最近重温了下Mysql相关原理的书，主要是事务的实现，这个对设计一个稳定的系统很有借鉴意义，发现事务的实现还是蛮复杂的，把中间看到的一些知识点和想法整理下。
一、事务的核心属性
A：原子性
事务要么不执行，要么全部执行完，不会执行其中一部分；
B：一致性
主要是一些约束，如主键，外键，等
I：隔离性
指多线程之间的修改不会影响其它线程，如线程A改了数据没提交前B线程可以不看到，这个和事务隔离级别配置相关；
D：持久性
事务一旦提交了就不能丢失；
其中B主要是一些规则比较好理解，D也比较容易，事务提交的时候将数据全部刷新到存储介质上就行；A和I设计到多线程并发问题，还有异常处理问题，和D有些相关，如何保证提交的时候全部提交成功，而不会提交一部分。
二、Write-Ahead
数据库是IO型应用，对记录的修改最终是要写到磁盘上，一次事务可能修改多条记录，而这些记录会分布在磁盘的不同位置上，而磁盘是顺序写入性能高，下面是磁盘物理结构，具体组成就不介绍了；
如果大量随机磁道写入则会造成性能低下，所以有了Write-Ahead。
具体过程如下，数据库把对所有磁盘的修改以日志追加的方式写入，然后异步将这些内容刷新到真正存放数据的位置，这样就保证用户请求的时候性能是最高的；
举个例子，一个经典的例子是转账，需要将一个账上加钱，而另一个账上减钱，这个事务至少要执行2条Sql语句：
update User set balance=balance-100 where id=100;update User set balance=balance+100 where id=200;复制
假设第一条记录在0号盘面上，第二条记录在1号盘面上，这个时候数据库记录2条日志，大概内容如下：
第1条日志：修改0号盘面X1磁道数据为Y1；
第2条日志，修改1号盘面X2磁道数据库Y2;
只要日志写入成功然后就可以返回给用户成功了，会有后台线程读取日志里的数据真正把0号盘面和1号盘面上的数据写回去。
可以看到，事务提交分成2部分，写日志和写数据，写日志记录数据改了哪些地方，这个和硬件相关，这部分是顺序写的；而写数据的部分是离散的，但这部分是后台写，所以性能慢一点没关系，要保证数据的正确性。
三、Redo Log
上面说了事务提交前后要写2部分数据，一是日志，二是数据，其中日志在Mysql准确的说是InnoDB中就是以Redo Log来表示，这里讲几个细节：
1、Redo Log以Redo Log Block来管理日志，每个Block是512字节，为什么是512，因为早期磁盘一个扇区就是512，这样可以保证写入的原子性，即不会512字节只会写一部分成功
2、日志文件不能无限扩张
日志过了一段时间就不需要了，这个时间是指数据的部分写入完成，因为这部分是异步写入的，如果中间当机则需要通过日志部分来恢复。
3、LSN（Log Sequence Number）
Redo Log日志编号，记录的是数据库从安装启动开始到当前写入的总的日志总量。这个用于恢复中，先不讲太细的东西。
四、ARIES恢复算法
这个是20世纪90年代IBM几位研究员提出的一个算法集，主要论文如下：
AREIS: A Transaction Recovery Method Supporting Fine-Granularity Locking and Parial Rollbacks Using WriteAhead Logging
这个算法影响深远，基本上现在的关系型数据库都吸收了这个思想。
先大概讲下基本原理，Mysql InnoDB中是以页为最小单位来管理磁盘的，一般为16KB，如果一个事务修改了某个页会将这个页标记为脏页，然后异步刷新到磁盘上。
ARIES算法大概分3个阶段：
1、分析阶段
确定哪些数据页是脏页，为阶段2的Redo做准备。
2、确定哪些事务未提交
未提交的事务也写入Redo Log，如何判断哪些未提交呢，这里用到了Checkpoint机制，它是每隔一段时间将内存中的所有数据刷新到磁盘，注意是所有，对于数据库的场景来说，现在几百GB大小很常见了，这样做肯定不现实，一个是量太大，二是刷新过程中还要停止所有用户请求，像JAVA垃圾回收一样，要Stop The World。
所以一般采用Fuzzy CheckPoint，具体是在内在中维护二张表：活跃事务表和脏页表。
活跃事务表：维护一个关键变量LastLSN，即该事务产生的日志最后一条日志的LSN。
脏页表是当前所有未刷新到磁盘上的页的集合，系统为每个页记录了RecoveryLSN，即导致该页面为脏页最早的LSN。
Fuzzy CheckPoint就是对这2个关键表做一个Checkpoint，这样数据量就比较小了，形成一条日志写入Redo Log。
有了这2张表就可以取出系统意外宕机的时候未提交的事务了，具体过程如下，从最近一次CheckPoint开始扫描Redo Log，遇到一个事务则加入到集合，如果遇到事务提交的日志则将事务从集合中删除掉。
另外就是求宕机的时候未刷盘的脏页集合，从最后一个CheckPoint开始一直扫描，一直到Redo Log的结束，如果日志中记录的是新的页面就加入到脏页集合，当然这过程可能在误判，不过没关系，真正把Redo Log写入到数据存放真正位置是幂等的。在刷磁盘的时候，磁盘上每个页面会记录最后一次刷新的LSN，刷新过程中会判断两者的大小，如果页面的LSN比Redo Log的大则跳过这条日志。
