189 8069 5689
可串行化——SERIALIZABLE
创新互联专业为企业提供浙江网站建设、浙江做网站、浙江网站设计、浙江网站制作等企业网站建设、网页设计与制作、浙江企业网站模板建站服务，十余年浙江做网站经验，不只是建网站，更提供有价值的思路和整体网络服务。
事务的最高级别，在每个读的数据行上，加上锁，使之不可能相互冲突，因此，会导致大量的超时现象
设置b账户，事务的隔离级别
B账户，首先，将b账户的隔离级别设置为SERIALIZABLE
可以看出，b账户的事务隔离级别设置为了SERIALIZABLE
演示可串行化
B账户，开启一个事务，查询各个账户的余额
A账户，开启一个事务，在事务中执行插入操作
可以看出，当b账户正在事务中，查询余额信息时，a账户中的操作是不能立即执行的
提交事务
B账户，执行完查询余额，提交当前事务
A账户，当b账户中的事务提交之后，a账户中的添加操作，才能执行成功
查询余额
执行成功 可以看出，如果一个事务，使用了SERIALIZABLE——可串行化隔离级别时，在这个事务没有被提交之前 其他的线程，只能等到当前操作完成之后，才能进行操作，这样会非常耗时，而且，影响数据库的性能，通常情况下，不会使用这种隔离级别
术式之后皆为逻辑，一切皆为需求和实现。希望此文能从需求、现状和解决方式的角度帮大家理解隔离级别。
隔离级别的产生
在串型执行的条件下，数据修改的顺序是固定的、可预期的结果，但是并发执行的情况下，数据的修改是不可预期的，也不固定，为了实现数据修改在并发执行的情况下得到一个固定、可预期的结果，由此产生了隔离级别。
所以隔离级别的作用是用来平衡数据库并发访问与数据一致性的方法。
事务的4种隔离级别
READ UNCOMMITTED 未提交读，可以读取未提交的数据。READ COMMITTED 已提交读，对于锁定读(select with for update 或者 for share)、update 和 delete 语句， InnoDB 仅锁定索引记录，而不锁定它们之间的间隙，因此允许在锁定的记录旁边自由插入新记录。 Gap locking 仅用于外键约束检查和重复键检查。REPEATABLE READ 可重复读，事务中的一致性读取读取的是事务第一次读取所建立的快照。SERIALIZABLE 序列化
在了解了 4 种隔离级别的需求后，在采用锁控制隔离级别的基础上，我们需要了解加锁的对象(数据本身间隙)，以及了解整个数据范围的全集组成。
数据范围全集组成
SQL 语句根据条件判断不需要扫描的数据范围（不加锁）；
SQL 语句根据条件扫描到的可能需要加锁的数据范围；
以单个数据范围为例，数据范围全集包含：（数据范围不一定是连续的值，也可能是间隔的值组成）
1. 数据已经填充了整个数据范围：（被完全填充的数据范围，不存在数据间隙）
整形，对值具有唯一约束条件的数据范围 1～5 ，
已有数据1、2、3、4、5，此时数据范围已被完全填充；
整形，对值具有唯一约束条件的数据范围 1 和 5 ，
已有数据1、5，此时数据范围已被完全填充；
2. 数据填充了部分数据范围：（未被完全填充的数据范围，是存在数据间隙）
整形的数据范围 1～5 ，
已有数据 1、2、3、4、5，但是因为没有唯一约束，
所以数据范围可以继续被 1～5 的数据重复填充；
整形，具有唯一约束条件的数据范围 1～5 ，
已有数据 2，5，此时数据范围未被完全填充，还可以填充 1、3、4 ；
3. 数据范围内没有任何数据（存在间隙）
如下：
整形的数据范围 1～5 ，数据范围内当前没有任何数据。
在了解了数据全集的组成后，我们再来看看事务并发时，会带来的问题。
无控制的并发所带来的问题
并发事务如果不加以控制的话会带来一些问题，主要包括以下几种情况。
1. 范围内已有数据更改导致的：
更新丢失：当多个事务选择了同一行，然后基于最初选定的值更新该行时，
由于每个事物不知道其他事务的存在，最后的更新就会覆盖其他事务所做的更新；
脏读： 一个事务正在对一条记录做修改，这个事务完成并提交前，这条记录就处于不一致状态。
这时，另外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，并据此做了进一步的处理，就会产生提交的数据依赖关系。
这种现象就叫“脏读”。
2. 范围内数据量发生了变化导致：
