48 | 多个事务并发更新以及查询数据，为什么会有脏写和脏读的问题

1、脏写

1）有两个事务，事务A和事务B同时更新一条数据，事务A先更新成A值，事务B紧接着更新为B值
2）事务A更新后，会记录一条undo log日志，内容为：更新之前这行数据值为null ，主键xxx
3）此时事务B已经更新成B值了，A突然回滚了，就会根据A的undo log 回滚成null值
4）对于B事务来说，明明自己更新了，结果值却没了，这就是脏写

2、脏读

1）A更新了一行数据的值为A值，事务B去查询了一下这行数据的值，看到的是A值
2）A没有commit ，B拿着A值去做了一些业务处理
3）此时A突然回滚了事务，导致他刚才更新的A值没有了
4）事务B紧接着再次查询到的数据就是NULL，这就是脏读

总结：脏写脏读都是因为，一个事务更新或查询另一个还没提交的事务更新过的数据

49 | 一个事务多次查询一条数据读到的都是不同的值，这就是不可重复读？

1、不可重复读

1）A事务会对一条数据进行查询
2）B事务、C事务对一条火速将进行更新
3）A事务开启，读到的数据是A。然后B更新后，B提交事务，A还没提交

4）A第二次查询到的值是B

5）C值更新数据为C值，并且提交事务，A还没提交，第三次查询到的值是C

50 | 听起来很恐怖的数据库幻读，到底是个什么奇葩问题

1、幻读 ： 当一个事务用一样的sql多次查询，结果每次查询都查到了一些之前没见过的数据。
1）事务A，发送一条SQL select * from table where id > 10
2）第一次查出来了10条数据

3）事务B又插入了几条数据，且事务B提交了
4）事务A第二次查出来了12条数据

51 | SQL标准中对事务的4个隔离级别，都是如何规定的呢

1、隔离机制

1）为了解决脏写、脏读、幻读等问题，用SQL标准中的规定的事务的几种隔离级别
2）4种隔离机制：

• read uncommitted（读未提交）
• read committed（读已提交）
• repeatable read（可重复读）
• serializable （串行化）

  2、详细

  1）read uncommitted（读未提交） ，不允许发生脏写，但是可能会发现脏读、不可重复读、幻读
  2）read committed（读已提交），不允许发生脏写和脏读，但可能不可重复度、幻读；简称RC
  简述：如果事务没提交的话，修改的值是不可能读到的。一旦人家事务修改值，然后事务提交了，你可能多次读到的值是不同的
  3）repeatable read（可重复读），不允许发生脏写、脏读、不可重复读，但可能幻读；简称RR
  简述：如果你一个事务多次去查询一个数据的值，哪怕别的事务修改这个值提交了，你不会读到人家提交事务修改过的值，你会一直查询的同一个值
  4）serializable （串行化），不允许多个事务并发执行，只能串行执行，性能太差，不提倡。

52 | MySQL是如何支持4种事务隔离级别的？Spring事务注解是如何设置的

1、修改mysql默认事务隔离级别命令：

可以设定级别不同的level，level的值是可以是四种隔离机制，一般用默认的RR就可以
2、spring @Transactional注解 怎么设定
1）如果你想设定RC级别，就想读到人家事务刚提交后修改的值
2）@Transactional注解里有一个参数 isolation，可以设定隔离级别
3）@Transactional(isolation = Isolation.DEFAULT)，mysql默认支持什么隔离就是什么隔离级别
4）按照1）的场景，你可以改成 @Transactional(isolation = Isolation.READ_UNCOMMITTED)

53 | 理解MVCC机制的前奏：undo log版本链是个什么东西

1、undo log 版本链
1）每条数据有两个隐藏字段：trx_id , roll_pointer。
2）trx_id : 最近一次更新这条数据的事务id
3）roll_pointer：指向你更新这个事务之前生成的undo log

54 | 基于undo log多版本链条实现的ReadView机制，到底是什么

1、readView机制

1）简述：执行一个事务时，就会生成一个readView
2）readView 有4个关键的东西：

• m_ids：表示此时有哪些事务在mysql里执行还没提交的
• min_trx_id ：就是m_ids里面的最小值
• max_trx_id ：mysql下一个要生成的事务ID，最大的事务ID
• creator_trx_id ：你这个事务的ID

3）举例：
原先有数据库有一行数据，很早之前插入过了，事务ID是32 ：

两个事务并发过来执行了：
事务A（id=45）：读取这行数据
事务B（id=59）：更改这行数据

事务A直接开启一个readView：

• m_ids ： 45、59
• min_trx_id : 45
• max_trx_id : 60
• creator_trx_id ： 45

事务A第一次查询这行数据，会走一个判断：判断当前这行数据（trx_id = 32）trx_id是否小于readView中的min_trx_id（45）。如果小于：说明事务A开启前，修改这行数据的事务早就提交了，所有此时可以查到这行数据

