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# 事务
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## 事务分类
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事务通常可分为如下类型：
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- 扁平事务(flat transaction)
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- 带保存点的扁平事务(flat transaction with savepoints)
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- 链事务(chained transaction)
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- 嵌套事务(nested transaction)
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- 分布式事务(distributed transaction)
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### 扁平事务
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扁平事务为最常用的事务，在扁平事务中，所有操作都处于统一层次，其由`begin work`开始，并由`commit work`或`rollback work`结束。
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扁平事务的操作是原子的，要么都提交，要么都回滚。
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### 带有保存点的扁平事务
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对于带有保存点的扁平事务，`其支持在事务执行过程中回滚到同一事务中较早的一个状态`。
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在事务执行过程中，可能并不希望所有的操作都回滚，放弃所有操作的代价可能太大。通过`保存点`，可以记住事务当前的状态，在后续发生错误后，事务能够回到保存点当时的状态。
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相较于扁平事务只能够全部回滚，带保存点的扁平事务能够回滚到保存点时的状态。
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保存点可以通过`save work`来创建，使用示例如下所示
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<img alt="" height="752" src="https://i-blog.csdnimg.cn/blog_migrate/2ef380492373bb8e4a6e529109baee3c.png" width="728">
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### 链事务
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可视为保存点事务的一个变种。在使用带保存点的事务时，如果系统发生崩溃，那么所有的保存点都会消失。`在后续重启进行恢复时，事务需要从开始处重新执行`，而不是从最近的一个保存点开始执行。
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> 若事务在数据库未提交时发生崩溃，那么在数据库再次重启执行recovery操作时，会对未提交的事务进行回滚，即使之前事务存在保存点，也会全部回滚
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链事务的思想是，当提交事务时，释放不必要的数据对象，将必要的上下文隐式传递给下一个要开始的事务。`提交事务和开始下一个事务操作必须为原子操作`，下一个事务必须徐要能看到上一个事务的结果，示例如下：
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<img class="trans" src="https://images2015.cnblogs.com/blog/754297/201602/754297-20160204112125600-267403241.jpg">
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和带保存点的扁平事务不同的是，带保存点的扁平事务能够回滚到任意正确的保存点，而链事务只能回滚当前事务。
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且链事务和带保存点的扁平事务，对于锁的处理也不同：
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- `链事务`：对于每个事务，commit后释放持有的锁
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- `带保存点的扁平事务`：在整个事务提交前，不会释放持有的锁
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### 嵌套事务
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嵌套事务为一个层次结构框架，由顶层事务控制各个层次的事务。嵌套在顶层事务中的事务被称为`子事务`。
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<img src="https://pic2.zhimg.com/v2-01f00b04df29181143da399008b92055_r.jpg">
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如下为Moss理论嵌套事务的定义：
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- 嵌套事务是由若干事务组成的一颗树，子树既可以是嵌套事务，又可以是扁平事务
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- 处在叶子节点的事务是扁平事务
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- 位于根节点的事务被称为顶层事务，其他事务被称为子事务，事务的`predecessor`被称为父事务，事务的下一层事务被称为子事务
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- 子事务既可以提交又可以回滚，但是子事务的提交并不会立马生效，除非其父事务已经被提交。`任何子事务都在顶层事务提交后才真正提交`
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- 树中任何一个事务的回滚会引其所有子事务都一起回滚
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在Moss理论中，实际工作被交由叶子节点来完成，`只有叶子节点的事务才能够访问数据库，发送消息，获取其他类型的资源`。`高层事务仅仅负责逻辑控制，即负责何时调用相关子事务`。
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即使一个系统不支持嵌套事务，也可以通过保存点技术来模拟嵌套事务。
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#### savepoint和嵌套事务区别
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在使用保存点来模拟嵌套事务时，在锁持有方面和嵌套事务有差别。
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- 嵌套事务：在使用嵌套事务时，不同子事务在数据库持有的锁不同
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- 保存点：在通过保存点来模拟嵌套事务时，用户无法选择哪些锁被哪些子事务继承，无论有多少个保存点，所有的锁都可以得到访问
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### 分布式事务
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通常是在分布式环境运行的扁平事务，需要访问网络中的不同节点。
