🍊 A(原子性)底层实现原理
首先，我们需要了解原子性是什么。原子性是指一个操作要么全部完成，要么完全不起作用，这样可以确保数据的一致性和完整性。
举个例子，假设有两个客户端分别要对同一个账户余额进行修改。客户端A要将余额增加100元，客户端B要将余额减少50元。如果没有原子性保证，可能会出现一种情况：客户端A先查询出余额为200元，将其加上100元之后，更新了数据。此时客户端B也查询出余额为200元，将其减少50元之后，更新了数据。结果就会出现问题，实际上应该是200+100-50=250元的余额，但是最后的余额只有150元。
在数据库中，实现原子性的方式是通过undo log（撤销日志）来实现的。当一个事务需要对数据库进行修改时，innodb会生成对应的undo log，这个日志中记录了这个SQL语句执行的相关信息，包括修改的表、字段以及修改前后的值等等。
如果这个SQL语句执行失败，比如出现了异常或者被手动回滚，innodb会根据这个undo log的内容去做相反的操作，即撤销这个SQL语句所做的修改操作，确保数据库的数据不会被错误地修改。
举个例子，假设我们执行了一个insert操作，往数据库中插入了一行数据。如果这个操作在执行过程中出现了异常，那么这个事务就会被回滚，innodb会根据对应的undo log中记录的信息，执行相反的操作，即删除刚刚插入的那一行数据。
同样地，如果我们执行了一个update操作，修改了数据库中某个字段的值，但是后来这个事务被回滚了，那么innodb会根据对应的undo log中记录的信息，执行相反的操作，即把这个字段的值恢复成原来的值。
这就是原子性的底层实现原理，通过撤销日志记录每个SQL语句的修改操作，在出现异常或者回滚的情况下，确保数据库的数据一致性和完整性。
MySQL的原子性是通过多个底层技术实现的，其中最主要的是使用了事务以及锁技术。
🎉 事务
事务是指一组数据库操作，要么全部成功执行，要么全部失败回滚。MySQL使用事务机制可以保证对数据库的操作原子性。MySQL使用了基于日志的方式来实现事务，每个事务在执行过程中会产生一些日志，这些日志用于保证事务的原子性和持久性，并且可以通过回滚这些日志来撤销某个事务的操作。
MySQL中的日志分为三类：
- 重做日志(Redo Log)：记录了修改数据库的所有操作，保证事务的持久性。
- 回滚日志(Undo Log)：记录了每个事务对数据库所做的修改，可以用于回滚事务，保证了事务的原子性。
- 二进制日志(Binary Log)：记录了所有数据修改语句，用于主从复制。
重做日志和回滚日志组成了InnoDB存储引擎的事务日志(Transaction Log)，所有的InnoDB事务都必须写入到该日志中。
🎉 锁技术
锁技术也是保证MySQL原子性的重要技术之一。MySQL使用锁来保证同一时间只有一个客户端可以访问同一个数据。这样就能防止多个客户端同时对同一个数据进行修改，导致数据混乱。
事务的隔离性的实现离不开锁定机制。锁定机制分为共享锁和排它锁。
- 共享锁(S Lock)：共享锁允许多个事务同时读取同一行记录，但是不允许有事务对该行记录进行修改，即多个事务可以共享读取同一行记录，但是不能同时修改该行记录。共享锁的请求方式是SELECT … LOCK IN SHARE MODE或SELECT … FOR UPDATE。
- 排他锁(X Lock)：排他锁是一种独占锁，它允许事务对某一行记录进行修改，但是不允许其他事务读取或修改该行记录。排他锁的请求方式是SELECT … FOR UPDATE或UPDATE …。
在MySQL中，不同的存储引擎实现了不同的锁定机制，InnoDB存储引擎采用了行级锁定机制，MySQL中的锁可以分为粒度为行、表、数据库三种类型。这三种锁粒度各自适用不同的场景。
📝 1. 行级锁
行级锁是MySQL中最小粒度的锁，它锁定的是数据表中的某一行记录。行级锁具有非常细粒度和高度的并发性，可以保证多个事务同时操作同一表中不同行数据时不会发生冲突，从而提高了并发处理能力和系统性能。
📝 2. 表级锁
