数据库事务原理，数据库的事务机制是什么

编程之家2023-10-22275次浏览

这篇文章给大家聊聊关于数据库事务原理，以及数据库的事务机制是什么对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站哦。

如何理解数据库事务一致性

定义：数据库一致性（database

consistency）是指事务执行的结果必须是使数据库从一个一致性状态变到另一个一致性状态。

数据库状态如何变化？每一次数据变更就会导致数据库的状态迁移。如果数据库的初始状态是c0，第一次事务t1的提交就会导致系统生成一个system

change

number（scn），这是数据库状态从c0转变成c1。执行第二个事务t2的时候数据库状态从t1变成t2，以此类推，执行第tn次事务的时候数据库状态由c(n-1)变成cn。

定义一致性主要有2个方面，一致读和一致写。

一致写：事务执行的数据变更只能基于上一个一致的状态，且只能体现在一个状态中。t(n)的变更结果只能基于c(n-1)，c(n-2),

...c(1)状态，且只能体现在c(n)状态中。也就是说，一个状态只能有一个事务变更数据，不允许有2个或者2个以上事务在一个状态中变更数据。至于具体一致写基于哪个状态，需要判断t(n)事务是否和t(n-1)，t(n-2),...t(1)有依赖关系。

一致读：事务读取数据只能从一个状态中读取，不能从2个或者2个以上状态读取。也就是t(n)只能从c(n-1），c(n-2)...

c(1)中的一个状态读取数据，不能一部分数据读取自c(n-1)，而另一部分数据读取自c(n-2)。

摆事实

一致写：

定义100个事务t(1)...t(100)实现相同的逻辑

update

table

set

i=i+1，i的初始值是0，那么并发执行这100个事务之后i的值是多少？可能很容易想到是100。那么怎么从一致性角度去理解呢？

数据库随机调度到t(50)执行，此时数据库状态是c(0)，而其它事务都和t(50)有依赖关系，根据写一致性原理，其它事务必须等到t(50)执行完毕后数据库状态变为c(1)才可以执行。因此数据库利用锁机制阻塞其它事务的执行。直到t(50)执行完毕，数据库状态从c(0)迁移到c(1)。数据库唤醒其它事务后随机调度到t(89)执行，以此类推直到所有事务调度执行完毕，数据库状态最终变为c(100)。

一致读：

还是上面的例子，假设t(1)...t(100)顺序执行，在不同的时机执行select

from

table，我们看到i的值是什么？

t(1)的执行过程中。数据库状态尚未迁移，读到的i=0

t(1)执行完毕，t(2)的执行过程中，数据库状态迁移至c(1)，读到的i=1

数据库事务里的原子性和一致性的区别

这个问题的有趣之处，不在于问题本身（“原子性、一致性的实现机制是什么”），而在于回答者的分歧反映出来的另外一个问题：原子性和一致性之间的关系是什么？

我特别关注了@我练功发自真心

的答案，他正确地指出了，为了保证事务操作的原子性，必须实现基于日志的REDO/UNDO机制。但这个答案仍然是不完整的，因为原子性并不能够完全保证一致性。

按照我个人的理解，在事务处理的ACID属性中，一致性是最基本的属性，其它的三个属性都为了保证一致性而存在的。

首先回顾一下一致性的定义。所谓一致性，指的是数据处于一种有意义的状态，这种状态是语义上的而不是语法上的。最常见的例子是转帐。例如从帐户A转一笔钱到帐户B上，如果帐户A上的钱减少了，而帐户B上的钱却没有增加，那么我们认为此时数据处于不一致的状态。

