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这篇文章主要为大家分享数据库事务的四大特性,特性包括:原子性、隔离性、永久性、一致性,接下来为大家介绍这四大特性的定义和在 InnoDB 引擎中的实现。
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一次操作是不可分割的,要么全部成功,要么全部失败。比如我们的转账操作,不允许出款方成功,收款方失败这种情况,要么都成功,要么多失败,不可能出现中间状态。
InnoDB 引擎使用 undo log(归滚日志)来保证原子性操作,你对数据库的每一条数据的改动(INSERT、DELETE、UPDATE)都会被记录到 undo log 中,比如以下这些操作:
当事务执行失败或者调用了 rollback 方法时,就会触发回滚事件,利用 undo log 中记录将数据回滚到修改之前的样子。
更多关于 undo log 的信息,后面再单独开一篇文章打卡。
多个事务并发执行的时候,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。
隔离性可能会引入脏读(dirty read)、不可重复读(non-repeatable read)、幻读(phantom read)等问题,为了解决这些问题就引入了“隔离级别”的概念。
SQL 标准的事务隔离级别包括:读未提交(read uncommitted)、读提交(read committed)、可重复读(repeatable read)和串行化(serializable):
SQL标准中规定,针对不同的隔离级别,并发事务可以发生不同严重程度的问题,具体情况如下:
隔离级别 | 脏读 | 不可重复读 | 幻读 |
---|---|---|---|
读未提交 | 可能 | 可能 | 可能 |
读提交 | 不可能 | 可能 | 可能 |
可重复读 | 不可能 | 不可能 | 可能 |
串行化 | 不可能 | 不可能 | 不可能 |
上面就是几种隔离级别可能出现的并发问题,但是有必要说一下,你隔离得越严实,效率就会越低。
InnoDB 引擎是如何保证隔离性的?利用锁和 MVCC 机制。这里简单的介绍一下 MVCC 机制,也叫多版本并发控制,在使用 READ COMMITTD、REPEATABLE READ 这两种隔离级别的事务下,每条记录在更新的时候都会同时记录一条回滚操作,就会形成一个版本链,在执行普通的 SELECT 操作时访问记录的版本链的过程,这样子可以使不同事务的读-写、写-读操作并发执行,从而提升系统性能。
事务一旦提交,它对数据库的改变就应该是永久性的。接下来的其他操作或故障不应该对其有任何影响。
要保证持久性很简单,就是每次事务提交的时候,都将数据刷磁盘上,这样一定保证了安全性,但是要知道如果每次事务提交都将数据写入到磁盘的话,频繁的 IO 操作,成本太高,数据库的性能极低,所以这种方式不可取。
InnoDB 引擎是怎么解决的?InnoDB 引擎引入了一个中间层来解决这个持久性的问题,我们把这个叫做 redo log(归档日志)。
为什么要引入 redo log?redo log 可以保证持久化又可以保证数据库的性能,相比于直接刷盘,redo log 有以下两个优势:
InnoDB 引擎是怎么做的?当有一条记录需要更新的时候,InnoDB 引擎就会先把记录写到 redo log 里面,并更新内存,这个时候更新就算完成了。当数据库宕机重启的时候,会将 redo log 中的内容恢复到数据库中,再根据 undo log和 binlog 内容决定回滚数据还是提交数据。
更多 redo log,后面我打算单独写一篇文章。
一致性简单一点说就是数据执行前后都要处于一种合法的状态,比如身份证号不能重复,性别只能是男或者女,高考的分数只能在0~750之间,红绿灯只有3种颜色,房价不能为负的等等, 只有符合这些约束的数据才是有效的,比如有个小孩儿跟你说他高考考了1000分,你一听就知道他胡扯呢。数据库世界只是现实世界的一个映射,现实世界中存在的约束当然也要在数据库世界中有所体现。如果数据库中的数据全部符合现实世界中的约束(all defined rules),我们说这些数据就是一致的,或者说符合一致性的。
要保证数据库的数据一致性,要在以下两个方面做努力:
NOT NULL
来拒绝NULL
值得插入等。