表级锁是MySQL中粗粒度的锁，锁定的是整个数据表。当一个事务对一个数据表进行更新时，其他事务无法访问该表，即使是不同的行也无法操作，因此表级锁的并发性非常低，每次只能有一个事务在进行操作。
📝 3. 数据库级锁
数据库级锁是MySQL中最大粒度的锁，锁定的是整个数据库。当一个事务对一个数据库进行更新时，其他事务无法访问该数据库中的所有表，因此数据库级锁的并发性非常低，每次只能有一个事务在进行操作。
🍊 C(一致性)底层实现原理
一个事务执行结束后，不管成功还是失败，数据都处于一致的状态，而不是部分完成或部分失败。在这个过程中，数据库的约束没有被破坏，在事务执行前后都保持着合法的数据状态。其中，AID是数据库的标识符，而C依赖于应用层，也就是开发者的编程实现。
一致性实现原理的作用在于保证数据库的正确性和可靠性。它可以防止出现数据错误或冲突，保证事务的完整性和可靠性。比如，在进行转账操作时，如果不考虑一致性实现原理，就可能会出现转账金额大于账户余额的情况，从而导致数据不一致和错误。
🎉 实现一致性原理方法
实现一致性原理的主要方法有三种：锁机制、MVCC机制和CAS机制。
📝 1.锁机制
锁机制是数据库实现一致性的传统方式，在事务执行时，它会将需要访问的数据加锁，直到事务执行完成才释放锁。这种机制可以避免并发访问时的数据冲突，但也会影响数据库的并发性。比如，在进行转账操作时，如果A和B同时进行转账操作，锁机制则会保证任何一个事务执行时，另一个事务都不能对该数据进行访问和修改。
📝 2.MVCC机制
MVCC机制是近年来比较流行的一种实现一致性的方式，它是基于版本控制的机制。它将每个事务执行的结果保存在一个版本中，不同的事务对同一个数据访问时，访问的是数据的不同版本，从而避免了并发冲突。比如，在进行转账操作时，如果A和B同时进行转账操作，MVCC机制则会为每个事务创建不同的版本，从而避免了数据冲突。
📝 3.CAS机制
CAS机制是一种比较高效的实现一致性的方式，它是基于原子操作的机制。在CAS机制中，读取和修改数据的操作是原子的，这意味着在CAS机制中无需加锁，从而对数据库的并发性能有很大的提升。比如，在进行转账操作时，如果A和B同时进行转账操作，CAS机制则可以保证每个事务都只更新自己的数据，从而避免了数据冲突。
🎉 案例说明
在进行转账操作时，如果账户A要向账户B转1000元，那么我们需要保证账户A的余额大于等于1000，否则转账就会失败。为了保证数据的一致性，在进行转账操作之前，数据库会检查账户A的余额是否大于等于1000，并对其加锁。如果检查通过，那么账户A的余额会减少1000元，账户B的余额会增加1000元，最后提交事务并释放锁。如果检查不通过，那么转账就会失败，事务会回滚，账户A的余额不会受到影响。
假设有一个银行系统，多个用户可以同时进行转账操作。如果多个用户同时尝试向同一个账户中转账，就可能出现数据冲突和错误，导致数据的不一致性和正确性问题。
针对这种情况，我们可以采取以下方法：
方法一：重试机制
当数据库出现冲突时，我们可以采取重试的方式，重新执行操作，直到成功为止。例如，当多个用户同时尝试向同一个账户中转账时，我们可以通过重试机制，再次尝试转账，直到成功为止，保证了数据的正确性和一致性。
方法二：回滚机制
当转账操作发生错误时，我们可以采取回滚机制，将操作回滚到事务开始之前的状态。例如，当一个用户向多个账户进行转账时，如果其中一个转账操作发生错误，那么整个操作就会受到影响，从而导致数据的不一致。此时，我们可以采取回滚机制，将操作回滚到事务开始之前的状态，从而保证了数据的一致性和正确性。
方法三：事务切分机制
当涉及到多个账户进行转账时，我们可以采取事务切分机制，将转账事务分解成多个子事务执行，每个子事务都有自己的一致性实现机制，从而避免全局的数据冲突和错误。例如，当一个用户需要向多个账户进行转账时，我们可以将转账分成多个子转账事务，每个子事务有自己的转账实现机制，从而保证了数据的一致性和正确性。
综上所述，为了保证数据库的一致性和正确性，我们需要采取重试机制、回滚机制和事务切分机制等方法。在实际应用中，我们需要根据不同的场景选择不同的方法，从而保证数据的正确性和一致性，提高数据的管理和最大化利用能力。