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分布式事务同样需要满足ACID的特性，要么都发生，要么都不发生。
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对于innodb存储引擎，其支持扁平事务、带有保存点的扁平事务、链事务、分布式事务。`innodb并不原生支持嵌套事务，单可以通过带保存点的事务来模拟串行的嵌套事务`。
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## 事务实现
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对于事务的ACID特性，其实现如下：
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- `I(隔离性)`：事务隔离性通过锁来实现
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- `A(原子性), D(持久性)`：事务的原子性和持久性可以通过redo log来实现
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- `C(一致性)`:事务一致性通过undo log来实现
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### redo
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redo log（重做日志）用于实现事务的持久性，其由两部分组成：
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- 内存中的重做日志缓冲（redo log buffer）
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- 磁盘中的重做日志文件（redo log file）
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#### redo log persists before transaction committed
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innodb存储引擎支持事务，其通过`force log at commit`机制实现事务的持久性，即当事务提交时，必须先将该事务的所有日志写入到磁盘的日志文件中进行持久化，直到该过程完成后事务才提交完成。
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> 上述描述中`提交时将事务所有日志写入到磁盘的日志文件中`，这句话中`日志`代表`redo log 和 undo log`。
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> - redo log用于保证事务持久性
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> - undo log用于帮助事务回滚，也用于mvcc功能
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#### redo log和undo log比较
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- redo log在mysql server运行时，只会被顺序的写入，server运行时并不会被读取
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- undo log则不同，在server运行时可能需要对事务进行回滚或执行mvcc操作，此时可能需要对undo log文件进行`随机读写`
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#### redo log和binlog的比较
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binglog通常用于对数据库进行`point in time`形式的恢复（从某个时间点起恢复数据）以及主从复制；但是，binlog和redo log的差别如下：
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- binlog针对的是mysql数据库级别，不止用于innodb，还用于其他存储引擎
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- redo log属于innodb存储引擎级别
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- binlog实际记录的是对应sql语句，属于逻辑日志
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- redo log实际记录的格式则是物理格式，具体为针对某个页面的物理修改
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redo log和 bin log日志写入磁盘的时机也有所不同：
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- bin log`仅在事务提交后才进行一次写入`
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- redo log`在事务执行过程中也可能发生写入`（redo log buffer满后会写入到磁盘中），故而，redo log file中同一事务写入的redo log内容可能并非是连续的，`多个事务在写入redo log时可能会交叉写入`
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#### innodb_flush_log_at_trx_commit
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参数`innodb_flush_log_at_trx_commit`用于控制redo log/ undo log刷新到磁盘的策略，该参数默认值为`1`，即事务提交时刷新日志到磁盘。除了默认值之外，还可以为该参数设置如下值：
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- 0： 事务提交时不刷新日志到磁盘，仅在master thread中刷新日志到磁盘，master thread中刷新操作每秒触发一次
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- 2：事务提交时刷新日志，但是仅将日志写入到文件系统的缓存中，`并不进行fsync操作`
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将`innodb_flush_log_at_trx_commit`参数设置为`0`或`2`虽然可以在一定幅度上提高性能，但是会丧失数据库的ACID特性。
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#### log block
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在innodb中，redo都是以512字节的大小为单位进行存储的，即redo log buffer、redo log file都是以block的形式进行保存，block的大小为512字节。
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##### block & atomic
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若针对相同的页，redo log的大小大于512字节，那么其会被分割为多个block进行存储。且由于redo log block的大小和磁盘扇区相同，故而在将block时，无需使用double write机制，针对特定的block，起写入为原子的，要么写入成功要么写入失败，不会像页（page）一样存在dirty的情况。
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redo log block中包含的内容除了日志本身外，还包含`log block header`和`log block tailer`内容。`log block header + log block content + log block tailer`合计占用512字节，其中，各部分大小如下：
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- `log block header`: 12字节大小
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- `log block content`: 492字节大小
