事务 是一组操作的集合，它是一个不可分割的工作单位，事务会把所有的操作作为一个整体一起向系统提交或撤销操作请求，即这些操作要么同时成功，要么同时失败。
那实际上，我们研究事务的原理，就是研究MySQL的InnoDB引擎是如何保证事务的这四大特性的。
而对于这四大特性，实际上分为两个部分。 其中的原子性、一致性、持久化，实际上是由InnoDB中的两份日志来保证的，一份是redo log日志，一份是undo log日志。 而持久性是通过数据库的锁，加上MVCC来保证的。
接下来主要就是来研究一下redolog，undolog以及MVCC。
重做日志，记录的是事务提交时数据页的物理修改，是用来实现事务的持久性。
该日志文件由两部分组成：重做日志缓冲（redo log buffer）以及重做日志文件（redo log file）,前者是在内存中，后者在磁盘中。当事务提交之后会把所有修改信息都存到该日志文件中, 用于在刷新脏页到磁盘,发生错误时, 进行数据恢复使用。
如果没有redolog，可能会存在什么问题的？ 我们一起来分析一下。
我们知道，在InnoDB引擎中的内存结构中，主要的内存区域就是缓冲池，在缓冲池中缓存了很多的数据页。 当我们在一个事务中，执行多个增删改的操作时，InnoDB引擎会先操作缓冲池中的数据，如果缓冲区没有对应的数据，会通过后台线程将磁盘中的数据加载出来，存放在缓冲区中，然后将缓冲池中的数据修改，修改后的数据页我们称为脏页。 而脏页则会在一定的时机，通过后台线程刷新到磁盘中，从而保证缓冲区与磁盘的数据一致。 而缓冲区的脏页数据并不是实时刷新的，而是一段时间之后将缓冲区的数据刷新到磁盘中，假如刷新到磁盘的过程出错了，而提示给用户事务提交成功，而数据却没有持久化下来，这就出现问题了，没有保证事务的持久性。
那么，如何解决上述的问题呢？ 在InnoDB中提供了一份日志 redo log，接下来我们再来分析一下，通过redolog如何解决这个问题。
有了redolog之后，当对缓冲区的数据进行增删改之后，会首先将操作的数据页的变化，记录在redo log buffer中。在事务提交时，会将redo log buffer中的数据刷新到redo log磁盘文件中。过一段时间之后，如果刷新缓冲区的脏页到磁盘时，发生错误，此时就可以借助于redo log进行数据恢复，这样就保证了事务的持久性。 而如果脏页成功刷新到磁盘 或 或者涉及到的数据已经落盘，此时redolog就没有作用了，就可以删除了，所以存在的两个redolog文件是循环写的。
那为什么每一次提交事务，要刷新redo log 到磁盘中呢，而不是直接将buffer pool中的脏页刷新到磁盘呢 ?
因为在业务操作中，我们操作数据一般都是随机读写磁盘的，而不是顺序读写磁盘。 而redo log在往磁盘文件中写入数据，由于是日志文件，所以都是顺序写的。顺序写的效率，要远大于随机写。 这种先写日志的方式，称之为 WAL（Write-Ahead Logging）。
回滚日志，用于记录数据被修改前的信息 , 作用包含两个 : 提供回滚(保证事务的原子性) 和MVCC(多版本并发控制) 。
undo log和redo log记录物理日志不一样，它是逻辑日志。可以认为当delete一条记录时，undolog中会记录一条对应的insert记录，反之亦然，当update一条记录时，它记录一条对应相反的update记录。当执行rollback时，就可以从undo log中的逻辑记录读取到相应的内容并进行回滚。
Undo log销毁：undo log在事务执行时产生，事务提交时，并不会立即删除undo log，因为这些日志可能还用于MVCC。
Undo log存储：undo log采用段的方式进行管理和记录，存放在前面介绍的 rollback segment回滚段中，内部包含1024个undo log segment。
读取的是记录的最新版本，读取时还要保证其他并发事务不能修改当前记录，会对读取的记录进行加锁。对于我们日常的操作，如：select ... lock in share mode(共享锁)，select ...for update、update、insert、delete(排他锁)都是一种当前读。
测试:
在测试中我们可以看到，即使是在默认的RR隔离级别下，事务A中依然可以读取到事务B最新提交的内容，因为在查询语句后面加上了 lock in share mode 共享锁，此时是当前读操作。当然，当我们加排他锁的时候，也是当前读操作。
简单的select（不加锁）就是快照读，快照读，读取的是记录数据的可见版本，有可能是历史数据，不加锁，是非阻塞读。
测试:
在测试中,我们看到即使事务B提交了数据,事务A中也查询不到。 原因就是因为普通的select是快照读，而在当前默认的RR隔离级别下，开启事务后第一个select语句才是快照读的地方，后面执行相同的select语句都是从快照中获取数据，可能不是当前的最新数据，这样也就保证了可重复读。
全称 Multi-Version Concurrency Control，多版本并发控制。指维护一个数据的多个版本，使得读写操作没有冲突，快照读为MySQL实现MVCC提供了一个非阻塞读功能。MVCC的具体实现，还需要依赖于数据库记录中的三个隐式字段、undo log日志、readView。
接下来，我们再来介绍一下InnoDB引擎的表中涉及到的隐藏字段 、undolog 以及 readview，从而来介绍一下MVCC的原理。
当我们创建了上面的这张表，我们在查看表结构的时候，就可以显式的看到这三个字段。 实际上除了这三个字段以外，InnoDB还会自动的给我们添加三个隐藏字段及其含义分别是：