🍊 D(持续性)底层实现原理
想象一下你正在使用一个数据库，你做了一些增删改查的操作，接着你突然发现系统崩溃了！然后你再重新打开系统，你会发现你之前做的操作都没有了！这个时候，我们就需要“持久性”这个概念来帮助我们。
持久性就是指，无论系统发生什么错误或是崩溃，事务完成后的结果都不会受到影响，这个结果会被记录下来，并且存储在硬盘上，这样我们就可以在重启系统后重新访问到之前的数据。
那么，这个持久性是如何实现的呢？
首先，我们需要了解一个概念：redo log。redo log是用来保证事务的持久性的，其实就是一个记录修改操作的日志文件，每次对数据库进行修改操作时，都会被写入这个日志文件当中去。这个日志文件是存储在磁盘中的，所以即使系统崩溃，我们也可以通过读取这个日志文件来恢复数据。
但是，如果每次都从磁盘中读取数据的话，效率就会很低。所以，为了优化性能，我们可以使用一个缓存Buffer来存储一部分数据，每次读取数据时，首先从这个Buffer中获取，如果没有，再从磁盘中获取。同样的，每次写入数据时，也会先写入到这个Buffer中，然后才会实际写入到磁盘中。
但是，这个Buffer中的数据可能还没有来得及同步到磁盘中，就可能会出现宕机的情况，造成数据丢失的情况，持久性就无法保证了。为了解决这个问题，我们还需要用到redo log。
每次对数据库进行修改操作时，除了修改Buffer中的数据，还会把这次操作写入到redo log中。这样，即使Buffer中的数据还没有来得及同步到磁盘中，通过redo log恢复数据，我们也可以避免数据丢失的情况，从而保证了数据的持久性。
🎉 实现持久性的技术
那么，MySQL是如何实现这个过程的呢？
📝 Mini-Transaction（MTR）
MySQL中，对底层页面的一次原子访问的过程被称之为一个Mini-Transaction（MTR），它确保了MySQL的事务持久性和崩溃恢复的逻辑。MTR的实现遵循三条原则：
- 在操作数据之前需要获取对应锁，并且持有直到操作完成才释放锁，可以避免出现数据错误的情况；
- 在持久化数据之前，需要将内存中响应的日志页先持久化，以保证数据的可靠性；
- 在事务提交的时候，其产生的所有操作日志都要刷到持久化设备中，从而保证崩溃恢复的逻辑。
📝 Force Log at Commit
InnoDB使用了一种叫做“Force Log at Commit”的机制实现了事务的持久性。这个机制的实现方式十分有趣，下面我们就来了解一下。
当我们进行数据库操作时，比如插入、删除、修改等操作，InnoDB存储引擎会在后台记录这些操作的日志信息，然后缓存在内存里。这些日志信息会被存储在重做日志缓冲中，等待事务提交时一次性写入磁盘中的重做日志文件中。正因为这个机制，InnoDB能够保证在出现宕机等意外情况时，可以通过重做日志文件来恢复数据。
然而，这里面还有一个问题，就是如何确保在数据写入重做日志文件后不会丢失呢？InnoDB解决这个问题的方法非常简单直接：在每次将重做日志缓冲写入重做日志文件之后，强制进行一次fsync操作，将内存中的数据强制刷新到磁盘中。这样一来，我们就能够保证即使在写入磁盘的过程中出现宕机等意外情况，也不会丢失数据。
如果你还不理解这个机制，那么可以通过一个例子来加深理解。假设你在用微信和朋友聊天，并同时在进行一些数据库的操作，比如插入一些记录。这些插入操作都会被记录在内存中的重做日志缓冲里。然后你很快就要吃饭了，你想要确保这些操作数据不丢失，于是你手动刷新了一下缓存。这个动作就相当于InnoDB存储引擎进行的fsync操作，将内存中的数据强制刷新到磁盘中，保证了数据的完整性和安全性。
但是，在实际应用中，fsync操作的效率非常低，需要等待磁盘进行读写操作，所以会对数据库的性能造成影响。因此，磁盘的性能也成为了一个影响数据库性能的重要因素。可以通过提升磁盘的性能来提升数据库的性能，比如通过使用固态硬盘等高速硬盘来提高磁盘的I/O性能。
通过这个例子，相信大家已经对InnoDB的“Force Log at Commit”机制有了更深入的了解。这个机制不仅保证了数据的完整性和安全性，还在一定程度上决定了数据库的性能。所以，在设计和选择数据库存储引擎的时候，一定要考虑InnoDB这个强大的存储引擎。
