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数据一致性问题剖析与实践（二）——单机事务的一致性问题

news 来源：原创 2025/7/12 19:14:37

一、前言

我们一般讲到单机事务，离不开的就是数据库，其最重要的定义就是，要么全部成功执行，要么全部不执行，保证安全的状态转化。

之前我们讨论了几种场景的一致性问题

冗余数据存储中的一致性问题
分布式共识中的一致性问题

本文将围绕单机事务中的一致性问题展开讨论。

二、事务是什么？

2.1 本质

数据库事务的本质是一组数据库操作的集合，这些操作要么全部成功执行，要么全部不执行，以保证数据库从一个一致性状态转换到另一个一致性状态。

事务这个概念在业务逻辑中非常常见，有非常多的实际场景需要。

2.2 事务特性 ——ACID

单机事务的 ACID 特性，是保障数据正确性与一致性的基础准则

原子性（Atomicity）：事务被视为一个不可分割的整体，所有操作要么全部成功提交，要么全部失败回滚。例如在银行转账中，从账户 A 扣款与向账户 B 入账必须同时完成，若扣款成功但入账失败，整个事务需回滚，确保资金不会凭空消失或增加。
隔离性（Isolation）：多个并发事务之间相互隔离，互不干扰。不同隔离级别（读未提交、读已提交、可重复读、串行化）定义了事务间对数据访问的可见范围，避免脏读、不可重复读和幻读等问题。

其本质是控制数据的访问范围，在并发场景下，实现不同隔离级别下的“对外一致性”。
持久性（Durability）：一旦事务提交成功，其对数据的修改将永久保存，即使系统出现故障（如断电、宕机）也不会丢失。银行交易完成后，账户余额的变更会持久化存储，确保数据的可靠性。
一致性（Consistency）：事务执行前后，数据需从一个合法状态转换到另一个合法状态。如电商下单时，库存数量必须与订单数量保持逻辑一致，不能出现超卖现象，以维持业务规则的正确性。

只有保证了原子性、隔离性、持久性的前提下，才能实现一致性，一致性是事务的目的。

三、单机事务中的一致性问题

以mysql为例

3.1 隔离性

隔离性是确保不同事务之间相互隔离、互不干扰，在并发执行时，每个事务都能如同在单线程环境下一样独立地运行，不受其他事务的影响。

其本质是控制数据的访问范围，在并发场景下，实现不同隔离级别下的“对外一致性”。

3.1.1 产生场景

脏读：当一个事务读取到另一个未提交事务修改的数据时，就会发生脏读。例如，事务 A 对某条数据进行了修改，但尚未提交，此时事务 B 读取了这条被修改但未提交的数据，若事务 A 随后回滚了修改，那么事务 B 读取到的数据就是无效的，这就是脏读现象。在银行系统中，如果一个转账事务正在处理（未提交），另一个查询事务读取了转账过程中的临时余额，就可能出现脏读问题。

不可重复读：在同一事务中，多次读取同一数据却得到不同的结果，原因是其他事务在此期间对该数据进行了修改并提交。比如，事务 A 先读取了某客户的账户余额，然后其他事务 B 对该账户进行了存款操作并提交，当事务 A 再次读取该账户余额时，得到的结果与第一次不同，这就产生了不可重复读的问题。

幻读：在一个事务中执行查询操作时，由于其他事务插入或删除了符合查询条件的数据，导致该事务再次执行相同查询时得到了不同的结果集。例如，事务 A 查询某类商品的库存数量，然后事务 B 插入了一些该类商品的库存记录并提交，当事务 A 再次查询时，发现库存数量增加了，就好像出现了 “幻觉”，这就是幻读现象。

3.1.2 Mysql中的事务隔离级别

读未提交（Read Uncommitted）级别最低，几乎不提供隔离保证，容易出现脏读、不可重复读和幻读；
读已提交（Read Committed）可以避免脏读，但可能会出现不可重复读和幻读；
可重复读（Repeatable Read）是 MySQL 的默认隔离级别，它可以避免脏读和不可重复读，但无法解决幻读；
串行化（Serializable）是最高的隔离级别，它通过强制事务串行执行，完全避免了脏读、不可重复读和幻读，但会严重影响并发性能。