| 隐藏字段 | 含义 |
|---|---|
| DB_TRX_ID | 最近修改事务ID，记录插入这条记录或最后一次修改该记录的事务ID。 |
DB_ROLL_PTR |
回滚指针，指向这条记录的上一个版本，用于配合undo log，指向上一个版本。 |
DB_ROW_ID |
隐藏主键，如果表结构没有指定主键，将会生成该隐藏字段。 |
而上述的前两个字段是肯定会添加的， 是否添加最后一个字段DB_ROW_ID，得看当前表有没有主键，如果有主键，则不会添加该隐藏字段。
进入服务器中的 /var/lib/mysql/MySQL_Advanced/ , 查看stu的表结构信息, 通过如下指令:
ibd2sdi stu.ibd
查看到的表结构信息中，有一栏 columns，在其中我们会看到处理我们建表时指定的字段以外，还有额外的两个字段 分别是：DB_TRX_ID 、 DB_ROLL_PTR ，因为该表有主键，所以没有DB_ROW_ID隐藏字段。
{
"name": "DB_TRX_ID",
"type": 10,
"is_nullable": false,
"is_zerofill": false,
"is_unsigned": false,
"is_auto_increment": false,
"is_virtual": false,
"hidden": 2,
"ordinal_position": 4,
"char_length": 6,
"numeric_precision": 0,
"numeric_scale": 0,
"numeric_scale_null": true,
"datetime_precision": 0,
"datetime_precision_null": 1,
"has_no_default": false,
"default_value_null": true,
"srs_id_null": true,
"srs_id": 0,
"default_value": "",
"default_value_utf8_null": true,
"default_value_utf8": "",
"default_option": "",
"update_option": "",
"comment": "",
"generation_expression": "",
"generation_expression_utf8": "",
"options": "",
"se_private_data": "table_id=1074;",
"engine_attribute": "",
"secondary_engine_attribute": "",
"column_key": 1,
"column_type_utf8": "",
"elements": [],
"collation_id": 63,
"is_explicit_collation": false
},
{
"name": "DB_ROLL_PTR",
"type": 9,
"is_nullable": false,
"is_zerofill": false,
"is_unsigned": false,
"is_auto_increment": false,
"is_virtual": false,
"hidden": 2,
"ordinal_position": 5,
"char_length": 7,
"numeric_precision": 0,
"numeric_scale": 0,
"numeric_scale_null": true,
"datetime_precision": 0,
"datetime_precision_null": 1,
"has_no_default": false,
"default_value_null": true,
"srs_id_null": true,
"srs_id": 0,
"default_value": "",
"default_value_utf8_null": true,
"default_value_utf8": "",
"default_option": "",
"update_option": "",
"comment": "",
"generation_expression": "",
"generation_expression_utf8": "",
"options": "",
"se_private_data": "table_id=1074;",
"engine_attribute": "",
"secondary_engine_attribute": "",
"column_key": 1,
"column_type_utf8": "",
"elements": [],
"collation_id": 63,
"is_explicit_collation": false
}
建表语句：
create table employee (id int , name varchar(10));
此时，我们再通过以下指令来查看表结构及其其中的字段信息：
ibd2sdi employee.ibd
查看到的表结构信息中，有一栏 columns，在其中我们会看到处理我们建表时指定的字段以外，还有额外的三个字段 分别是：DB_TRX_ID 、 DB_ROLL_PTR 、DB_ROW_ID，因为employee表是没有指定主键的。
{
"name": "DB_ROW_ID",
"type": 10,
"is_nullable": false,
"is_zerofill": false,