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- `log block tailer`: 8字节大小
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如上所示，每个redo log block可实际存储的内容大小为492字节。
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##### log block header
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log block header大小为12字节，由如下部分组成：
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- `LOG_BLOCK_HDR_NO`: 占用4字节
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- `LOG_BLOCK_HDR_DATA_LEN`: 占用2字节
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- `LOG_BLOCK_FIRST_REC_GROUP`: 占用2字节
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- `LOG_BLOCK_CHECKPOINT_NO`: 占用4字节
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###### `LOG_BLOCK_HDR_NO`
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log buffer由log block所组成，可以将log buffer看作是log block的数组，故而，log block header中`LOG_BLOCK_HDR_NO`起代表当前block在buffer中的位置。
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`LOG_BLOCK_HDR_NO`由于表示的是log buffer中的数组小标，故而可知`LOG_BLOCK_HDR_NO`其是递增的，并且可以循环使用。`LOG_BLOCK_HDR_NO`的大小为4字节，但是其首位用作`flush bit`，故而，其可表示的最大长度为`2^31 bytes = 2GiB`。
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##### `LOG_BLOCK_HDR_DATA_LEN`
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`LOG_BLOCK_HDR_DATA_LEN`大小为2字节，代表`log block`所占用的大小，当log block被写满时，该值为`0x200`，表示当前log block使用完`block`中所有的可用空间，即log block的大小为512字节。
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##### `LOG_BLOCK_FIRST_REC_GROUP`
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`LOG_BLOCK_FIRST_REC_GROUP`占用2个字节，表示log block中第一个日志所处的偏移量。
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`LOG_BLOCK-FIRST_REC_GROUP`的取值可能存在如下场景：
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- 该值大小和`LOG_BLOCK_HDR_DATA_LEN`相同，则代表当前block中`不包含新的日志`（即当前block中存储的存储的全是上一block中record的后续部分）
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下图表示`事务T1的重做日志占用762字节`，`事务T2的重做日志占用100字节`的场景。
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<img alt="" class="has" src="https://i-blog.csdnimg.cn/blog_migrate/41c0ed462afe1e9d56e1e53f11175f9a.jpeg">
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由于每个block中最多只能保存492字节的数据，故而T1事务的762字节需要分布在两个block中，第一个block保存492字节的数据，第二个block中保存剩余270字节的数据。
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- 其中，左侧的block，其`LOG_BLOCK_FIRST_REC_GROUP`值为12，代表第一个record开始的位置紧接在log block header之后
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- 而右侧的block，其`LOG_BLOCK_FIRST_REC_GROUP`的值为`12 + 270 = 282 bytes`。在存放第一条record之前，不仅有log block header对应的12字节，还有之前T1剩余日志的270字节
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##### `LOG_BLOCK_CHECKPOINT_NO`
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`LOG_BLOCK_CHECKPOINT_NO`占用4字节大小，代表log block最后被写入时的检查点第四字节的值。
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LSN（log sequence number）为一个`全局唯一且单调递增的64位数字，当发生数据修改时，redo log内容会增加，此时LSN也会增加`。
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CHECKPOINT则是一个LSN值，同样为64位整数，代表位于`CHECKPOINT`之前所有的修改已经被持久化到数据库中，`位于CHECKPOINT之前的redo log内容可以被安全的覆盖`。
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##### log block tailer
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log block tailer中仅由一个部分组成，即`LOG_BLOCK_TRL_NO`，其值和`LOG_BLOCK_HDR_NO`相同。
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#### log group
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log group被称为重做日志组，其中包含多个redo log文件，innodb中只有一个log group。
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log group只是一个逻辑上的概念，由多个redo log file组成。log group中每个redo log file大小相同。redo log file中存储的是redo log block，`在innodb引擎运行过程中，会将redo log buffer中的log block刷新到磁盘文件中。`
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##### redo log buffer刷新到磁盘中的时机
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redo log buffer会在如下时机将log block刷新到磁盘中：
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- 事务提交时
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- log buffer中有一半的内存空间已经被使用时
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- log checkpoint时
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