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在传统关系型数据库领域，我们常常通过配置事务的隔离级别来解决脏读、幻读、不可重复读的问题。不同的事务隔离级别对应解决问题的力度是不一样的，下表是不同事务隔离级别对脏读、幻读、不可重复读的容忍度，我们一起看一下：
注意：
Repeatable read的读锁会一直到事务结束才释放;
Read committed的读锁不等到事务结束，而是读取完成后立即释放。
当然，传统数据库解决并发控制的手段还有mvcc，这里就不展开了。
上面我提到了读锁，写锁、GAP锁，实际上锁的种类远远不止这些。对于我们开发者来讲，经常会谈到乐观锁和悲观锁。乐观锁实际上是不加锁的，悲观锁需要真正的加锁。而在分布式数据库领域，同样需要并发控制，同样也有乐观事务和悲观事务。
就TiDB来说，v3.0版本开始支持悲观事务，从v3.0.8开始，新搭建的TiDB集群已经默认使用悲观事务了。
传统数据库加锁
传统数据库的乐观锁，主要是在表中加入一个版本号字段，在更新的时候根据更新结果来进行判断是否成功。比如我们有一张表table_a, 我们在其中加一个version字段，下面是table_a表的1条记录
表格
| id | name | version |
|---|---|---|
| 1 | jinjunzhu | 4 |
我们更新这条id=1的记录，SQL如下：
- update table_a set name='xiaoming',version = version + 1 where id=1 and version=4
这时如果SQL执行结果返回更新行数是0，说明别的事务已经更新了version字段，写冲突产生，业务代码必须处理这个冲突。高并发下如果对同一条记录的修改操作非常多，势必造成大量写失败。所以乐观锁更适合读多写少的场景。
传统数据库的悲观锁，是用物理加锁的方式，还是上面的表，不需要version字段了，假如有2条记录：
| id | name |
|---|---|
| 1 | jinjunzhu |
| 2 | xiaoming |
这时加入我们要同时更新id=1的记录和id=2的记录，如果在一个事务内完成，加锁sql如下：
- select * from table_a where id in(1, 2) for update;
- update table_a set name = 'zhangsan' where id=1;
- update table_a set name = 'lisi' where id=2;
悲观锁的问题是遇到长事务，其他事务需要较长时间的锁等待，所以oracle提供了下面的优化,即发现待修改数据被锁定后立刻返回失败：
- select * from table_a for update nowait
Percolator模型
Percolator模型是Google提出的构建在BigTable之上的分布式事务解决方案。Google的论文如下，文章链接见延伸阅读[1]：
- 《Large-scale Incremental Processing Using Distributed Transactions and Notifications》
我们以经典的电商系统为例，假如系统中有订单、账户和库存3张表，用户一次购物需要增加1条订单记录，账户表需要扣减金额，库存表需要扣减库存，而这3张表要操作的记录分别在分布式数据库的3个切片上，这时就需要应对分布式事务了。
我们看一下Percolator算法模型：
初始阶段
初始阶段，我们假设订单表记录订单数量是0，账户表记录账户金额1000，库存表记录商品数量是100，客户下了1个订单后，订单表增加1个订单，账户表扣除金额100，库存表扣减商品数量1。各个表的初始数据如下表：
上面表格中，":"前面是用时间戳表示的数据版本，后面是数据值。第一列是表名，第二列的低版本保存了数据，第三列列保存了事务操作给数据加的锁。第四列的高版本保存了指向保存数据版本的指针，比如6这个版本保存了指向了5这个版本数据的指针 6:data@5。
Prewrite阶段
在Prewrite阶段，协调节点向每个切片发送Prewrite命令。Percolator定义了 primary lock 即主锁的概念，Prewrite阶段，每个分布式事务只能有一个要修改的数据行可以获得主锁，本案例假如订单表获得了主锁，其他表的锁是指向这个主锁的指针，叫做 secondary lock，如下表：
Prewrite阶段，每个要修改的数据行会写日志，并且根据时间戳记录事务的私有版本，这里的私有版本就是7，这样其他事务就不能操作这三条数据了。
注意，获取主锁时，如果出现了下面的情况，就会加锁失败：
1.其他事务已经加锁;
2.本次事务开始之后，要更新的数据被其他数据更新了。
commit阶段
在commit阶段，协调节点只需要跟拥有primary lock的切片进行通信，所以本案例只需要跟订单表所在切片通信。这时数据如下表：
我们注意到order表的锁没有了，而且增加了版本8指向版本7。说明订单表已经提交成功，没有私有版本了，但是账户表和库存表的私有版本还在。这是因为Percolator模型并不会同步commit账户表和库存表，而是启动异步线程来commit这两张表并清理锁。如果订单表提交失败，账户表和库存表也都需要回滚。