不可重复读：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，或者某些记录已经被删除了。
这种现象就叫“不可重复读”。
幻读：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，这种现象称为“幻读”。
可以简单的认为满足条件的数据量变化了。
因为无控制的并发会带来一系列的问题，这些问题会导致无法满足我们所需要的结果。因此我们需要控制并发，以实现我们所期望的结果(隔离级别)。
MySQL 隔离级别的实现
InnoDB 通过加锁的策略来支持这些隔离级别。
行锁包含：
Record Locks
索引记录锁，索引记录锁始终锁定索引记录，即使表中未定义索引，
这种情况下，InnoDB 创建一个隐藏的聚簇索引，并使用该索引进行记录锁定。
Gap Locks
间隙锁是索引记录之间的间隙上的锁，或者对第一条记录之前或者最后一条记录之后的锁。
间隙锁是性能和并发之间权衡的一部分。
对于无间隙的数据范围不需要间隙锁，因为没有间隙。
Next-Key Locks
索引记录上的记录锁和索引记录之前的 gap lock 的组合。
假设索引包含 10、11、13 和 20。
可能的next-key locks包括以下间隔，其中圆括号表示不包含间隔端点，方括号表示包含端点：
(负无穷大, 10] (10, 11] (11, 13] (13, 20] (20, 正无穷大) 对于最后一个间隔，next-key将会锁定索引中最大值的上方，
左右滑动进行查看
"上确界"伪记录的值高于索引中任何实际值。
上确界不是一个真正的索引记录，因此，实际上，这个 next-key 只锁定最大索引值之后的间隙。
基于此，当获取的数据范围中，数据已填充了所有的数据范围，那么此时是不存在间隙的，也就不需要 gap lock。
对于数据范围内存在间隙的，需要根据隔离级别确认是否对间隙加锁。
默认的 REPEATABLE READ 隔离级别，为了保证可重复读，除了对数据本身加锁以外，还需要对数据间隙加锁。
READ COMMITTED 已提交读，不匹配行的记录锁在 MySQL 评估了 where 条件后释放。
对于 update 语句，InnoDB 执行 "semi-consistent" 读取，这样它会将最新提交的版本返回到 MySQL，
以便 MySQL 可以确定该行是否与 update 的 where 条件相匹配。
总结延展：
唯一索引存在唯一约束，所以变更后的数据若违反了唯一约束的原则，则会失败。
当 where 条件使用二级索引筛选数据时，会对二级索引命中的条目和对应的聚簇索引都加锁；所以其他事务变更命中加锁的聚簇索引时，都会等待锁。
行锁的增加是一行一行增加的，所以可能导致并发情况下死锁的发生。
例如，
在 session A 对符合条件的某聚簇索引加锁时，可能 session B 已持有该聚簇索引的 Record Locks，而 session B 正在等待 session A 已持有的某聚簇索引的 Record Locks。
session A 和 session B 是通过两个不相干的二级索引定位到的聚簇索引。
session A 通过索引 idA，session B通过索引 idB 。
当 where 条件获取的数据无间隙时，无论隔离级别为 rc 或 rr，都不会存在间隙锁。
比如通过唯一索引获取到了已完全填充的数据范围，此时不需要间隙锁。
间隙锁的目的在于阻止数据插入间隙，所以无论是通过 insert 或 update 变更导致的间隙内数据的存在，都会被阻止。
rc 隔离级别模式下，查询和索引扫描将禁用 gap locking，此时 gap locking 仅用于外键约束检查和重复键检查（主要是唯一性检查）。
rr 模式下，为了防止幻读，会加上 Gap Locks。
事务中，SQL 开始则加锁，事务结束才释放锁。
就锁类型而言，应该有优化锁，锁升级等，例如rr模式未使用索引查询的情况下，是否可以直接升级为表锁。
就锁的应用场景而言，在回放场景中，如果确定事务可并发，则可以考虑不加锁，加快回放速度。
锁只是并发控制的一种粒度，只是一个很小的部分：
从不同场景下是否需要控制并发，(已知无交集且有序的数据的变更，MySQL 的 MTS 相同前置事务的多事务并发回放)
并发控制的粒度，(锁是一种逻辑粒度，可能还存在物理层和其他逻辑粒度或方式)
