我们的数据库一般都会并发执行多个事务，多个事务可能会并发的对相同的一批数据进行增删改查操作，可能就会导致脏写、脏读、不可重复读、幻读这些问题。

这些问题的本质都是数据库的多事务并发问题，为了解决多事务并发问题，数据库设计了事务隔离机制、锁机制、MVCC多版本并发控制隔离机制，用一整套机制来解决多事务并发问题。

事务及其ACID属性

事务是由一组SQL语句组成的逻辑处理单元，事务具有以下4个属性，通常简称为事务的ACID属性。

原子性(Atomicity) ：事务是一个原子操作单元，其对数据的修改，要么全都执行，要么全都不执行。
一致性(Consistent) ：在事务开始和完成时，数据都必须保持一致状态。这意味着所有相关的数据规则都必须应用于事务的修改，以保持数据的完整性。
隔离性(Isolation) ：数据库系统提供一定的隔离机制，保证事务在不受外部并发操作影响的“独立”环境执行。这意味着事务处理过程中的中间状态对外部是不可见的，反之亦然。
持久性(Durable) ：事务完成之后，它对于数据的修改是永久性的，即使出现系统故障也能够保持。

并发事务处理带来的问题

更新丢失(Lost Update)或脏写
当两个或多个事务选择同一行，然后基于最初选定的值更新该行时，由于每个事务都不知道其他事务的存在，就会发生丢失更新问题–最后的更新覆盖了由其他事务所做的更新。

脏读（Dirty Reads）
一个事务正在对一条记录做修改，在这个事务完成并提交前，这条记录的数据就处于不一致的状态；这时，另一个事务也来读取同一条记录，如果不加控制，第二个事务读取了这些“脏”数据，并据此作进一步的处理，就会产生未提交的数据依赖关系。这种现象被形象的叫做“脏读”。
事务A读取到了事务B已经修改但尚未提交的数据，还在这个数据基础上做了操作。此时，如果B 事务回滚，A读取的数据无效，不符合一致性要求。

不可重读（Non-Repeatable Reads）
一个事务在读取某些数据后的某个时间，再次读取以前读过的数据，却发现其读出的数据已经发生了改变、或某些记录已经被删除了！这种现象就叫做“不可重复读”。

事务A内部的相同查询语句在不同时刻读出的结果不一致，不符合隔离性

幻读（Phantom Reads）
一个事务按相同的查询条件重新读取以前检索过的数据，却发现其他事务插入了满足其查询条件的新数据，这种现象就称为“幻读”。

事务A读取到了事务B提交的新增数据，不符合隔离性

事务隔离级别

“脏读”、“不可重复读”和“幻读”，其实都是数据库读一致性问题，必须由数据库提供一定的事务隔离机制来解决。

数据库的事务隔离越严格，并发副作用越小，但付出的代价也就越大，因为事务隔离实质上就是使事务在一定程度上“串行化”进行，这显然与“并发”是矛盾的。
同时，不同的应用对读一致性和事务隔离程度的要求也是不同的，比如许多应用对“不可重复读"和“幻读”并不敏感，可能更关心数据并发访问的能力。

show variables like 'tx_isolation';  -- 查看当前数据库的事务隔离级别
set tx_isolation='REPEATABLE-READ';  -- 设置事务隔离级别

Mysql默认的事务隔离级别是可重复读，用Spring开发程序时，如果不设置隔离级别默认用Mysql设置的隔离级别，如果Spring设置了就用已经设置的隔离级别

锁

锁是计算机协调多个进程或线程并发访问某一资源的机制。
在数据库中，除了传统的计算资源（如CPU、RAM、I/O等）的争用以外，数据也是一种供需要用户共享的资源。如何保证数据并发访问的一致性、有效性是所有数据库必须解决的一个问题，锁冲突也是影响数据库并发访问性能的一个重要因素。

锁分类

从性能上分为乐观锁(用版本对比来实现)和悲观锁；
从对数据库操作的类型分，分为读锁和写锁(都属于悲观锁) ；
从对数据操作的粒度分，分为表锁和行锁。
读锁（共享锁，S锁(Shared)）：针对同一份数据，多个读操作可以同时进行而不会互相影响
写锁（排它锁，X锁(eXclusive)）：当前写操作没有完成前，它会阻断其他写锁和读锁

