一点，就是缓存的持久化。为了提升性能，数据的更改往往不是实时落盘的，而是先写缓存（如MySQL的buffer pool）再后台同步。如果同步未完成而服务器宕机，数据就丢失了。InnoDB使用redo log（重做日志）机制进一步保障持久性。redo log是物理日志，记录了各个页在已提交事务修改后的数据，系统重启时可根据redo log将那些没来得及落盘的数据写入。
隔离性
某个事务的结果只有在完成之后才能对其他事务可见，也即一个事务不应该影响其它事务运行效果。由于事务是可以并发执行的，如果这些事务查询或修改的是相关联的表和数据，就有可能会相互影响，导致不正确的结果。所以每个事务都有各自的完整的数据空间，本事务所做的修改与其他事务所做的修改要隔离。在查看特定数据的更新时，要么看到另一事务修改之前的状态，要么看到修改之后的状态，不会看到中间状态。
仍然以上文转账事务为例，当DBMS执行完第3条SQL，还未执行第4条时，如果又有一个账户统计事务开始运行，那么它会认为转账还未进行，即那1000元还在储蓄账户里。如果不隔离的话，统计事务在一瞬间就会看到中间状态，即1000元凭空消失了。
上面的原子性和持久性都是针对单个事务的，而隔离性是针对多个事务的，所以更复杂些。在DBMS中实现隔离性实际上就是实现并发控制（concurrency control）机制，MySQL InnoDB使用了锁和MVCC（多版本并发控制）来保证隔离性，这两点之后再说。
容易想到，如果一刀切地保证事务完全隔离，那么DBMS在同一时间就只能执行一个事务，效率大大降低。所以在实际操作中会将隔离性划分级别，本文稍后会总结。
一致性
数据库总是从一种一致性状态转换到另一种一致性状态，也即事务开始前和结束后，数据库的完整性约束没有被破坏。这包含两个层面。
- 数据库层面：事务执行前后，数据都符合预先设置的约束，如唯一约束、外键约束、enum/check约束、数据类型/长度检验、触发器等。
- 业务层面：事务执行前后，数据都在业务意义上是正确的。例如开头的转账过程，由于是同一客户内部账户互转，所以客户的资产总额是不能变的。
之所以把一致性放在最后，是因为原子性、持久性和隔离性的设计最终都是为了保证一致性而存在的。
小问题：ACID特性中的一致性和CAP理论中的一致性有关联吗？答案是没有，它俩并不是同一个概念。前者是针对（单机）数据库事务的，是内部一致性。后者是针对分布式系统的，是外部一致性。以CAP/BASE理论为代表的分布式基础对我们大数据工作者来说似乎更重要，最近会总结出来。
事务的隔离级别与读现象
在ANSI/ISO SQL 92标准中，定义了4种事务隔离级别，从低到高分别是：未提交读（READ UNCOMMITTED）、提交读（READ COMMITTED）、可重复读（REPEATABLE READ）、可串行化（SERIALIZABLE）。下面分别解释它们，并顺便引出各个隔离级别可能会出现的其他3种读现象，即某事务读取其他事务可能修改的数据的现象。
未提交读
最低的隔离级别，所有事务都可以看到其他未提交事务的执行结果。为了简单，考虑纯粹用锁实现隔离性的DBMS，未提交读级别的事务在读数据时不会加锁，在写数据时只会加行级共享锁。
该级别只比完全不做隔离好一点点，几乎不用在实际应用中。而读取到未提交的数据，就称为脏读（dirty read）现象。为了解释它，假设有以下原始数据表。
然后两个事务并发执行如下图所示的逻辑。
可见，事务2将id = 1的行的age列修改为21，但没有提交，造成事务1查询到的id = 1的行的age也是21，造成了脏读。事务2回滚后，事务1查询到的数据就是错的了。
小问题：脏读现象虽然多数情况下不符合预期，但还是允许存在的，那么脏写（dirty write）允许存在吗？答案是不行的，如果一个事务的修改在未提交时就被另一个事务的修改覆盖，原子性就被打破了。
提交读
这是大多数DBMS（除MySQL外）的默认事务隔离级别。该级别其实就是符合隔离性基本定义的实现：一个事务在开始时只能看到其他已提交的事务所做的改变；一个事务从开始到提交前，所做的数据更改都对其他事务不可见。仍然以锁机制实现隔离性为例，该级别的事务在读数据时会加行级共享锁，读完立即释放；写数据时会加行级排他锁，直到事务结束释放。
在该级别下，脏读现象不会出现，但是需要注意不可重复读（non-repeatable read）现象。如下图示例。
事务1第一次select和第二次select读到的id = 1行的age列的值是不同的（因为事务2中途提交了）。这种同一事务中，对同一行数据获取多次，返回不同结果的现象就是不可重复读。
可重复读
这是MySQL的默认事务隔离级别。既然提交读级别会造成不可重复读的问题，那么在提交读的基础上解决该问题的隔离级别自然就叫可重复读了。仍然以锁机制实现隔离性为例，该级别的事务在读数据时会加行级共享锁，写数据时会加行级排他锁，两个锁都是直到事务结束才释放。这样，在事务1读某行数据到事务1结束的整个过程中，事务2肯定无法修改该行数据，得到的结果总是一样的，problem solved。
但是，该级别仍然无法解决最高级的一种读现象，即幻读（phantom read）。如下图示例。
事务1执行了一个范围查询，第一次执行时返回2条记录。事务2向表插入了一条新记录并直接提交，导致事务1重新执行该范围查询时，查到了事务2插入的那条记录，并返回3条记录。可见，幻读实际上是不可重复读在范围查询时的一种特殊情况。
可串行化
最高的隔离级别。该级别的事务在读数据时会加行级共享锁，对范围查询则会特别加上范围锁，写数据时会加行级排他锁，并且都是直到事务结束才释放，这样就连幻读都不会出现了。如果要保证绝对安全，即事务都是严格顺序执行的，还可以将行级锁改为表级锁。但同样地，这个级别的并发性是最低的，只有在强制要求数据稳定性时，才会选用它。
The End
强烈推荐《高性能MySQL》（High Performance MySQL）一书，嗯嗯。
民那晚安。祝身体健康，百毒不侵。希望疫情快点过去。