提交成功后，最终数据如下表：
commit阶段，因为协调节点只需要跟拥有主锁的切片(这里是订单表所在切片)进行通信，保证了原子性，这样就避免了commit时节点不能全部成功导致的数据不一致问题。
而Prewrite阶段记录了日志和私有版本，如果账户表和库存表所在切片commit失败，可以根据日志进行再次commit，这样就保证了数据最终一致。
这里要注意2点：
1.主锁的选择是随机的，比如本例中并不一定会选择订单表;
2.协调节点发送commit后订单表先提交成功，这时如果其他事务要读取账户服务和库存服务的2条数据，虽然2条数据上面还有lock，但是查找primary@order.bal发现已提交，所以是可以读取的。不过读取时需要做一下secondary lock清理工作。
TiDB乐观事务模型
上面我们分析了Percolator模型，TiDB的乐观事务正是使用了Percolator模型。
TiDB支持MVCC，事务启动的时候，会使用一个时间戳start_ts作为当前事务ID，同时作为MVCC的快照版本，之后的读请求会读取当前快照版本下的数据，数据校验成功后客户端进行两阶段commit，我们看一下下面的时序图：
第一阶段，TiDB收到客户端请求后，首先会从缓存的待修改key中找出第一个发送prewrite请求，这个key加primary lock后返回成功。然后TiDB会对这个事务其他的所有的key发送prewrite请求，这些key加secondary lock后返回成功。
第二阶段，prewrite成功后，TiDB首先会从PD获取一个时间戳作为当前事务的commit_ts，然后向primary lock key发送commit请求，primary lock key提交数据成功后清理掉primary lock返回成功。TiDB收到primary lock key的成功消息后给客户端返回成功。
乐观事务的冲突检测主要是在prewrite阶段，如果检测到当前的key已经加锁，会有一个等待时间，这个时间过后如果还没有获取到锁，就返回失败。因此当多个事务修改同一个key时，必然导致大量的锁冲突。
注意：TiDB也有重试机制，默认是关闭的。TiDB的重试会重新获取start_ts，但是不会重新读取数据，因此不能保证可重复读的隔离级别。详细参考TiDB官方文档。
TiDB悲观事务模型
TiDB从v3.0 版本开始，引入了悲观事务。
注意：v3.0.7及之前版本创建的集群升级到更高版本后，默认还是采用乐观事务，只有新创建集群才会默认使用悲观事务。我们也可以采用下面命令来开启悲观事务。下面第1个语句会修改TiDB系统参数，后面2个语句会忽略系统参数，优先级更高：
SET GLOBAL tidb_txn_mode = 'pessimistic';
BEGIN PESSIMISTIC;
BEGIN OPTIMISTIC;
为了兼容mysql，TiDB的悲观事务和mysql很类似。悲观事务支持可重复读和读已提交两种隔离级别，默认使用可重复读。TiDB中乐观事务和悲观事务可以共存，会优先会采用乐观事务，只有锁冲突时，才会使用悲观事务。
使用悲观事务的语句如下：
- UPDATE、DELETE、INSERT、SELECT FOR UPDATE
TiDB的悲观事务有几点需要注意：
- SELECT FOR UPDATE语句会对已提交的最新的数据而非所修改的行加上悲观锁
- TiDB不支持GAP锁，所以在FOR UPDATE语句的WHERE条件使用范围条件时，还是可以插入的，比如下面的sql如果id不冲突，还是可以插入成功的：
- SELECT * FROM t1 WHERE id BETWEEN 1 AND 10 FOR UPDATE;
- 可以通过innodb_lock_wait_timeout变量设置等待锁超时时间，默认是50s
- 不支持支持FOR UPDATE NOWAIT语法
- 如果Point Get和Batch Point Get算子没有读到数据，依然会对给定的主键或者唯一键加锁，阻塞其他事务对相同主键加锁或者进行写入操作
- 在悲观事务执行期间，如果执行DDL操作，是可以成功的，但之后事务会提交失败
- 悲观事务的执行时间有上限，默认为10分钟，可以通过参数配置
总结
业务场景的复杂化，必然导致乐观事务冲突变多，这也是TiDB后续版本转向悲观事务的重要原因。TiDB中乐观事务和悲观事务可以共存。
延伸阅读：
[1].https://www.cs.princeton.edu/courses/archive/fall10/cos597B/papers/percolator-osdi10.pdf
[2].https://docs.pingcap.com/zh/tidb/stable/pessimistic-transaction
[3].https://docs.pingcap.com/zh/tidb/stable/optimistic-transaction
[4].https://pingcap.com/blog-cn/percolator-and-txn/
