April 17 2016

Innodb的事务

1. Innodb的事务相关概念
为了支持事务,Innbodb引入了下面几个概念:
redo log
redo log就是保存执行的SQL语句到一个指定的Log文件,当Mysql执行recovery时重新执行redo log记录的SQL操作即可。当客户端执行每条SQL(更新语句)时,redo log会被首先写入log buffer;当客户端执行COMMIT命令时,log buffer中的内容会被视情况刷新到磁盘。redo log在磁盘上作为一个独立的文件存在,即Innodb的log文件。
undo log
与redo log相反,undo log是为回滚而用,具体内容就是copy事务前的数据库内容(行)到undo buffer,在适合的时间把undo buffer中的内容刷新到磁盘。undo buffer与redo buffer一样,也是环形缓冲,但当缓冲满的时候,undo buffer中的内容会也会被刷新到磁盘;与redo log不同的是,磁盘上不存在单独的undo log文件,所有的undo log均存放在主ibd数据文件中(表空间),即使客户端设置了每表一个数据文件也是如此。
rollback segment
回滚段这个概念来自Oracle的事物模型,在Innodb中,undo log被划分为多个段,具体某行的undo log就保存在某个段中,称为回滚段。可以认为undo log和回滚段是同一意思。

Innodb提供了基于行的锁,如果行的数量非常大,则在高并发下锁的数量也可能会比较大,据Innodb文档说,Innodb对锁进行了空间有效优化,即使并发量高也不会导致内存耗尽。
对行的锁有分两种:排他锁、共享锁。共享锁针对读,排他锁针对写,完全等同读写锁的概念。如果某个事务在更新某行(排他锁),则其他事物无论是读还是写本行都必须等待;如果某个事物读某行(共享锁),则其他读的事物无需等待,而写事物则需等待。通过共享锁,保证了多读之间的无等待性,但是锁的应用又依赖Mysql的事务隔离级别。

隔离级别
隔离级别用来限制事务直接的交互程度,目前有几个工业标准:
– READ_UNCOMMITTED:脏读
– READ_COMMITTED:读提交
– REPEATABLE_READ:重复读
– SERIALIZABLE:串行化
Innodb对四种类型都支持,脏读和串行化应用场景不多,读提交、重复读用的比较广泛,后面会介绍其实现方式。

下面演示下事务对某行记录的更新过程:
1. 初始数据行
mvcc1

F1~F6是某行列的名字,1~6是其对应的数据。后面三个隐含字段分别对应该行的事务号和回滚指针,假如这条数据是刚INSERT的,可以认为ID为1,其他两个字段为空。
2.事务1更改该行的各字段的值
MVCC2
当事务1更改该行的值时,会进行如下操作:
用排他锁锁定该行
记录redo log
把该行修改前的值Copy到undo log,即上图中下面的行
修改当前行的值,填写事务编号,使回滚指针指向undo log中的修改前的行

3.事务2修改该行的值
MVCC3
与事务1相同,此时undo log,中有有两行记录,并且通过回滚指针连在一起。
因此,如果undo log一直不删除,则会通过当前记录的回滚指针回溯到该行创建时的初始内容,所幸的时在Innodb中存在purge线程,它会查询那些比现在最老的活动事务还早的undo log,并删除它们,从而保证undo log文件不至于无限增长。

4. 事务提交
当事务正常提交时Innbod只需要更改事务状态为COMMIT即可,不需做其他额外的工作,而Rollback则稍微复杂点,需要根据当前回滚指针从undo log中找出事务修改前的版本,并恢复。如果事务影响的行非常多,回滚则可能会变的效率不高,根据经验值没事务行数在1000~10000之间,Innodb效率还是非常高的。很显然,Innodb是一个COMMIT效率比Rollback高的存储引擎。据说,Postgress的实现恰好与此相反。
5. Insert Undo log
上述过程确切地说是描述了UPDATE的事务过程,其实undo log分insert和update undo log,因为insert时,原始的数据并不存在,所以回滚时把insert undo log丢弃即可,而update undo log则必须遵守上述过程。
事务级别
众所周知地是更新(update、insert、delete)是一个事务过程,在Innodb中,查询也是一个事务,只读事务。当读写事务并发访问同一行数据时,能读到什么样的内容则依赖事务级别:
READ_UNCOMMITTED
读未提交时,读事务直接读取主记录,无论更新事务是否完成
READ_COMMITTED
读提交时,读事务每次都读取undo log中最近的版本,因此两次对同一字段的读可能读到不同的数据(幻读),但能保证每次都读到最新的数据。
REPEATABLE_READ
每次都读取指定的版本,这样保证不会产生幻读,但可能读不到最新的数据
SERIALIZABLE
锁表,读写相互阻塞,使用较少

读事务一般有SELECT语句触发,在Innodb中保证其非阻塞,但带FOR UPDATE的SELECT除外,带FOR UPDATE的SELECT会对行加排他锁,等待更新事务完成后读取其最新内容。就整个Innodb的设计目标来说,就是提供高效的、非阻塞的查询操作。

上述更新前建立undo log,根据各种策略读取时非阻塞就是MVCC,undo log中的行就是MVCC中的多版本,这个可能与我们所理解的MVCC有较大的出入,一般我们认为MVCC有下面几个特点:
每行数据都存在一个版本,每次数据更新时都更新该版本
修改时Copy出当前版本随意修改,个事务之间无干扰
保存时比较版本号,如果成功(commit),则覆盖原记录;失败则放弃copy(rollback)
就是每行都有版本号,保存时根据版本号决定是否成功,听起来含有乐观锁的味道。。。,而Innodb的实现方式是:
事务以排他锁的形式修改原始数据
把修改前的数据存放于undo log,通过回滚指针与主数据关联
修改成功(commit)啥都不做,失败则恢复undo log中的数据(rollback)
二者最本质的区别是,当修改数据时是否要排他锁定,如果锁定了还算不算是MVCC?

Innodb的实现真算不上MVCC,因为并没有实现核心的多版本共存,undo log中的内容只是串行化的结果,记录了多个事务的过程,不属于多版本共存。但理想的MVCC是难以实现的,当事务仅修改一行记录使用理想的MVCC模式是没有问题的,可以通过比较版本号进行回滚;但当事务影响到多行数据时,理想的MVCC据无能为力了。

比如,如果Transaciton1执行理想的MVCC,修改Row1成功,而修改Row2失败,此时需要回滚Row1,但因为Row1没有被锁定,其数据可能又被Transaction2所修改,如果此时回滚Row1的内容,则会破坏Transaction2的修改结果,导致Transaction2违反ACID。



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Posted 2016年4月17日 by ucjmh in category "mysql

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