数据库事务里的原子性和一致性的区别

这个问题的有趣之处，不在于问题本身（“原子性、一致性的实现机制是什么”），而在于回答者的分歧反映出来的另外一个问题：原子性和一致性之间的关系是什么？

我特别关注了@我练功发自真心

的答案，他正确地指出了，为了保证事务 *** 作的原子性，必须实现基于日志的REDO/UNDO机制。但这个答案仍然是不完整的，因为原子性并不能够完全保证一致性。

按照我个人的理解，在事务处理的ACID属性中，一致性是最基本的属性，其它的三个属性都为了保证一致性而存在的。

首先回顾一下一致性的定义。所谓一致性，指的是数据处于一种有意义的状态，这种状态是语义上的而不是语法上的。最常见的例子是转帐。例如从帐户A转一笔钱到帐户B上，如果帐户A上的钱减少了，而帐户B上的钱却没有增加，那么我们认为此时数据处于不一致的状态。

在

数据库实现的场景中，一致性可以分为数据库外部的一致性和数据库内部的一致性。前者由外部应用的编码来保证，即某个应用在执行转帐的数据库 *** 作时，必须在

同一个事务内部调用对帐户A和帐户B的 *** 作。如果在这个层次出现错误，这不是数据库本身能够解决的，也不属于我们需要讨论的范围。后者由数据库来保证，即

在同一个事务内部的一组 *** 作必须全部执行成功（或者全部失败）。这就是事务处理的原子性。

为了实现原子性，需要通过日志：将所有对

数据的更新 *** 作都写入日志，如果一个事务中的一部分 *** 作已经成功，但以后的 *** 作，由于断电/系统崩溃/其它的软硬件错误而无法继续，则通过回溯日志，将已

经执行成功的 *** 作撤销，从而达到“全部 *** 作失败”的目的。最常见的场景是，数据库系统崩溃后重启，此时数据库处于不一致的状态，必须先执行一个crash

recovery的过程：读取日志进行REDO（重演将所有已经执行成功但尚未写入到磁盘的 *** 作，保证持久性），再对所有到崩溃时尚未成功提交的事务进行

UNDO（撤销所有执行了一部分但尚未提交的 *** 作，保证原子性）。crash

recovery结束后，数据库恢复到一致性状态，可以继续被使用。

日志的管理和重演是数据库实现中最复杂的部分之一。如果涉及到并行处理和分布式系统（日志的复制和重演是数据库高可用性的基础），会比上述场景还要复杂得多。

但是，原子性并不能完全保证一致性。在多个事务并行进行的情况下，即使保证了每一个事务的原子性，仍然可能导致数据不一致的结果。例如，事务1需要将100元转入帐号A：先读取帐号A的值，然后在这个值上加上100。但是，在这两个 *** 作之间，另一个事务2修改了帐号A的值，为它增加了100元。那么最后的结果应该是A增加了200元。但事实上，

事务1最终完成后，帐号A只增加了100元，因为事务2的修改结果被事务1覆盖掉了。

为了保证并发情况下的一致性，引入了隔离性，即保证每一个事务能够看到的数据总是一致的，就好象其它并发事务并不存在一样。用术语来说，就是多个事务并发执行后的状态，和它们串行执行后的状态是等价的。怎样实现隔离性，已经有很多人回答过了，原则上无非是两种类型的锁：

一

种是悲观锁，即当前事务将所有涉及 *** 作的对象加锁， *** 作完成后释放给其它对象使用。为了尽可能提高性能，发明了各种粒度（数据库级/表级/行级……）/各

种性质（共享锁/排他锁/共享意向锁/排他意向锁/共享排他意向锁……）的锁。为了解决死锁问题，又发明了两阶段锁协议/死锁检测等一系列的技术。

一种是乐观锁，即不同的事务可以同时看到同一对象（一般是数据行）的不同历史版本。如果有两个事务同时修改了同一数据行，那么在较晚的事务提交时进行冲突

检测。实现也有两种，一种是通过日志UNDO的方式来获取数据行的历史版本，一种是简单地在内存中保存同一数据行的多个历史版本，通过时间戳来区分。

锁也是数据库实现中最复杂的部分之一。同样，如果涉及到分布式系统（分布式锁和两阶段提交是分布式事务的基础），会比上述场景还要复杂得多。

@

我练功发自真心

提到，其他回答者说的其实是 *** 作系统对atomic的理解，即并发控制。我不能完全同意这一点。数据库有自己的并发控制和锁问题，虽然在原理上和 *** 作系统

中的概念非常类似，但是并不是同一个层次上的东西。数据库中的锁，在粒度/类型/实现方式上和 *** 作系统中的锁都完全不同。 *** 作系统中的锁，在数据库实现中

称为latch（一般译为闩）。其他回答者回答的其实是“在并行事务处理的情况下怎样保证数据的一致性”。

最后回到原来的问题（“原子性、一致性的实现机制是什么”）。我手头有本Database

System

Concepts（4ed，有点老了），在第15章的开头简明地介绍了ACID的概念及其关系。如果你想从概念上了解其实现，把这本书的相关章节读完应该能大概明白。如果你想从实践上了解其实现，可以找innodb这样的开源引擎的源代码来读。不过，即使是一个非常粗糙的开源实现（不考虑太复杂的并行处理，不考虑分布式系统，不考虑针对 *** 作系统和硬件的优化之类），要基本搞明白恐怕也不是一两年的事。

原子性：一个事务内的所有SQL *** 作是一个整体。都执行成功才算整个事务成功。如果某个失败，则必须要会退到事务执行之前的状态，执行成功的SQL需要被撤销。

innodb通过undo log和redo log来实现。

事务中，每当执行一条SQL语句对数据产生了影响，就会记录下来与之相反的 *** 作到undo log(撤销日志）中，例如，更新会记录之前的状态，删除会形成insert，添加会形成delete，一旦事务被回滚，则执行undo log中记录的 *** 作，来完成恢复到之前的状态。这里是个 逻辑恢复哦！同时，每当执行一条事务中的SQL，会将 *** 作记录到redo log中，此时事务一旦被提交，就将该redolog中的 *** 作，持久化到磁盘上，数据就持久的记录下来了（ACID的D）。

PS：还有，undolog才是原子性的关键。提供redolog，应该主要目的是提升磁盘的IO开销吧，如果直接写入磁盘，IO开销，会很大。如果先将 *** 作记录到redolog中，可以顺序的记录，批量的记录，再一起同步到磁盘上，速度会比直接写磁盘快些。 mysql在生成redolog时，会使用 innodb log buffer，先缓冲到内存中，再同步到redolog上，速度会更快。

另外关于，一致性，应该是个整体概念，保证所有的mysql对象（数据，索引，约束，日志，用户）在事务执行前后都具有完整的特性，应该是mysql所有的功能都为此服务吧！

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