3.1.3 解决范式

读屏障：通过控制读取的逻辑（比如读版本快照、还是读现在的数据）来实现对外的一致性。
MySQL 提供了不同的事务隔离级别来解决上述问题，其中最主要的机制就是MVCC（Multiversion Concurrency Control）,本质是一种快照读，通过自增的事务id来判断读哪个版本的快照数据，并通过redo log “回溯”返回对应的数据快照。
使用锁机制控制并发：本质是细粒度维度（如数据行、数据范围）去串行化写操作，来保证数据写的正确性
在mysql中，如共享锁（S 锁）、排他锁（X 锁）和间隙锁。
- 共享锁允许其他事务读取数据，但阻止其他事务修改数据；
- 排他锁则完全阻止其他事务对数据的读写操作。例如，当一个事务需要对数据进行修改时，可以先获取排他锁，确保在修改期间其他事务无法干扰，从而保证数据的一致性。
- 间隙锁，间隙锁主要用于解决幻读问题，它锁住的不是具体的数据行，而是数据的范围。当一个事务使用间隙锁锁定了某个数据范围后，其他事务无法在该范围内插入新的数据，从而避免了幻读现象的发生。

3.2 原子性

要么一起成功，要么一起失败！

3.2.1 产生场景

系统崩溃：在事务执行过程中，如果系统突然崩溃（如硬件故障、操作系统崩溃等），可能导致事务中的部分操作已经执行，而部分操作未执行。例如，在一个数据库更新事务中，已经完成了对某些表的插入操作，但在执行更新另一些表的操作时系统崩溃，这就破坏了事务的原子性。
软件错误：应用程序中的错误（如代码逻辑错误、异常未处理等）可能导致事务无法完整执行。比如，在一个涉及多个数据库操作的事务中，由于代码中的一个逻辑错误，导致在执行某个操作时抛出异常，使得后续操作无法继续进行，从而破坏了事务的原子性。
资源不足：当事务执行需要的资源（如数据库连接、内存等）不足时，可能无法完成所有操作。例如，在一个批量插入数据的事务中，由于数据库连接池耗尽，导致部分数据插入成功，部分数据插入失败，破坏了事务的原子性。
业务主动回滚：在某些业务场景下，根据特定的业务规则或条件判断，即使事务尚未执行完毕，也需要主动进行回滚操作。例如，在电商系统的订单创建事务中，当系统检测到用户的账户余额不足支付订单金额时，即使订单创建过程中的部分操作（如生成订单号、记录订单基本信息）已经完成，也需要主动回滚整个事务，取消订单创建，以保证业务逻辑的正确性和数据的一致性。

3.2.2 解决范式

常规解法有两种思路——回滚&尽最大努力交付，但是在单机事务这个场景下，一般都采用回滚的思路。

回滚机制

以 MySQL 为例，MySQL 中的 InnoDB 存储引擎通过事务日志（重做日志 redo log 和回滚日志 undo log）来实现事务的回滚。

尽最大努力交付

3.3 持久性

3.3.1 背景

在单机情况下，持久化主要指内存和磁盘之间的同步策略，本质是性能和可靠性的权衡。

3.3.2 解决范式

核心思路就是把数据写入磁盘，但难点在于性能和可靠性之间的平衡，其中常见的解决策略就是lsm-tree(Log-Structured-Merge-Tree)，通过将数据的变化转化为日志的变化，从而实现顺序写磁盘，提升磁盘写入性能。

在Mysql中，

WAL（Write-Ahead Logging）：InnoDB使用WAL来保证数据的持久性。所有修改操作首先写入到WAL日志中，然后才更新内存中的数据结构。
Change Buffer：InnoDB使用Change Buffer来减少磁盘I/O。当有多个修改操作发生时，它们会先被记录在Change Buffer中，然后定期合并到SSTable中。
Buffer Pool：InnoDB使用Buffer Pool来存储最近访问的数据页，从而减少磁盘I/O。

总结

单机事务中的一致性问题，通过原子性、隔离性和持久性这三大特性的协同保障得以实现。

原子性确保事务操作的完整性，避免部分成功部分失败的情况；

隔离性控制并发事务之间的相互影响，通过不同的隔离级别和并发控制手段，实现数据访问的一致性；

持久性则致力于将事务提交的数据可靠地存储到磁盘，在性能和可靠性之间寻求平衡。

以 MySQL 为代表的单机数据库系统，通过 MVCC、各种锁机制、事务日志、WAL、Change Buffer 和 Buffer Pool 等一系列技术手段，有效地解决了单机事务中的一致性问题，为各类应用提供了稳定、可靠的数据处理基础。