面试题答案
一键面试1. InnoDB行格式与B+树索引协同工作基础
- InnoDB行格式：InnoDB支持多种行格式，如Compact、Redundant等。以Compact行格式为例，它存储了记录的额外信息（如事务ID、回滚指针等）以及实际数据。这些行格式为事务处理和数据一致性提供了基础数据结构支持。
- B+树索引：B+树是InnoDB主要的索引结构。数据在B+树叶子节点按顺序存储，非叶子节点仅用于索引查找。在高并发事务场景下，B+树索引提供了快速定位数据行的能力，为锁机制和事务处理提供了高效的查找手段。
2. 锁机制
- 行锁：
- 锁定粒度：InnoDB行锁基于索引来锁定具体的数据行。当一个事务要修改某一行数据时，会通过B+树索引定位到对应的叶子节点，然后对该行数据加锁。例如，在执行
UPDATE table SET column = value WHERE id = 1语句时，会通过id列的B+树索引找到id = 1的行并加锁，防止其他事务同时修改。 - 锁类型：有共享锁（S锁）和排他锁（X锁）。共享锁允许其他事务对该行数据进行读取操作；排他锁则阻止其他事务对该行数据进行读写操作。不同事务对同一行数据的锁申请遵循一定的锁兼容性规则，如S锁与S锁兼容，S锁与X锁不兼容等。
- 锁定粒度：InnoDB行锁基于索引来锁定具体的数据行。当一个事务要修改某一行数据时，会通过B+树索引定位到对应的叶子节点，然后对该行数据加锁。例如，在执行
- 间隙锁：
- 作用：在高并发场景下，为了防止幻读（一个事务在相同查询条件下两次查询得到不同结果集，因为其他事务在两次查询之间插入或删除了符合条件的记录），InnoDB引入间隙锁。间隙锁锁定的是索引记录之间的间隙，而不是具体的记录。
- 工作原理：例如，表中有记录
id为1、3、5，如果一个事务对id在1到3之间加间隙锁，那么其他事务就不能在这个间隙插入新的记录。间隙锁与B+树索引紧密相关，它通过索引确定需要锁定的间隙范围。
- Next - Key锁：
- 定义：Next - Key锁是行锁和间隙锁的组合，它锁定一个索引记录及其前面的间隙。例如，对于
id索引，一个Next - Key锁可能锁定id = 3这个记录以及id在2到3之间的间隙。 - 应用场景：在可重复读隔离级别下，Next - Key锁能有效防止幻读和不可重复读问题，确保事务隔离性。
- 定义：Next - Key锁是行锁和间隙锁的组合，它锁定一个索引记录及其前面的间隙。例如，对于
3. 日志机制
- 重做日志（Redolog）：
- 作用：用于崩溃恢复（crash - recovery）。在高并发事务场景下，当事务对数据进行修改时，先将修改操作记录到重做日志中。例如，事务对某一行数据进行更新，会先记录更新操作到重做日志，然后再修改数据页。
- 写入策略：采用循环写的方式，空间使用完后覆盖旧的日志。通过这种方式，即使系统崩溃，在重启时可以根据重做日志中的记录将未完成的事务回滚，已提交的事务重新应用，从而保证数据一致性。
- 回滚日志（Undolog）：
- 作用：主要用于事务回滚和MVCC（多版本并发控制）。当事务执行修改操作时，会将修改前的数据记录到回滚日志中。例如，一个事务要删除某一行数据，会先把该行数据记录到回滚日志，以便在事务回滚时恢复数据。
- MVCC实现：在高并发读场景下，通过回滚日志实现多版本并发控制。不同事务在读取数据时，根据事务ID和回滚指针可以获取到符合其事务隔离级别的数据版本，保证了读操作不阻塞写操作，写操作也不阻塞读操作，提高了并发性能。
4. 索引维护策略
- 插入操作：
- B+树分裂：当插入新记录时，如果叶子节点空间不足，B+树会进行分裂操作。例如，一个叶子节点最多能存储10条记录，当插入第11条记录时，叶子节点会分裂成两个节点，部分记录移动到新节点，并在父节点中添加新的索引项来指向新的叶子节点。
- 索引更新：插入操作还可能导致非叶子节点索引项的更新，以维护B+树的有序性和索引结构的正确性。
- 删除操作：
- 合并叶子节点：当删除记录导致叶子节点记录数过少时，InnoDB可能会将相邻的叶子节点进行合并。例如，一个叶子节点原本有5条记录，删除3条后只剩下2条，而相邻叶子节点记录数也较少，此时可能会将这两个叶子节点合并。
- 索引调整：删除操作也会导致非叶子节点索引项的调整，确保B+树结构的完整性和高效性。
- 更新操作：
- 可能的操作：更新操作可能涉及到数据行的移动（如更新后的记录长度变化较大），这可能导致叶子节点的分裂或合并。同时，也会更新B+树索引中对应的索引项，以保证索引与数据的一致性。
通过上述锁机制、日志机制以及索引维护策略，InnoDB行格式和B+树索引在高并发事务场景下协同工作，保证了数据一致性和事务隔离性。