事务
事务是应用程序中一系列严密的操作，所有操作必须成功完成，否则在每个操作中所作的所有更改都会被撤消。事务是逻辑上的一组操作，要么都执行，要么都不执行。
ACID简介
原子性(Atomicity)、一致性(Correspondence)、隔离性(Isolation)、持久性(Durability)。
（1）原子性：整个事务中的所有操作，要么全部完成，要么全部不完成，不可能停滞在中间某个环节。事务在执行过程中发生错误，会被回滚（Rollback）到事务开始前的状态，就像这个事务从来没有执行过一样。
（2）一致性：在事务开始之前和事务结束以后，数据库的完整性约束没有被破坏。
（3）隔离性：隔离状态执行事务，使它们好像是系统在给定时间内执行的唯一操作。如果有两个事务，运行在相同的时间内，执行 相同的功能，事务的隔离性将确保每一事务在系统中认为只有该事务在使用系统。这种属性有时称为串行化，为了防止事务操作间的混淆， 必须串行化或序列化请 求，使得在同一时间仅有一个请求用于同一数据。
（4）持久性：在事务完成以后，该事务所对数据库所作的更改便持久的保存在数据库之中，并不会被回滚。
ACID常见问题
问题一：Mysql怎么保证一致性的？
这个问题分为两个层面来说。 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。也就是说ACID四大特性之中，C(一致性)是目的，A(原子性)、I(隔离性)、D(持久性)是手段，是为了保证一致性，数据库提供的手段。数据库必须要实现AID三大特性，才有可能实现一致性。例如，原子性无法保证，显然一致性也无法保证。但是，如果你在事务里故意写出违反约束的代码，一致性还是无法保证的。例如，你在转账的例子中，你的代码里故意不给B账户加钱，那一致性还是无法保证。因此，还必须从应用层角度考虑。 从应用层面，通过代码判断数据库数据是否有效，然后决定回滚还是提交数据！
一致性实现--基于AID
问题二: Mysql怎么保证原子性的？
利用Innodb的undo log。 undo log名为回滚日志，是实现原子性的关键，当事务回滚时能够撤销所有已经成功执行的sql语句，他需要记录你要回滚的相应日志信息。 例如 (1)当你delete一条数据的时候，就需要记录这条数据的信息，回滚的时候，insert这条旧数据 (2)当你update一条数据的时候，就需要记录之前的旧值，回滚的时候，根据旧值执行update操作 (3)当年insert一条数据的时候，就需要这条记录的主键，回滚的时候，根据主键执行delete操作 undo log记录了这些回滚需要的信息，当事务执行失败或调用了rollback，导致事务需要回滚，便可以利用undo log中的信息将数据回滚到修改之前的样子。
原子性实现--基于undo log日志
问题三: Mysql怎么保证持久性的？
利用Innodb的redo log。 正如之前说的，Mysql是先把磁盘上的数据加载到内存中，在内存中对数据进行修改，再刷回磁盘上。如果此时突然宕机，内存中的数据就会丢失。 怎么解决这个问题？ 简单啊，事务提交前直接把数据写入磁盘就行啊。 这么做有什么问题？ 只修改一个页面里的一个字节，就要将整个页面刷入磁盘，太浪费资源了。毕竟一个页面16kb大小，你只改其中一点点东西，就要将16kb的内容刷入磁盘，听着也不合理。 毕竟一个事务里的SQL可能牵涉到多个数据页的修改，而这些数据页可能不是相邻的，也就是属于随机IO。显然操作随机IO，速度会比较慢。 于是，决定采用redo log解决上面的问题。当做数据修改的时候，不仅在内存中操作，还会在redo log中记录这次操作。当事务提交的时候，会将redo log日志进行刷盘(redo log一部分在内存中，一部分在磁盘上)。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。 采用redo log的好处？ 其实好处就是将redo log进行刷盘比对数据页刷盘效率高，具体表现如下 redo log体积小，毕竟只记录了哪一页修改了啥，因此体积小，刷盘快。 redo log是一直往末尾进行追加，属于顺序IO。效率显然比随机IO来的快。
持久性实现--基于redo log日志
问题四: Mysql怎么保证隔离性的？
利用的是锁和MVCC机制。还是拿转账例子来说明，有一个账户表如下
表名t_balance
其中id是主键，user_id为账户名，balance为余额。还是以转账两次为例，如下图所示
至于MVCC,即多版本并发控制(Multi Version Concurrency Control),一个行记录数据有多个版本对快照数据，这些快照数据在undo log中。