📝 double write
为了保证数据的完整性和一致性，InnoDB提供了很多机制，其中一个被称为“double write”。
当InnoDB记录了数据库中的修改操作后，为了避免数据页变脏，它会将数据页的内容复制一份，然后再将这份复制的数据页写入到磁盘的另一个位置。这个位置是不会被寻找的，也就是说，这份数据是被隐藏起来的。这种机制保证了即使在写入数据时发生宕机的情况下，原始数据页和新写入的数据页都没有被修改过，数据页的内容还是原来的，这样我们就可以通过记录在redo日志中的信息来恢复数据。
举个例子来说，假设你正在编辑一个文档并将其存储在InnoDB中。对于InnoDB来说，你的这个文档就是一个数据页。当你进行编辑并保存时，InnoDB会记录这个修改操作，然后将原始的数据页复制一份并写入到磁盘上的另一个位置。这个位置是不被查找到的，也就是说，在写入数据时如果发生宕机的情况下，原始数据页和新的复制数据页都没有被修改过，因此可以从redo日志中恢复数据。
虽然这个机制看起来增加了一次IO操作，但它保证了数据的一致性，特别是在发生单点故障的情况下。对于一个大型的数据库系统来说，保证数据的完整性和一致性是非常重要的，因为数据是最有价值的资产之一。因此，InnoDB的double write机制可以说是一个非常有用和重要的功能，它确保了我们的数据在任何时候都不会丢失或损坏。
📝 总结一下
持久性底层实现原理主要依靠redo log机制来实现，通过重做日志保证了事务的持久性。而事务隔离性则通过锁来实现。InnoDB作为事务的存储引擎，通过Force Log at Commit机制实现事务的持久性，同时还提供了double write机制保证了数据的一致性。这些机制的实现，保证了数据库在发生宕机等不可预测事件时，数据不会丢失，从而保证了数据的可靠性和一致性。
🍊 I(隔离性)底层实现原理
多个事务同时操作相同的数据，在保证不出现数据损坏的前提下，每个事务都应该被隔离开来。这就是隔离级别的概念，是数据库中非常重要的一部分。在这里，我们要介绍的是MVCC机制，也就是多版本并发控制，是一种实现隔离性的高效方式。
MVCC就是让读写操作不需要加锁，通过多版本记录的方式实现隔离性。在这种方式下，每个事务修改完数据后，Mysql会保留修改前的数据undo回滚日志，并且用两个隐藏字段trx_id和roll_pointer把这些undo日志串联起来形成一个历史记录版本链。
对于删除操作，可以看作是update的特殊情况。当一个记录被删除时，会将版本链上最新的数据复制一份，然后将trx_id修改成删除操作的trx_id，并在该条记录的头信息（record header）里的deleted_flag标记位写上true，来表示当前记录已经被删除。在查询时按照相应的规则查到对应的记录，如果delete_flag标记位为true，意味着记录已被删除，则不返回数据。
🎉 read-view视图
在可重复读隔离级别下，一旦开始了一个事务，它的read-view视图就会在第一次select时被生成，这个视图会在事务结束之前一直存在，并且不会发生变化。举个例子，比如小明从银行取款，他在取款之前查看了一下自己账户上的余额是1000元，但在他取款的过程中，其他人可能会进行一些转账或者存款，如果此时银行的隔离级别是可重复读，小明的事务不会受到其他人的操作的影响，他取款时能看到的余额还是1000元。
而在读已提交隔离级别下，每次执行查询sql时都会重新生成read-view视图，也就是每次select都会生成一个版本。这意味着，在小明进行取款的过程中，如果其他人进行了转账或存款，那么小明看到的余额就会受到影响，因为他的read-view视图是根据最新的数据生成的。
那么，生成了一致性视图之后，它是如何被使用的呢？当执行查询时，会从对应版本链里的最新数据开始逐条跟read-view做比较，会拿着当前事务的id和read-view视图数组里面的已创建的最小事务id和已创建的最大事务id进行比较。最终的快照结果是根据比对结果得出的。