在

数据库实现的场景中，一致性可以分为数据库外部的一致性和数据库内部的一致性。前者由外部应用的编码来保证，即某个应用在执行转帐的数据库操作时，必须在

同一个事务内部调用对帐户A和帐户B的操作。如果在这个层次出现错误，这不是数据库本身能够解决的，也不属于我们需要讨论的范围。后者由数据库来保证，即

在同一个事务内部的一组操作必须全部执行成功（或者全部失败）。这就是事务处理的原子性。

为了实现原子性，需要通过日志：将所有对

数据的更新操作都写入日志，如果一个事务中的一部分操作已经成功，但以后的操作，由于断电/系统崩溃/其它的软硬件错误而无法继续，则通过回溯日志，将已

经执行成功的操作撤销，从而达到“全部操作失败”的目的。最常见的场景是，数据库系统崩溃后重启，此时数据库处于不一致的状态，必须先执行一个crash

recovery的过程：读取日志进行REDO（重演将所有已经执行成功但尚未写入到磁盘的操作，保证持久性），再对所有到崩溃时尚未成功提交的事务进行

UNDO（撤销所有执行了一部分但尚未提交的操作，保证原子性）。crash

recovery结束后，数据库恢复到一致性状态，可以继续被使用。

日志的管理和重演是数据库实现中最复杂的部分之一。如果涉及到并行处理和分布式系统（日志的复制和重演是数据库高可用性的基础），会比上述场景还要复杂得多。

但是，原子性并不能完全保证一致性。在多个事务并行进行的情况下，即使保证了每一个事务的原子性，仍然可能导致数据不一致的结果。例如，事务1需要将100元转入帐号A：先读取帐号A的值，然后在这个值上加上100。但是，在这两个操作之间，另一个事务2修改了帐号A的值，为它增加了100元。那么最后的结果应该是A增加了200元。但事实上，

事务1最终完成后，帐号A只增加了100元，因为事务2的修改结果被事务1覆盖掉了。

为了保证并发情况下的一致性，引入了隔离性，即保证每一个事务能够看到的数据总是一致的，就好象其它并发事务并不存在一样。用术语来说，就是多个事务并发执行后的状态，和它们串行执行后的状态是等价的。怎样实现隔离性，已经有很多人回答过了，原则上无非是两种类型的锁：

一

种是悲观锁，即当前事务将所有涉及操作的对象加锁，操作完成后释放给其它对象使用。为了尽可能提高性能，发明了各种粒度（数据库级/表级/行级……）/各

种性质（共享锁/排他锁/共享意向锁/排他意向锁/共享排他意向锁……）的锁。为了解决死锁问题，又发明了两阶段锁协议/死锁检测等一系列的技术。

一种是乐观锁，即不同的事务可以同时看到同一对象（一般是数据行）的不同历史版本。如果有两个事务同时修改了同一数据行，那么在较晚的事务提交时进行冲突

检测。实现也有两种，一种是通过日志UNDO的方式来获取数据行的历史版本，一种是简单地在内存中保存同一数据行的多个历史版本，通过时间戳来区分。

锁也是数据库实现中最复杂的部分之一。同样，如果涉及到分布式系统（分布式锁和两阶段提交是分布式事务的基础），会比上述场景还要复杂得多。

我练功发自真心

提到，其他回答者说的其实是操作系统对atomic的理解，即并发控制。我不能完全同意这一点。数据库有自己的并发控制和锁问题，虽然在原理上和操作系统

中的概念非常类似，但是并不是同一个层次上的东西。数据库中的锁，在粒度/类型/实现方式上和操作系统中的锁都完全不同。操作系统中的锁，在数据库实现中

称为latch（一般译为闩）。其他回答者回答的其实是“在并行事务处理的情况下怎样保证数据的一致性”。

最后回到原来的问题（“原子性、一致性的实现机制是什么”）。我手头有本Database

System

Concepts（4ed，有点老了），在第15章的开头简明地介绍了ACID的概念及其关系。如果你想从概念上了解其实现，把这本书的相关章节读完应该能大概明白。如果你想从实践上了解其实现，可以找innodb这样的开源引擎的源代码来读。不过，即使是一个非常粗糙的开源实现（不考虑太复杂的并行处理，不考虑分布式系统，不考虑针对操作系统和硬件的优化之类），要基本搞明白恐怕也不是一两年的事。