如果一个事务读取的行正在做DELELE或者UPDATE操作，读取操作不会等行上的锁释放，而是读取该行的快照版本。
由于MVCC机制在可重复读(Repeateable Read)和读已提交(Read Commited)的MVCC表现形式不同，就不赘述了。
但是有一点说明一下，在事务隔离级别为读已提交(Read Commited)时，一个事务能够读到另一个事务已经提交的数据，是不满足隔离性的。但是当事务隔离级别为可重复读(Repeateable Read)中，是满足隔离性的。
mysql 实现事务隔离的原理—— mvcc(多版本并发控制)
参考博客：https://www.cnblogs.com/liulvzhong/articles/9242299.html
（1）快照读和当前读
快照读就是一个 select 语句，形如：
select * from table
在 Repeatableread 事务隔离级别下，快照读的特点是获取当前数据库的快照数据，对于所有未 commit 的数据都不可见，快照读不会对数据上锁。
当前读是对所读数据上悲观锁使其他当前读无法操作数据。当前读 sql 包括:
select ... lock in share mode
select ... for updateinsertupdatedelete
其中后面三个 sql 都是给数据库上排他锁（X锁），而第一个 sql 是给数据库上共享锁（S锁）。X 锁是一旦某个当前读到这个锁，其他当前读则没有对这个事务读写的权利，其他当前读会被阻塞住。而 S 锁是当一个当前读对某条数据上 S 锁，其他当前读可以对该数据也上 S 锁但不能上 X 锁，拿到 S 锁的当前读可以读数据不能改数据。（关于数据库悲观锁乐观锁并发章节会介绍）。
（2）mvcc 原理
innodb 实现快照读和当前读悲观锁的技术就是 mvcc 。innodb 在插入一条数据的时候会在后面跟上两个隐藏的列，这两个列，一个保存了这个行的创建时系统版本号，一个保存的是行的删除的系统版本号。每开始一个新的事务，系统版本号就会自动递增，事务开始时刻的系统版本号会作为事务的 ID。innodb 更新一条数据是设置旧数据删除版本号，然后插入一条新的数据并设置创建版本号，然后删除旧的数据。那么怎么保证快照读是读取到未 commit 的数据呢，两个条件：
- InnoDB 只查找创建版本早于当前事务版本的数据行，即，行的系统版本号小于或等于事务的系统版本号，这样可以确保事务读取的行，要么是在事务开始前已经存在的，要么是事务自身插入或者修改过的。
- 行的删除版本，要么未定义，要么大于当前事务版本号。这样可以确保事务读取到的行，在事务开始之前未被删除。只有符合上述两个条件的纪录，才能作为查询结果返回。
而数据库锁也是通过比对版本号来决定是否阻塞某个事务。
并发事务带来的问题
在典型的应用程序中，多个事务并发运行，经常会操作相同的数据来完成各自的任务（多个用户对统一数据进行操作）。并发虽然是必须的，但可能会导致以下的问题。
- 脏读（Dirty read）: 当一个事务正在访问数据并且对数据进行了修改，而这种修改还没有提交到数据库中，这时另外一个事务也访问了这个数据，然后使用了这个数据。因为这个数据是还没有提交的数据，那么另外一个事务读到的这个数据是“脏数据”，依据“脏数据”所做的操作可能是不正确的。
- 丢失修改（Lost to modify）: 指在一个事务读取一个数据时，另外一个事务也访问了该数据，那么在第一个事务中修改了这个数据后，第二个事务也修改了这个数据。这样第一个事务内的修改结果就被丢失，因此称为丢失修改。例如：事务1读取某表中的数据A=20，事务2也读取A=20，事务1修改A=A-1，事务2也修改A=A-1，最终结果A=19，事务1的修改被丢失。
- 不可重复读（Unrepeatableread）: 指在一个事务内多次读同一数据。在这个事务还没有结束时，另一个事务也访问该数据。那么，在第一个事务中的两次读数据之间，由于第二个事务的修改导致第一个事务两次读取的数据可能不太一样。这就发生了在一个事务内两次读到的数据是不一样的情况，因此称为不可重复读。
- 幻读（Phantom read）: 幻读与不可重复读类似。它发生在一个事务（T1）读取了几行数据，接着另一个并发事务（T2）插入了一些数据时。在随后的查询中，第一个事务（T1）就会发现多了一些原本不存在的记录，就好像发生了幻觉一样，所以称为幻读。
不可重复度和幻读区别：
不可重复读的重点是修改比如多次读取一条记录发现其中某些列的值被修改，幻读的重点在于新增或者删除比如多次读取一条记录发现记录增多或减少了。
事务隔离级别有哪些?MySQL的默认隔离级别是?