假设小明在取款之前，他的read-view数组里记录的已经创建的最小事务id为10，最大事务id为20，那么在查看账户余额时，银行就会从最新的事务数据开始，逐条跟read-view进行比对，如果这个数据的事务id在10到20之间，那么它就是小明当前可见的数据，否则它就不是小明可见的数据。
当执行查询时，会从对应版本链里的最新数据开始逐条跟read-view做比较，read-view是一个由当前事务的id和已创建的事务id组成的数组。比较的过程如下：
- 当前事务的id小于数组里面最小的id，说明这个版本是已提交的事务生成的，表示这个数据可见。
例如，有两个事务，事务1和事务2。事务1在时间点T1开始，执行了一些操作，然后在时间点T2提交了。事务2在时间点T3开始，执行了一些操作，然后在时间点T4提交了。此时，生成的read-view数组为[事务2的id, 事务1的id]。如果某个查询的执行时间是在T1和T2之间，那么它会比较这个版本的事务id（即事务1的id）和read-view里面的最小事务id（即事务2的id），发现它小于read-view里面的最小id，因此这个版本认为是已提交的事务生成的，表示这个数据可见。
- 当前事务比已创建的最大事务id还要大，说明这个版本还没开启事务，表示不可见。
例如，有一个事务在时间点T1开始，执行了一些操作，但是还没有提交。此时，生成的read-view数组为[当前事务id]。如果某个查询的执行时间是在T2之后，那么它会比较这个版本的事务id（即事务在T1开始时的版本号，比当前事务的id小）和read-view里面的最大事务id（即当前事务的id），发现它比read-view里面的最大id还要大，因此这个版本认为是还没开启事务生成的，表示这个数据不可见。
- 如果刚好在这个区间，被访问的事务id在最小事务id与最大事务id之间，又有两种情况：
- 这个版本是由还没提交的事务生成的，不可见。
例如，有两个事务，事务1和事务2。事务1在时间点T1开始，执行了一些操作，但是还没有提交。事务2在时间点T3开始，执行了一些操作，然后在时间点T4提交了。此时，生成的read-view数组为[事务2的id, 事务1的id]。如果某个查询的执行时间是在T2和T4之间，那么它会比较这个版本的事务id（即事务在T1开始时的版本号，介于事务2的id和事务1的id之间）和read-view里面的最大和最小事务id，发现这个版本是由还没提交的事务生成的，因此表示这个数据不可见。
- 表示这个版本是已经提交了的事务生成的，可见。
例如，有两个事务，事务1和事务2。事务1在时间点T1开始，执行了一些操作，然后在时间点T2提交了。事务2在时间点T3开始，执行了一些操作，然后在时间点T4提交了。此时，生成的read-view数组为[事务2的id, 事务1的id]。如果某个查询的执行时间是在T2和T4之间，那么它会比较这个版本的事务id（即事务在T1开始时的版本号，介于事务2的id和事务1的id之间）和read-view里面的最大和最小事务id，发现这个版本是已提交的事务生成的，因此表示这个数据可见。
📝 案例说明
例如，小明想查询自己在某个账户上的余额，他的查询发生在时间点T，此时生成的read-view数组为[小明的事务id, 10, 20]。那么在执行查询时，银行会从最新的数据版本开始遍历版本链，比较每个版本的事务id和read-view数组里的最大和最小事务id。如果某个版本的事务id在10到20之间，那么它就是小明当前可见的数据。如果某个版本的事务id小于10或大于20，那么它就不是小明可见的数据。
举例来说，假设某个账户的数据版本链如下：
版本1：事务id=5，余额=100元
版本2：事务id=10，余额=90元
版本3：事务id=15，余额=80元
版本4：事务id=20，余额=70元
当小明查询账户余额时，在时间点T生成的read-view，在read-view数组中，最大的事务id应该是小于或等于当前的事务id，假设小明的事务id为12。那么在执行查询时，银行会从版本4开始遍历版本链，比较版本4的事务id为20和read-view数组里的最大事务id为12还要大，因此版本4不是小明可见的数据。接着，会遍历版本3，版本3和版本4的事务id都不是小明可见的数据，最终可见的数据是版本2。因此，小明查询账户余额时看到的是90元。