表锁

每次操作锁住整张表。开销小，加锁快；不会出现死锁；锁定粒度大，发生锁冲突的概率最高，并发度最低；
一般用在整表数据迁移的场景。

-- 手动增加表锁 
lock table 表名称 read(write)，表名称2 read(write); 
-- 查看表上加过的锁 
show open tables; 
-- 删除表锁 
unlock tables;

行锁

行锁（Record Lock）：锁直接加在索引记录上面。
InnoDB与MYISAM的最大不同有两点：

InnoDB支持事务（TRANSACTION）
InnoDB支持行级锁

-- 共享锁 S
SELECT table LOCK IN SHARE MODE 
-- 排它锁 X
SELECT table FOR UPDATE

间隙锁与插入意向锁

当锁加在不存在的空闲空间（可以是两个索引记录之间，也可能是第一个索引记录之前或最后一个索引之后的空间），InnoDB会给符合条件的已有数据记录的索引项加上间隙锁（Gap Lock）。
插入意向锁 Insert Intention Locks，代表当前事务准备插入一行数据。使用INSERT/UPDATE/DELETE语句都会默认获得插入意向锁。

小结
MyISAM在执行查询语句SELECT前，会自动给涉及的所有表加读锁，在执行update、insert、delete操作会自动给涉及的表加写锁。
InnoDB在执行查询语句SELECT时(非串行隔离级别)，不会加锁。但是update、insert、delete操作会加行锁。
简而言之，就是读锁会阻塞写，但是不会阻塞读。而写锁则会把读和写都阻塞。

无索引行锁会升级为表锁

锁主要是加在索引上，如果对非索引字段更新，行锁可能会变表锁。
session1 执行：update account set balance = 800 where name = ‘lilei’;
session2 对该表任一行操作都会阻塞住 InnoDB的行锁是针对索引加的锁，不是针对记录加的锁。并且该索引不能失效，否则都会从行锁升级为表锁。
锁定某一行还可以用lock in share mode(共享锁) 和for update(排它锁)，例如：select * from test_innodb_lock where a = 2 for update; 这样其他session只能读这行数据，修改则会被阻塞，直到锁定行的session提交。
结论
Innodb存储引擎由于实现了行级锁定，虽然在锁定机制的实现方面所带来的性能损耗可能比表级锁定会要更高一些，但是在整体并发处理能力方面要远远优于MYISAM的表级锁定的。当系统并发量高的时候，Innodb 的整体性能和MYISAM相比就会有比较明显的优势了。
但是，Innodb的行级锁定同样也有其脆弱的一面，当我们使用不当的时候，可能会让Innodb的整体性能表现不仅不能比MYISAM高，甚至可能会更差。

行锁分析

通过检查InnoDB_row_lock状态变量来分析系统上的行锁的争夺情况

show status like 'innodb_row_lock%';

对各个状态量的说明如下：
Innodb_row_lock_current_waits: 当前正在等待锁定的数量；
Innodb_row_lock_time: 从系统启动到现在锁定总时间长度；
Innodb_row_lock_time_avg: 每次等待所花平均时间；
Innodb_row_lock_time_max：从系统启动到现在等待最长的一次所花时间；
Innodb_row_lock_waits：系统启动后到现在总共等待的次数；
当等待次数很高，而且每次等待时长也不小的时候，我们就需要分析系统中为什么会有如此多的等待，然后根据分析结果着手制定优化计划。

查看INFORMATION_SCHEMA系统库锁相关数据表

‐‐ 查看事务
select * from INFORMATION_SCHEMA.INNODB_TRX;
‐‐ 查看锁
select * from INFORMATION_SCHEMA.INNODB_LOCKS;
‐‐ 查看锁等待
select * from INFORMATION_SCHEMA.INNODB_LOCK_WAITS;

‐‐ 释放锁，trx_mysql_thread_id可以从INNODB_TRX表里查看到
kill trx_mysql_thread_id

 ‐‐ 查看锁等待详细信息
show engine innodb status\G;

死锁

set tx_isolation='repeatable-read'; 
Session_1执行：select * from account where id=1 for update; 
Session_2执行：select * from account where id=2 for update; 
Session_1执行：select * from account where id=2 for update; 
Session_2执行：select * from account where id=1 for update; 
-- 查看近期死锁日志信息：
show engine innodb status\G;

