解析MySQL InnoDB存储引擎的事务实现机制，深入探讨ACID特性的具体实现方式、MVCC多版本并发控制原理、事务隔离级别设计以及并发事务可能产生的问题和解决方案。通过分析事务执行过程和读写视图机制，帮助理解数据库事务的核心原理。

事务四大特性（ACID）

原子性 Atomicity
一致性 Consistency
隔离性 Isolation
持久性 Durability

MySQL INNODB 分别是怎么实现这四个特性的

Undo log 回滚日志实现原子性

Undo log 除了业务数据列外，还有 Trx Id（事务id）和 Roll Pointer（回滚指针）。Roll pointer 指向了该行的上一个历史版本记录（链表形式），触发回滚后可以恢复到事务开始之前。

一致性描述的是，事务开始前和完成后，数据都按照我们设计的方式去改变，而不会出现预想之外的情况。这个特性由其他三个特性共同来保证
MVCC 和锁实现隔离性，MVCC 会使用到 Undo log

快照读模式下，MVCC 在不同时机拍摄 read view （由隔离级别控制），这个 read view 定义了我们能够看到的_事务数据版本_，以此隔离不同事务间的可见性。

当前读模式下，通过 record lock 行锁 / gap lock 间隙锁锁住具体的记录或是记录间的间隙来实现事务隔离。

insert 操作，产生的 Undo log 只在事务回滚时需要，所以事务提交后会立刻丢弃；update 和 delete 操作，不仅回滚需要，MVCC 拍快照时也需要，所以提交后不会被立即丢弃。

Redo log 重做日志、bin log 归档日志、两阶段提交实现持久性

数据更新时，更改_缓存页_的数据，并将更新记录写入 redo buffer 中；再进入两阶段提交过程：写 redo log (prepare) , bin log , redo log (commit)

Redo log 记录物理修改，负责恢复在事务提交后尚未落盘前宕机的数据丢失；bin log 记录逻辑语句，负责误删数据备份、主从同步。两阶段提交用于保证这两个日志的一致性。

事务隔离性中的四个隔离级别

读未提交
读已提交
可重复读
可串行化

后三个级别分别解决了，_脏读、不可重复读、幻读这几种事务并发问题。值得一提的是，在 INNODB 存储引擎中可重复读这一隔离级别已经能够解决幻读_问题。

INNODB 可重复读级别如何解决幻读问题

INNODB 用 MVCC 机制来解决_快照读中的幻读问题；用临键锁来解决当前读_中的幻读问题。

事务并发问题在生产中会造成的危害

除了幻读部分，以下提到的隔离性都为“快照隔离”，而非“串行化隔离”，for update是可以解决绝大部分的事务并发问题的，但其效率不佳，不到非用不可的地步我们不使用。

脏读

假设银行转账系统，账户初始金额 0 元，用户A 向用户B 转账，执行语句 update account set balance = balance + 100 where id = 1007，但其尚未提交；用户B 打开手机APP查询余额 select balance from account where id = 1007，读取到了转账事务中未提交的更新，发生了脏读，APP上显示当前余额为 100 元；此时系统服务出现异常，转账事务被迫终止回滚；用户B 再刷新APP显示余额为 0 元。

如果其他事务中，以该查询的返回结果为条件进行下一步的业务逻辑判断，后果将更加严重。比方说，恰好这时定时脚本将月流水不少于 100 元的用户识别为 vip 客户入库，那么数据库中可能出现一个月流水为 0 的 vip 客户。

不可重复读

脏读的危害比较容易想象，但不可重复读和幻读的危害大家可能就不太熟悉。

假设某银行客户福利系统，要求到结算日零点，当前余额为十元的为黄金vip客户，银行会奖励一箱卷纸；当前余额为一百元的为卓越vip客户，银行会奖励一台大彩电。事务开始，执行查询语句 select id from account where balance >= 10 and balance < 100 和 select id from account where balance >= 100，所匹配客户执行卷纸发放逻辑和大彩电发放逻辑。但如果在这两次查询执行过程中间，余额为 99 元的用户C 向自己的账户转入了 1 元，那么他将同时获得卷纸和大彩电！（搁这卡bug呢）就在同一时刻，另一余额为 100 元用户D，淘宝购物消费了 1 元，那么他既没有获得卷纸也没有获得彩电。

幻读

相同的福利系统，在卷纸查询和彩电查询中间，用户E 与用户F 分别存入 50 元和 100 元，则用户E 没有卷纸，而用户F 获得了彩电。

SELECT 执行过程

连接数据库
查询权限并缓存（本链接有效）
查询缓存
分析器，进行语法、词法分析
优化器，选索引，选join表顺序，制定查询计划
执行器，调用存储引擎，执行语句，如果选的是二级索引，取满足条件的第一行，回表查数据，放入结果集，继续取满足条件的第二行，循环执行。如果没走索引，就没有回表这一步了。

UPDATE 执行过程

将数据读入 InnoDB buffer pool，并对相关记录加独占锁
将 undo 信息写入 undo 表空间的回滚段中（MVCC）
更改缓存页的数据，并将更新记录写入 redo buffer 中
写 redolog (prepare) , binlog , redolog (commit) ，返回结果给客户端，释放锁（两阶段提交）
后台 IO 线程根据需要择机将缓存中更新过的数据刷新写入到磁盘文件中（刷脏页）

MVCC 工作原理

事务启动时，会先申请一个事务id（transaction-id），事务更新数据时，会把这个id作为记录的版本号（row trx_id）
每条记录更新是会记录回滚日志（undo log），这样一条记录在系统中可以存在多个版本，也就是 MVCC。undo log 的行记录中，除了 trx_id 还有指向上个记录的指针，可以通过执行 undo log 把数据回退到上一版本
每个事务都拥有自己的一致性视图（read view），一致性读会根据trx_id和一致性视图来确定数据版本的可见性。
- 在可重复读级别下，视图的创建时间是事务启动时（注：当前读会更新这个视图）
- 在读提交级别下，视图的创建时间是每条SQL开始执行时
- 读未提交级别下，总是返回最新的值
- 串行化级别下，通过加锁来避免并发访问

对于可重复读，查询只承认在事务启动之前就已经提交完成的数据。

对于读提交，查询只承认语句启动之前就已经提交完成的数据。

MVCC 在 InnoDB 中的实现

InnoDB 为每个事务构造了一个数组，保存这个事务启动的瞬间，活跃的事务ID**（已启动，未提交）**

事务ID 里的最小值记作_低水位_，最大值+1 记作_高水位_

这个数组和高低水位，构成了当前事务的一致性视图

数据版本可见性分析

如果落在绿色部分，则可见；如果在红色部分，不可见；如果在白色部分，看他是否在数组里，在就不可见（2, 5, 6, 8），否则可见（3, 4），另外自己的版本可见（7）。

即：

版本未提交，不可见
版本在视图创建后提交，不可见
版本在视图创建前提交，可见
版本是当前事务的，可见