相同粒度下的优化，(锁本身存在优化，如IX、IS类型的优化锁)
粒度加载的安全性能(如获取行锁前，先获取页锁，页锁在执行获取行锁操作后即释放，无论是否获取成功)等多个层次去思考并发这玩意。
MySQL通过内部两阶段提交协议来提交事务，如下图
具体实现如下图：
第一阶段 ：InnoDB prepare，持有prepare_commit_mutex，并且write/sync redo log；将rollback设置为Prepared状态，binlog prepare不作任何操作；
第二阶段 ：包含两步，write/sync Binlog及 InnoDB commit (写入COMMIT标记后释放prepare_commit_mutex)；
考虑mysql以binlog的写入与否作为事务提交成功与否的标志，如果 在写入innodb commit标志时崩溃(binglog已经写文件但是还没有提交) ，则恢复时，会重新对commit标志进行写入；此时的事务崩溃恢复过程如下：
1)扫描最后一个Binlog文件，提取其中的xid；
2)InnoDB维持了状态为Prepare的事务链表，将这些事务的xid和Binlog中记录的xid做比较，如果在Binlog中存在，则提交，否则回滚事务。
但其中也会存在2个问题：
并发危机:全局大锁prepare_commit_mutex
Mysql5.6.5前的做法，加锁，串行化
无锁方案：如果能保证binlog write 和 Innodb commit的顺序一致性就可以解决该问题。
性能问题：参数sync_binlog =1 ,innodb_flush_log_at_trx_commit =1时，fsync操作频繁
数据持久化到磁盘:调用fsync将缓存中的数据刷新到磁盘（普通硬盘150次/s和SSD 1200次/S），影响TPS；Group Commit操作，在多个事务并发时，将等待fsync的多个事务合并为仅调用一次fsync操作，以解决innodb fsync的问题，对binlog 的fsync也适用
对上述两个问题的解决：
针对并发问题
Group操作，三个阶段都在维护一个队列。第一个进队列的线程称为leader线程，负责对队列里所有线程进行操作；之后进入队列的线程称作follower线程，follower 线程进入队列后睡眠，等待leader完成操作后将他们唤醒。注意：前一个队列leader进入后一个队列时，会把自己原队列的follower全加入进去。
针对一致性问题
Group commit 分为三个阶段，每个阶段有一个线程在执行。分阶段的目的在于各个阶段可以并发执行，提升效率。
涉及参数说明：
sync_binlog =1 :启用group commit之后，其实已经不是一个事务去刷一次磁盘了，而是一组事务刷一次磁盘。图中1、2分别代表sync_binlog 不同配置下，通知其他线程（如dump线程）binlog 已经更新了，当配置为1时，要严格等到sync完毕之后才会发送广播通知, 如果sync_binlog配的是别的值，MySQL会把通知提前到1的位置
binlog_group_commit_sync_no_delay_count(组提交sync无延迟时间最大event数)及binlog_group_commit_sync_delay(组提交sync延迟时间，单位：毫秒)：一般来说我们认为group commit 中最耗时的操作是sync阶段，于是我们可以在sync阶段在leader真正sync之前进行一个等待，以便让fsync一次性刷新更多的事务。这对需要等待sync 完之后才能进行的操作(比如dump线程）可能有性能提升。
两阶段提交：
MYSQL_BIN_LOG作为协调者
（1）三个事务允许并发执行，有6种结果
T1-T2-T3 16
T1-T3-T2 8
T2-T1-T3 4
T2-T3-T1 2
T3-T1-T2 4
T3-T2-T1 2
2)
可串行化的调度:T1-T2-T3 16
(3)
非串行化的调度:T1-T2-T3
XLOCK A WAIT-READ A=0 WAIT-A=A+2-
WRITE A=2-UNLOCK A -
XLOCK A WAIT-READ A=2 -A=A*2-
WRITE A=4-UNLOCL A -
XLOCK A WAIT-READ A=4 -A=A**2-
WRITE A=16-UNLOCK A