数据库的事务机制是什么

回答的有点多请耐心看完。

希望能帮助你还请及时采纳谢谢

1事务的原理

事务就是将一组SQL语句放在同一批次内去执行，如果一个SQL语句出错,则该批次内的所有SQL都将被取消执行。MySQL事务处理只支持InnoDB和BDB数据表类型。

1事务的ACID原则

** 1（Atomicity）原子性**：事务是最小的执行单位，不允许分割。原子性确保动作要么全部完成，要么完全不起作用；

2（Consistency）一致性：执行事务前后，数据保持一致；

3（Isolation）隔离性：并发访问数据库时，一个事务不被其他事务所干扰。

4（Durability）持久性:一个事务被提交之后。对数据库中数据的改变是持久的，即使数据库发生故障。

1缓冲池（Buffer Pool）

Buffer Pool中包含了磁盘中部分数据页的映射。当从数据库读取数据时，会先从Buffer Pool中读取数据，如果Buffer Pool中没有，则从磁盘读取后放入到Buffer Pool中。当向数据库写入数据时，会先写入到Buffer Pool中，Buffer Pool中更新的数据会定期刷新到磁盘中（此过程称为刷脏）。

2日志缓冲区（Log Buffer）

当在MySQL中对InnoDB表进行更改时，这些更改命令首先存储在InnoDB日志缓冲区（Log Buffer）的内存中，然后写入通常称为重做日志（redo logs）的InnoDB日志文件中。

3双写机制缓存（DoubleWrite Buffer）

Doublewrite Buffer是共享表空间的物理文件的 buffer,其大小是2MB.是一个一分为二的2MB空间。

刷脏操作开始之时,先进行脏页**‘备份’**操作.将脏页数据写入 Doublewrite Buffer.

将Doublewrite Buffer(顺序IO)写入磁盘文件中(共享表空间)进行刷脏操作.

4回滚日志(Undo Log)

Undo Log记录的是逻辑日志.记录的是事务过程中每条数据的变化版本和情况.

在Innodb磁盘架构中Undo Log默认是共享表空间的物理文件的Buffer.

在事务异常中断,或者主动(Rollback)回滚的过程中,Innodb基于 Undo Log进行数据撤销回滚,保证数据回归至事务开始状态.

5重做日志(Redo Log)

Redo Log通常指的是物理日志，记录的是数据页的物理修改.并不记录行记录情况。（也就是只记录要做哪些修改，并不记录修改的完成情况）当数据库宕机重启的时候，会将重做日志中的内容恢复到数据库中。

1原子性

Innodb事务的原子性保证,包含事务的提交机制和事务的回滚机制.在Innodb引擎中事务的回滚机制是依托回滚日志(Undo Log)进行回滚数据，保证数据回归至事务开始状态.

2那么不同的隔离级别，隔离性是如何实现的，为什么不同事物间能够互不干扰？答案是锁和 MVCC。

3持久性

基于事务的提交机制流程有可能出现三种场景.

1数据刷脏正常.一切正常提交，Redo Log循环记录.数据成功落盘.持久性得以保证

2数据刷脏的过程中出现的系统意外导致页断裂现象(部分刷脏成功)，针对页断裂情况,采用Double write机制进行保证页断裂数据的恢复.