事务B：
对这行数据修改成了B
然后将这行数据的txr_id设置为自己的id，也就是59
将roll_pointer指向了修改之前生成的一个undo log，然后事务B提交了

事务A再次查询：
这行数据txr_id =59 > 事务A的readView里的min_txr_id = 45
这行数据txr_id =59 < 事务A的readView里的max_txr_id = 60
说明事务B跟事务A 很可能是同一时段并发执行然后提交的，所以这行数据是不能查询的

如果不能查询这行数据，应该查询什么？
顺着这条数据的roll_pointer的undo log日志链往下查，找到最近的undo log（trx_id=32）, 然后比较这行数据trx_id 和 事务A的min_txr_id比较，直到找到事务A开启前执行并提交的

事务A把这行数据又更新成值A，然后事务A再去查询，能查询值，因为自己修改的能看到

55 | Read Committed隔离级别是如何基于ReadView机制实现的

56 | MySQL最牛的RR隔离级别，是如何基于ReadView机制实现的？

57 | 停一停脚步：梳理一下数据库的多事务并发运行的隔离机制

58 | 多个事务更新同一行数据时，是如何加锁避免脏写的

1、锁
事务开启前先创建一个锁，里面包含了trx_id 和 等待状态，然后把锁和这行数据关联在一起。
更新一行数据，必须把他从所在的数据页从磁盘文件里读到缓存页上，所以这行数据和关联的锁都在内存里

事务A加了锁，就不允许别的事务访问了。比如事务B也要来更新这条数据，发现A已经加锁了，所以也创建了一个锁，等待状态为true。

如果事务A提交后，释放了锁，唤醒B，更改事务B的状态为false

59 | 对MySQL锁机制再深入一步，共享锁和独占锁到底是什么

1、58中加的锁，为独占锁（E锁、Exclude锁）
2、当有行数据加了锁，别的事务还能访问吗，还需要加锁吗？
能访问，不加锁
3、如果查询数据时，如果要加锁，应该如何？
mysql共享锁，S锁，语法：
select * from table lock in share model
4、如果一个事务加了独占锁进行更新数据，还能加共享锁吗？
不能，两者互斥
5、共享锁和共享锁不互斥

60 | 在数据库里，哪些操作会导致在表级别加锁呢

1、行锁
多个事务并发更新数据时，都是要在行级别加独占锁，独占锁都是互斥的
2、DDL和增删改查是互斥的，通过mysql的元数据锁实现的，Metadata Locks，不是表级锁

61 | 表锁和行锁互相之间的关系以及互斥规则是什么呢

1、表锁（比较鸡肋）
LOCK TABLES xxx READ : 加表级共享锁
LOCK TABLES xxx WRITE : 表级独占锁
2、两种情况可能加表级锁
1）事务在表里执行增删改操作，行级加独占锁，同时会在表级加一个意向独占锁
2）事务在表里执行查操作，表级加一个意向独占锁

62 | 案例实战：线上数据库不确定性的性能抖动优化实践（上）

63 | 案例实战：线上数据库莫名其妙的随机性能抖动优化（下）

性能抖动原因：
1、buffer pool 缓存页都满了，执行一个sql查询很多数据，一下子把很多缓存页flush刷新到磁盘上去。刷盘慢
2、执行更新数据，redo log在磁盘上所有文件都写满了，此时回到redo log文件覆盖写。缓存页还没flush到磁盘。必须把缓存页flush到磁盘，才能执行后续的更新语句。
优化性能抖动核心：
1、尽量减少缓存页

64 | 深入研究索引之前，先来看看磁盘数据页的存储结构

数据页在磁盘文件中的物理存储结构：
数据页之间是双向链表
数据页内部的数据行是单向链表
数据行是根据主键从小到大排列的

65 | 假设没有任何索引，数据库是如何根据查询语句搜索数据的

数据页里都会有一个页目录：
内容包含主键和槽位，数据行是被分散存储到不同槽位里。
页目录里是 每个主键对应槽位的映射关系

1、假设根据主键查询一条数据，表里没多少数据，就一个数据页，可以简单对数据页目录进行 主键的二分查找，通过二分查找迅速定位到主键对应的数据在哪个槽位，然后到槽位里遍历每一行数据，就能找到数据了。
2、如果是大量的数据页，只能进行全表扫描