"is_unsigned": false,
"is_auto_increment": false,
"is_virtual": false,
"hidden": 2,
"ordinal_position": 3,
"char_length": 6,
"numeric_precision": 0,
"numeric_scale": 0,
"numeric_scale_null": true,
"datetime_precision": 0,
"datetime_precision_null": 1,
"has_no_default": false,
"default_value_null": true,
"srs_id_null": true,
"srs_id": 0,
"default_value": "",
"default_value_utf8_null": true,
"default_value_utf8": "",
"default_option": "",
"update_option": "",
"comment": "",
"generation_expression": "",
"generation_expression_utf8": "",
"options": "",
"se_private_data": "table_id=1076;",
"engine_attribute": "",
"secondary_engine_attribute": "",
"column_key": 1,
"column_type_utf8": "",
"elements": [],
"collation_id": 63,
"is_explicit_collation": false
},
{
"name": "DB_TRX_ID",
"type": 10,
"is_nullable": false,
"is_zerofill": false,
"is_unsigned": false,
"is_auto_increment": false,
"is_virtual": false,
"hidden": 2,
"ordinal_position": 4,
"char_length": 6,
"numeric_precision": 0,
"numeric_scale": 0,
"numeric_scale_null": true,
"datetime_precision": 0,
"datetime_precision_null": 1,
"has_no_default": false,
"default_value_null": true,
"srs_id_null": true,
"srs_id": 0,
"default_value": "",
"default_value_utf8_null": true,
"default_value_utf8": "",
"default_option": "",
"update_option": "",
"comment": "",
"generation_expression": "",
"generation_expression_utf8": "",
"options": "",
"se_private_data": "table_id=1076;",
"engine_attribute": "",
"secondary_engine_attribute": "",
"column_key": 1,
"column_type_utf8": "",
"elements": [],
"collation_id": 63,
"is_explicit_collation": false
},
{
"name": "DB_ROLL_PTR",
"type": 9,
"is_nullable": false,
"is_zerofill": false,
"is_unsigned": false,
"is_auto_increment": false,
"is_virtual": false,
"hidden": 2,
"ordinal_position": 5,
"char_length": 7,
"numeric_precision": 0,
"numeric_scale": 0,
"numeric_scale_null": true,
"datetime_precision": 0,
"datetime_precision_null": 1,
"has_no_default": false,
"default_value_null": true,
"srs_id_null": true,
"srs_id": 0,
"default_value": "",
"default_value_utf8_null": true,
"default_value_utf8": "",
"default_option": "",
"update_option": "",
"comment": "",
"generation_expression": "",
"generation_expression_utf8": "",
"options": "",
"se_private_data": "table_id=1076;",
"engine_attribute": "",
"secondary_engine_attribute": "",
"column_key": 1,
"column_type_utf8": "",
"elements": [],
"collation_id": 63,
"is_explicit_collation": false