SQL 标准定义了四个隔离级别：
- READ-UNCOMMITTED(读取未提交)： 最低的隔离级别，允许读取尚未提交的数据变更，可能会导致脏读、幻读或不可重复读。
- READ-COMMITTED(读取已提交)： 允许读取并发事务已经提交的数据，可以阻止脏读，但是幻读或不可重复读仍有可能发生。
- REPEATABLE-READ(可重复读)： 对同一字段的多次读取结果都是一致的，除非数据是被本身事务自己所修改，可以阻止脏读和不可重复读，但幻读仍有可能发生。
- SERIALIZABLE(可串行化)： 最高的隔离级别，完全服从ACID的隔离级别。所有的事务依次逐个执行，这样事务之间就完全不可能产生干扰，也就是说，该级别可以防止脏读、不可重复读以及幻读。
| 隔离级别 | 脏读 | 不可重复读 | 幻影读 |
|---|---|---|---|
| READ-UNCOMMITTED | √ | √ | √ |
| READ-COMMITTED | × | √ | √ |
| REPEATABLE-READ | × | × | √ |
| SERIALIZABLE | × | × | × |
MySQL InnoDB 存储引擎的默认支持的隔离级别是 REPEATABLE-READ（可重读）。我们可以通过SELECT @@tx_isolation;命令来查看
mysql> SELECT @@tx_isolation;+-----------------+| @@tx_isolation |+-----------------+| REPEATABLE-READ |+-----------------+这里需要注意的是：与 SQL 标准不同的地方在于 InnoDB 存储引擎在 REPEATABLE-READ（可重读）事务隔离级别下使用的是Next-Key Lock 锁算法，因此可以避免幻读的产生，这与其他数据库系统(如 SQL Server)是不同的。所以说InnoDB 存储引擎的默认支持的隔离级别是 REPEATABLE-READ（可重读） 已经可以完全保证事务的隔离性要求，即达到了 SQL标准的SERIALIZABLE(可串行化)隔离级别。
因为隔离级别越低，事务请求的锁越少，所以大部分数据库系统的隔离级别都是READ-COMMITTED(读取提交内容):，但是你要知道的是InnoDB 存储引擎默认使用 REPEATABLE-READ（可重读）并不会有任何性能损失。
InnoDB 存储引擎在 分布式事务 的情况下一般会用到SERIALIZABLE(可串行化)隔离级别。
锁机制与InnoDB锁算法
MyISAM和InnoDB存储引擎使用的锁：
- MyISAM采用表级锁(table-level locking)。
- InnoDB支持行级锁(row-level locking)和表级锁,默认为行级锁
表级锁和行级锁对比：
- 表级锁： MySQL中锁定 粒度最大 的一种锁，对当前操作的整张表加锁，实现简单，资源消耗也比较少，加锁快，不会出现死锁。其锁定粒度最大，触发锁冲突的概率最高，并发度最低，MyISAM和 InnoDB引擎都支持表级锁。
- 行级锁： MySQL中锁定 粒度最小 的一种锁，只针对当前操作的行进行加锁。行级锁能大大减少数据库操作的冲突。其加锁粒度最小，并发度高，但加锁的开销也最大，加锁慢，会出现死锁。
InnoDB存储引擎的锁的算法有三种：
- Record lock：单个行记录上的锁
- Gap lock：间隙锁，锁定一个范围，不包括记录本身