🎉 事务的真正启动
在 MySQL 中，事务的执行需要使用 begin/start transaction 命令来开启，使用 commit 命令来提交事务，使用 rollback 命令来回滚事务。
相信大家在使用数据库时，会经常碰到 “begin/start transaction” 这样的命令。它们其实是用来开启一个事务的，但是在 MVCC 中，它们并不是一个事务的起点。那么，什么情况下才能算是一个事务的真正启动呢？
在执行到该命令之后的第一个修改操作 InnoDB 表的语句时，才真正启动。也就是说，只有当第一个修改操作执行时，事务才会向 MySQL 申请事务 ID，并且启动事务。这个启动事务的过程是非常严格的，MySQL 内部会按照事务的启动顺序来分配事务 ID。
可能还有些读者朋友会问，为什么要这样做呢？这是因为在 MVCC 中，每个事务的操作是互相独立的，但是对于同一个数据，可能会有多个版本。如果事务在第一次执行修改操作时就启动，就会给这个机制带来一些问题。比如，如果两个事务都要修改同一条记录，而第一个事务先启动了，那么第二个事务就无法读取到第一个事务所修改过的记录。
而在 MVCC 中，每个事务都是基于一个 snapshot（快照）来执行的。这个 snapshot 是在事务启动时生成的，并且包含了当前时间点上数据库中所有数据的版本信息。每个事务获取到的都是自己的 snapshot，因此就不会产生互相干扰的问题了。
举个例子，有两个事务 A 和 B，现在要同时修改同一条记录中的一个字段。事务 A 先启动，但是在这期间，事务 B 也启动了。那么，如果事务 A 在第一次修改时就启动了，就会导致它和事务 B 产生冲突，从而出现数据读写异常的情况。
但是，在 MVCC 中，事务 A 并没有启动，所以不会影响事务 B 的读写操作。如果事务 B 在启动后修改了这条记录，那么事务 A 再次修改时就会发现这条记录已经被修改过了，并且会重新生成一个 snapshot，并且基于新的 snapshot 执行修改操作。
🎉 死锁
事务没有在执行 begin/start transaction 命令时就启动，但是它们会影响 MySQL 的锁机制。事务启动后，MySQL 会自动为它们开启一个 read view（读视图），用于并发访问控制。如果读视图之间存在冲突，就会出现死锁现象。
read view 是 MySQL 中一个非常重要的概念，它用于处理事务中的并发访问控制。当一个事务启动时，MySQL 会自动开启一个 read view，并将它关联到这个事务中。这个 read view 记录了当前数据库中所有正在进行的事务中已经提交的所有数据版本信息。当这个事务需要访问数据库中的数据时，它就会使用这个 read view 来确定需要使用哪个版本的数据。
但是，当有多个事务同时访问数据库时，它们之间可能会存在冲突。这时候，如果这些冲突无法解决，就会引起死锁现象。比如，如果有两个事务 A 和 B，它们都要访问数据库中同一条数据，而且 A 要进行修改操作，B 要进行读操作。如果 A 先获取了这条数据的写锁，那么 B 就无法获取这条数据的读锁，这就会导致死锁。
因此，在 MySQL 中，我们需要注意事务的并发访问控制机制，避免出现死锁现象。在实际应用中，我们可以通过以下几个方面来避免死锁的发生：
- 尽量减少事务的执行时间，从而减少了事务之间的竞争；
- 尽量避免长事务，因为长事务会占用锁资源，阻塞其他事务的执行；
- 尽量避免更新大量数据，因为更新操作会占用锁资源，增加了死锁的概率；
- 尽量使用行锁而不是表锁，因为行锁只会对访问的数据行进行加锁，不会对整个表进行加锁，从而降低了死锁发生的概率。
MVCC机制的实现就是通过read-view机制与undo版本链比对机制，使得不同的事务会根据数据版本链对比规则读取同一条数据在版本链上的不同版本数据，从而使得多个事务之间可以隔离开来，达到了高效保障数据的隔离性。