}
],
回滚日志，在insert、update、delete的时候产生的便于数据回滚的日志。
当insert的时候，产生的undo log日志只在回滚时需要，在事务提交后，可被立即删除。
而update、delete的时候，产生的undo log日志不仅在回滚时需要，在快照读时也需要，不会立即被删除。
有一张表原始数据为：
DB_TRX_ID: 代表最近修改事务ID，记录插入这条记录或最后一次修改该记录的事务ID，是自增的。
DB_ROLL_PTR： 由于这条数据是才插入的，没有被更新过，所以该字段值为null。
然后，有四个并发事务同时在访问这张表。
A. 第一步
当事务2执行第一条修改语句时，会记录undo log日志，记录数据变更之前的样子; 然后更新记录，并且记录本次操作的事务ID，回滚指针，回滚指针用来指定如果发生回滚，回滚到哪一个版本。
B.第二步
当事务3执行第一条修改语句时，也会记录undo log日志，记录数据变更之前的样子; 然后更新记录，并且记录本次操作的事务ID，回滚指针，回滚指针用来指定如果发生回滚，回滚到哪一个版本。
C. 第三步
当事务4执行第一条修改语句时，也会记录undo log日志，记录数据变更之前的样子; 然后更新记录，并且记录本次操作的事务ID，回滚指针，回滚指针用来指定如果发生回滚，回滚到哪一个版本。
最终我们发现，不同事务或相同事务对同一条记录进行修改，会导致该记录的undolog生成一条记录版本链表，链表的头部是最新的旧记录，链表尾部是最早的旧记录。
ReadView（读视图）是 快照读 SQL执行时MVCC提取数据的依据，记录并维护系统当前活跃的事务（未提交的）id。
ReadView中包含了四个核心字段：
| 字段 | 含义 |
|---|---|
| m_ids | 当前活跃的事务ID集合 |
| min_trx_id | 最小活跃事务ID |
| max_trx_id | 预分配事务ID，当前最大事务ID+1（因为事务ID是自增的） |
| creator_trx_id | ReadView创建者的事务ID |
而在readview中就规定了版本链数据的访问规则：
trx_id 代表当前undolog版本链对应事务ID。
| 条件 | 是否可以访问 | 说明 |
|---|---|---|
| trx_id == creator_trx_id | 可以访问该版本 | 成立，说明数据是当前这个事务更改的。 |
| trx_id < min_trx_id | 可以访问该版本 | 成立，说明数据已经提交了。 |
| trx_id > max_trx_id | 不可以访问该版本 | 成立，说明该事务是在ReadView生成后才开启。 |
| min_trx_id <= trx_id <= max_trx_id | 如果trx_id不在m_ids中，是可以访问该版本的 | 成立，说明数据已经提交。 |
不同的隔离级别，生成ReadView的时机不同：
RC隔离级别下，在事务中每一次执行快照读时生成ReadView。
我们就来分析事务5中，两次快照读读取数据，是如何获取数据的?
在事务5中，查询了两次id为30的记录，由于隔离级别为Read Committed，所以每一次进行快照读都会生成一个ReadView，那么两次生成的ReadView如下。
那么这两次快照读在获取数据时，就需要根据所生成的ReadView以及ReadView的版本链访问规则，到undolog版本链中匹配数据，最终决定此次快照读返回的数据。
A. 先来看第一次快照读具体的读取过程：
在进行匹配时，会从undo log的版本链，从上到下进行挨个匹配：
这条记录，这条记录对应的trx_id为4，也就是将4带入右侧的匹配规则中。 ①不满足 ②不满足 ③不满足 ④也不满足 ，都不满足，则继续匹配undo log版本链的下一条。
，这条记录对应的trx_id为3，也就是将3带入右侧的匹配规则中。①不满足 ②不满足 ③不满足 ④也不满足 ，都不满足，则继续匹配undo log版本链的下一条。
，这条记录对应的trx_id为2，也就是将2带入右侧的匹配规则中。①不满足 ②满足 终止匹配，此次快照读，返回的数据就是版本链中记录的这条数据。
B. 再来看第二次快照读具体的读取过程:
在进行匹配时，会从undo log的版本链，从上到下进行挨个匹配：
这条记录，这条记录对应的trx_id为4，也就是将4带入右侧的匹配规则中。 ①不满足 ②不满足 ③不满足 ④也不满足 ，都不满足，则继续匹配undo log版本链的下一条。
，这条记录对应的trx_id为3，也就是将3带入右侧的匹配规则中。①不满足 ②满足 。终止匹配，此次快照读，返回的数据就是版本链中记录的这条数据。
RR隔离级别下，仅在事务中第一次执行快照读时生成ReadView，后续复用该ReadView。 而RR 是可重复读，在一个事务中，执行两次相同的select语句，查询到的结果是一样的。
那MySQL是如何做到可重复读的呢? 我们简单分析一下就知道了
我们看到，在RR隔离级别下，只是在事务中第一次快照读时生成ReadView，后续都是复用该ReadView，那么既然ReadView都一样， ReadView的版本链匹配规则也一样， 那么最终快照读返回的结果也是一样的。
所以呢，MVCC的实现原理就是通过 InnoDB表的隐藏字段、UndoLog 版本链、ReadView来实现的。而MVCC + 锁，则实现了事务的隔离性。 而一致性则是由redolog 与 undolog保证。
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