事务的概念

事务处理几乎是每一个信息系统中都会涉及到的问题，它存在的意义就是保证系统中的数据是正确的，不同数据间不会产生矛盾，也就是保证数据状态的一致性（Consistency）。

关于一致性，我们重点关注的是数据库状态的一致性，分布式中，即将要讨论的分布式共识算法时所说的一致性，是不一样的。说回数据库状态的一致性，理论上，要达成这个目标需要三方面的共同努力：

原子性（Atomic）：在同一项业务处理过程中，事务保证了多个对数据的修改，要么同时成功，要么一起被撤销。

隔离性（Isolation）：在不同的业务处理过程中，事务保证了各自业务正在读、写的数据互相独立，不会彼此影响。

持久性（Durability）：事务应当保证所有被成功提交的数据修改都能够正确地被持久化，不丢失数据。

A、I、D 是手段，C 是目的。

事务场景事务的概念最初是源于数据库，但今天的信息系统中，所有需要保证数据正确性（一致性）的场景下，包括但不限于数据库、缓存、事务内存、消息、队列、对象文件存储等等，都有可能会涉及到事务处理。

当一个服务只操作一个数据源的时候，通过 A、I、D 来获得一致性是相对容易的，但当一个服务涉及到多个不同的数据源，甚至多个不同服务同时涉及到多个不同的数据源时，这件事情就变得很困难，有时需要付出很大、甚至是不切实际的代价，因此业界探索过许多其他方案，在确保可操作的前提下获得尽可能高的一致性保障。

由此，事务处理才从一个具体操作上的“编程问题”上升成一个需要仔细权衡的“架构问题”。人们在探索这些事务方案的过程中，产生了许多新的思路和概念，我们一起探索同一个事例在不同的事务方案中的不同处理，以此来贯穿、理顺这些概念。

场景事例我先来给你介绍下具体的事例。

Fenix’s Bookstore 是一个在线书店。一份商品成功售出，需要确保以下三件事情被正确地处理：

1用户的账号扣减相应的商品款项；

2商品仓库中扣减库存，将商品标识为待配送状态；

3商家的账号增加相应的商品款项。

接下来，我将逐一介绍在“单个服务使用单个数据源”“单个服务使用多个数据源”“多个服务使用单个数据源”以及“多个服务使用多个数据源”的不同场景下，我们可以采用哪些手段来保证以上场景实例的正确性。今天这一讲，我们先来看“单个服务使用单个数据源”，也就是本地事务场景。

本地事务是最基础的一种事务处理方案，通常只适用于单个服务使用单个数据源的场景，它是直接依赖于数据源（通常是数据库系统）本身的事务能力来工作的。

在程序代码层面，我们最多只能对事务接口做一层标准化的包装（如 JDBC 接口），并不能深入参与到事务的运作过程当中。

我举个具体的例子，假设你的代码调用了 JDBC 中的 Transaction::rollback() 方法，方法的成功执行并不代表事务就已经被成功回滚，如果数据表采用引擎的是MyISAM，那 rollback() 方法便是一项没有意义的空操作。因此，我们要想深入地讨论本地事务，便不得不越过应用代码的层次，去了解一些数据库本身的事务实现原理，弄明白传统数据库管理系统是如何实现 ACID 的。

原子性和持久性

实现原子性和持久性原子性和持久性在事务里是密切相关的两个属性，

原子性保证了事务的多个操作要么都生效要么都不生效，不会存在中间状态；

持久性保证了一旦事务生效，就不会再因为任何原因而导致其修改的内容被撤销或丢失。

显而易见，数据必须要成功写入磁盘、磁带等持久化存储器后才能拥有持久性，只存储在内存中的数据，一旦遇到程序忽然崩溃、数据库崩溃、操作系统崩溃，机器突然断电宕机（后面我们都统称为崩溃，Crash）等情况就会丢失。实现原子性和持久性所面临的困难是，“写入磁盘”这个操作不会是原子的，不仅有“写入”与“未写入”，还客观地存在着“正在写”的中间状态。

按照上面我们列出的示例场景，从 Fenix’s Bookstore 购买一本书需要修改三个数据：

1在用户账户中减去货款、

2在商家账户中增加货款、

3在商品仓库中标记一本书为配送状态，

由于写入存在中间状态，可能发生以下情形：

未提交事务：程序还没修改完三个数据，数据库已经将其中一个或两个数据的变动写入了磁盘，此时出现崩溃，一旦重启之后，数据库必须要有办法得知崩溃前发生过一次不完整的购物操作，将已经修改过的数据从磁盘中恢复成没有改过的样子，以保证原子性。

已提交事务：程序已经修改完三个数据，数据库还未将全部三个数据的变动都写入到磁盘，此时出现崩溃，一旦重启之后，数据库必须要有办法得知崩溃前发生过一次完整的购物操作，将还没来得及写入磁盘的那部分数据重新写入，以保证持久性。这种数据恢复操作被称为崩溃恢复（Crash Recovery，也有称作 Failure Recovery 或 Transaction Recovery）。

为了能够顺利地完成崩溃恢复，在磁盘中写数据就不能像程序修改内存中变量值那样，直接改变某表某行某列的某个值，必须将修改数据这个操作所需的全部信息（比如修改什么数据、数据物理上位于哪个内存页和磁盘块中、从什么值改成什么值等等），以日志的形式（日志特指仅进行顺序追加的文件写入方式，这是最高效的写入方式）先记录到磁盘中。