大多数情况mysql可以自动检测死锁并回滚产生死锁的那个事务，但是有些情况mysql没法自动检测死锁。

锁优化建议

尽可能让所有数据检索都通过索引来完成，避免无索引行锁升级为表锁，合理设计索引，尽量缩小锁的范围；
尽可能减少检索条件范围，避免间隙锁；
尽量控制事务大小，减少锁定资源量和时间长度，涉及事务加锁的sql尽量放在事务最后执行；
尽可能低级别事务隔离。

MVCC多版本并发控制机制

Mysql在可重复读隔离级别下，同样的sql查询语句在一个事务里多次执行查询结果相同，就算其它事务对数据有修改也不会影响当前事务sql语句的查询结果。
这个隔离性就是靠MVCC(Multi-Version Concurrency Control)机制来保证的，对一行数据的读和写两个操作默认是不会通过加锁互斥来保证隔离性，避免了频繁加锁互斥，而在串行化隔离级别为了保证较高的隔离性是通过将所有操作加锁互斥来实现的。
Mysql在读已提交和可重复读隔离级别下都实现了MVCC机制（正常的SELECT语句，后面不加FOR UPDATE和LOCK IN SHARE MODE的，才会用MVCC去读）。

undo日志版本链与read view机制

undo日志版本链是指一行数据被多个事务依次修改过后，在每个事务修改完后，Mysql会保留修改前的数据undo回滚日志，并且用两个隐藏字段 trx_id 和 roll_pointer 把这些 undo日志串联起来形成一个历史记录版本链(见下图)。

在可重复读隔离级别，当事务开启，执行任何查询sql时会生成当前事务的(如果是读已提交隔离级别在每次执行查询sql时都会重新生成)，这个视图由执行查询时所有（数组里最小的id为min_id）和已创建的最大事务id（max_id）组成，事务里的任何sql查询结果需要从对应版本链里的最新数据开始逐条跟read-view做比对从而得到最终的快照结果。
版本链比对规则：

如果 row 的 trx_id 落在绿色部分( trx_id<min_id )，表示这个版本是已提交的事务生成的，这个数据是可见的；
如果 row 的 trx_id 落在红色部分( trx_id>max_id )，表示这个版本是由将来启动的事务生成的，是不可见的(若 row 的 trx_id 就是当前自己的事务是可见的）；
如果 row 的 trx_id 落在黄色部分(min_id <=trx_id<= max_id)，那就包括两种情况：
a. 若 row 的 trx_id 在视图数组中，表示这个版本是由还没提交的事务生成的，不可见(若 row 的 trx_id 就是当前自己的事务是可见的)；
b. 若 row 的 trx_id 不在视图数组中，表示这个版本是已经提交了的事务生成的，可见。

对于删除的情况可以认为是update的特殊情况，会将版本链上最新的数据复制一份，然后将trx_id修改成删除操作的trx_id，同时在该条记录的头信息（record header）里的（deleted_flag）标记位写上true，来表示当前记录已经被删除，在查询时按照上面的规则查到对应的记录如果delete_flag标记位为true，意味着记录已被删除，则不返回数据。

注意：begin/start transaction 命令并不是一个事务的起点，在执行到它们之后的第一个修改操作InnoDB表的语句，事务才真正启动，才会向mysql申请事务id，mysql内部是严格按照事务的启动顺序来分配事务id的。

总结：

MVCC机制的实现就是通过read-view机制与undo版本链比对机制，使得不同的事务会根据数据版本链对比规则读取同一条数据在版本链上的不同版本数据。

Innodb引擎SQL执行的BufferPool缓存机制

为什么Mysql不能直接更新磁盘上的数据而且设置这么一套复杂的机制来执行SQL呢？
因为来一个请求就直接对磁盘文件进行随机读写，然后更新磁盘文件里的数据性能可能相当差。

磁盘随机读写的性能非常差，所以直接更新磁盘文件是不能让数据库抗住很高并发的。
Mysql这套机制看起来复杂，但它可以保证每个更新请求都是更新内存BufferPool，然后顺序写日志文件，同时还能保证各种异常情况下的数据一致性。
更新内存的性能是极高的，然后顺序写磁盘上的日志文件的性能也是非常高的，要远高于随机读写磁盘文件。正是通过这套机制，才能让我们的MySQL数据库在较高配置的机器上每秒可以抗下几干的读写请求。

Mysql - Innodb锁、事务与隔离级别