3数据未出现页断裂现象,也没有刷脏成功，MySQL通过Redo Log进行数据的持久化即可

4一致性

从数据库层面，数据库通过原子性、隔离性、持久性来保证一致性

2事务的隔离级别

Mysql默认采用的 REPEATABLE_READ隔离级别 Oracle默认采用的 READ_COMMITTED隔离级别

脏读：指一个事务读取了另外一个事务未提交的数据。

不可重复读：在一个事务内读取表中的某一行数据，多次读取结果不同

虚读(幻读)：是指在一个事务内读取到了别的事务插入的数据，导致前后读取不一致。

2基本语法

--使用set语句来改变自动提交模式

SET autocommit= 0;/*关闭*/

SET autocommit= 1;/*开启*/

--注意:

--- 1.MySQL中默认是自动提交

--- 2.使用事务时应先关闭自动提交

--开始一个事务,标记事务的起始点

START TRANSACTION

--提交一个事务给数据库

COMMIT

--将事务回滚,数据回到本次事务的初始状态

ROLLBACK

--还原MySQL数据库的自动提交

SET autocommit=1;

--保存点

SAVEPOINT保存点名称--设置一个事务保存点

ROLLBACK TO SAVEPOINT保存点名称--回滚到保存点

RELEASE SAVEPOINT保存点名称--删除保存点

课堂测试题目

A在线买一款价格为500元商品,网上银行转账.

A的银行卡余额为2000,然后给商家B支付500.

商家B一开始的银行卡余额为10000

创建数据库shop和创建表account并插入2条数据

CREATE DATABASE `shop`CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci;

USE `shop`;

CREATE TABLE `account`(

`id` INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,

`name` VARCHAR(32) NOT NULL,

`cash` DECIMAL(9,2) NOT NULL,

PRIMARY KEY(`id`)

) ENGINE=INNODB DEFAULT CHARSET=utf8

INSERT INTO account(`name`,`cash`)

VALUES('A',2000.00),('B',10000.00)

--转账实现

SET autocommit= 0;--关闭自动提交

START TRANSACTION;--开始一个事务,标记事务的起始点

UPDATE account SET cash=cash-500 WHERE `name`='A';

UPDATE account SET cash=cash+500 WHERE `name`='B';

COMMIT;--提交事务

# rollback;

SET autocommit= 1;--恢复自动提交

3事务实现方式-MVCC

1什么是MVCC

MVCC是mysql的的多版本并发控制即multi-Version Concurrency Controller，mysql的innodb引擎支持MVVC。MVCC是为了实现事务的隔离性，通过版本号，避免同一数据在不同事务间的竞争，你可以把它当成基于多版本号的一种乐观锁。当然，这种乐观锁只在事务级别为RR（可重复读）和RC（读提交）生效。MVCC最大的好处，相信也是耳熟能详：读不加锁，读写不冲突，极大的增加了系统的并发性能。

2MVCC的实现机制

InnoDB在每行数据都增加两个隐藏字段，一个记录创建的版本号，一个记录删除的版本号。

在多版本并发控制中，为了保证数据操作在多线程过程中，保证事务隔离的机制，降低锁竞争的压力，保证较高的并发量。在每开启一个事务时，会生成一个事务的版本号，被操作的数据会生成一条新的数据行（临时），但是在提交前对其他事务是不可见的；对于数据的更新（包括增删改）操作成功，会将这个版本号更新到数据的行中；事务提交成功，新的版本号也就更新到了此数据行中。这样保证了每个事务操作的数据，都是互不影响的，也不存在锁的问题。

3MVCC下的CRUD

SELECT：

当隔离级别是REPEATABLE READ时select操作，InnoDB每行数据来保证它符合两个条件：

** 1事务的版本号大于等于创建行版本号**

** 2行数据的删除版本未定义或者大于事务版本号**

【行创建版本号事务版本号行删除版本号】

INSERT：

InnoDB为这个新行记录当前的系统版本号。

DELETE：

InnoDB将当前的系统版本号设置为这一行的删除版本号。

UPDATE：

InnoDB会写一个这行数据的新拷贝，这个拷贝的版本为当前的系统版本号。它同时也会将这个版本号写到旧行的删除版本里。

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原文链接：https://blog.csdn.net/zs18753479279/article/details/113933252

好了，关于数据库事务原理和数据库的事务机制是什么的问题到这里结束啦，希望可以解决您的问题哈！