只有在日志记录全部都安全落盘，见到代表事务成功提交的“Commit Record”后，数据库才会根据日志上的信息对真正的数据进行修改，修改完成后，在日志中加入一条“End Record”表示事务已完成持久化，这种事务实现方法被称为“Commit Logging”。

首先，日志一旦成功写入 Commit Record，那整个事务就是成功的，即使修改数据时崩溃了，重启后根据已经写入磁盘的日志信息恢复现场、继续修改数据即可，这保证了持久性。其次，如果日志没有写入成功就发生崩溃，系统重启后会看到一部分没有 Commit Record 的日志，那将这部分日志标记为回滚状态即可，整个事务就像完全没有发生过一样，这保证了原子性。

Commit Logging 实现事务简单清晰，也有一些数据库就是采用 Commit Logging 机制来实现事务的（较具代表性的是阿里的 OceanBase）。但是，Commit Logging 存在一个巨大的缺陷：所有对数据的真实修改都必须发生在事务提交、日志写入了 Commit Record 之后，即使事务提交前磁盘 I/O 有足够空闲、即使某个事务修改的数据量非常庞大，占用大量的内存缓冲，无论何种理由，都决不允许在事务提交之前就开始修改磁盘上的数据，这一点对提升数据库的性能是很不利的。

为了解决这个缺陷，ARIES 理论终于可以登场了。ARIES 提出了“Write-Ahead Logging”的日志改进方案，其名字里所谓的“提前写入”（Write-Ahead），就是允许在事务提交之前，提前写入变动数据的意思。

Write-Ahead Logging 先将何时写入变动数据，按照事务提交时点为界，分为了 FORCE 和 STEAL 两类：

FORCE：当事务提交后，要求变动数据必须同时完成写入则称为 FORCE，如果不强制变动数据必须同时完成写入则称为 NO-FORCE。现实中绝大多数数据库采用的都是 NO-FORCE 策略，只要有了日志，变动数据随时可以持久化，从优化磁盘 I/O 性能考虑，没有必要强制数据写入立即进行。STEAL：在事务提交前，允许变动数据提前写入则称为 STEAL，不允许则称为 NO-STEAL。从优化磁盘 I/O 性能考虑，允许数据提前写入，有利于利用空闲 I/O 资源，也有利于节省数据库缓存区的内存。Commit Logging 允许 NO-FORCE，但不允许 STEAL。因为假如事务提交前就有部分变动数据写入磁盘，那一旦事务要回滚，或者发生了崩溃，这些提前写入的变动数据就都成了错误。Write-Ahead Logging 允许 NO-FORCE，也允许 STEAL，它给出的解决办法是增加了另一种称为 Undo Log 的日志。当变动数据写入磁盘前，必须先记录 Undo Log，写明修改哪个位置的数据、从什么值改成什么值，以便在事务回滚或者崩溃恢复时，根据 Undo Log 对提前写入的数据变动进行擦除。

Undo Log 现在一般被翻译为“回滚日志”，此前记录的用于崩溃恢复时重演数据变动的日志，就相应被命名为 Redo Log，一般翻译为“重做日志”。由于 Undo Log 的加入，Write-Ahead Logging 在崩溃恢复时，会以此经历以下三个阶段：

分析阶段（Analysis）：该阶段从最后一次检查点（Checkpoint，可理解为在这个点之前所有应该持久化的变动都已安全落盘）开始扫描日志，找出所有没有 End Record 的事务，组成待恢复的事务集合（一般包括 Transaction Table 和 Dirty Page Table）。

重做阶段（Redo）：该阶段依据分析阶段中，产生的待恢复的事务集合来重演历史（Repeat History），找出所有包含 Commit Record 的日志，将它们写入磁盘，写入完成后增加一条 End Record，然后移除出待恢复事务集合。

回滚阶段（Undo）：该阶段处理经过分析、重做阶段后剩余的恢复事务集合，此时剩下的都是需要回滚的事务（被称为 Loser），根据 Undo Log 中的信息回滚这些事务。

重做阶段和回滚阶段的操作都应该设计为幂等的。而为了追求高性能，以上三个阶段都无可避免地会涉及到非常繁琐的概念和细节（如 Redo Log、Undo Log 的具体数据结构等），这里我们就不展开讲了，如果想要继续学习，前面讲到的那两篇论文就是学习的最佳途径。

Write-Ahead Logging 是 ARIES 理论的一部分，整套 ARIES 拥有严谨、高性能等很多的优点，但这些也是以复杂性为代价的。数据库按照“是否允许 FORCE 和 STEAL”可以产生四种组合，从优化磁盘 I/O 的角度看，NO-FORCE 加 STEAL 组合的性能无疑是最高的；从算法实现与日志的角度看，NO-FORCE 加 STEAL 组合的复杂度无疑是最高的。这四种组合与 Undo Log、Redo Log 之间的具体关系如下图所示：

小结

今天这节课，我们学习了经典 ARIES 理论下实现本地事务中原子性与持久性的方法。通过写入日志来保证原子性和持久性是业界的主流做法，这个做法最困难的一点，就是如何处理日志“写入中”的中间状态，才能既保证严谨，也能够高效。ARIES 理论提出了 Write-Ahead Logging 式的日志写入方法，通过分析、重做、回滚三个阶段实现了 STEAL、NO-FORCE，从而实现了既高效又严谨的日志记录与故障恢复。