- Next-key lock：record+gap 锁定一个范围，包含记录本身
相关知识点：
- innodb对于行的查询使用next-key lock
- Next-locking keying为了解决Phantom Problem幻读问题
- 当查询的索引含有唯一属性时，将next-key lock降级为record key
- Gap锁设计的目的是为了阻止多个事务将记录插入到同一范围内，而这会导致幻读问题的产生
- 有两种方式显式关闭gap锁：（除了外键约束和唯一性检查外，其余情况仅使用record lock） A. 将事务隔离级别设置为RC B. 将参数innodb_locks_unsafe_for_binlog设置为1
大表优化
当MySQL单表记录数过大时，数据库的CRUD性能会明显下降，一些常见的优化措施如下：
1. 限定数据的范围
务必禁止不带任何限制数据范围条件的查询语句。比如：我们当用户在查询订单历史的时候，我们可以控制在一个月的范围内；
2. 读/写分离
经典的数据库拆分方案，主库负责写，从库负责读；
3. 垂直分区
根据数据库里面数据表的相关性进行拆分。 例如，用户表中既有用户的登录信息又有用户的基本信息，可以将用户表拆分成两个单独的表，甚至放到单独的库做分库。
简单来说垂直拆分是指数据表列的拆分，把一张列比较多的表拆分为多张表。 如下图所示，这样来说大家应该就更容易理解了。
数据库垂直分区
- 垂直拆分的优点： 可以使得列数据变小，在查询时减少读取的Block数，减少I/O次数。此外，垂直分区可以简化表的结构，易于维护。
- 垂直拆分的缺点： 主键会出现冗余，需要管理冗余列，并会引起Join操作，可以通过在应用层进行Join来解决。此外，垂直分区会让事务变得更加复杂；
4. 水平分区
保持数据表结构不变，通过某种策略存储数据分片。这样每一片数据分散到不同的表或者库中，达到了分布式的目的。水平拆分可以支撑非常大的数据量。
水平拆分是指数据表行的拆分，表的行数超过200万行时，就会变慢，这时可以把一张的表的数据拆成多张表来存放。举个例子：我们可以将用户信息表拆分成多个用户信息表，这样就可以避免单一表数据量过大对性能造成影响。
数据库水平拆分
水平拆分可以支持非常大的数据量。需要注意的一点是：分表仅仅是解决了单一表数据过大的问题，但由于表的数据还是在同一台机器上，其实对于提升MySQL并发能力没有什么意义，所以 水平拆分最好分库 。
水平拆分能够 支持非常大的数据量存储，应用端改造也少，但 分片事务难以解决 ，跨节点Join性能较差，逻辑复杂。《Java工程师修炼之道》的作者推荐 尽量不要对数据进行分片，因为拆分会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度 ，一般的数据表在优化得当的情况下支撑千万以下的数据量是没有太大问题的。如果实在要分片，尽量选择客户端分片架构，这样可以减少一次和中间件的网络I/O。
下面补充一下数据库分片的两种常见方案：
- 客户端代理： 分片逻辑在应用端，封装在jar包中，通过修改或者封装JDBC层来实现。 当当网的 Sharding-JDBC 、阿里的TDDL是两种比较常用的实现。
- 中间件代理： 在应用和数据中间加了一个代理层。分片逻辑统一维护在中间件服务中。 我们现在谈的 Mycat 、360的Atlas、网易的DDB等等都是这种架构的实现。
原文地址：https://www.cnblogs.com/open-yang/p/11381019.html