放了方便描述，本问题讨论的是都是page-oriented系统。道理都是一样的，其他类型的系统也适用。在事务里，有两个最重要的特性：
- 原子性：原子性保证了事务的多个操作要么都生效要么都不生效，不会存在中间状态
- 持久性：持久性保证了一旦事务生效，就不会再因为任何原因而导致其修改的内容被撤销或丢失
众所周知，数据必须要成功写入硬盘等持久化存储器后才能拥有持久性。实现原子性和持久性的最大困难是“写入硬盘”这个操作并不是原子的，不仅有“写入”与“未写入”状态，还客观地存在着“正在写”的中间状态。所以如果不做额外保障措施，只是简单把内存中的数据写入磁盘，并不能保证原子性与持久性。这个中间态，大致可以归纳成3种情形：
- 未提交事务，部分持久化，程序崩溃：例如修改5个数据，已经修改了3个，其中2个已经持久化。程序崩溃后重启，因为事务未提交，需要把持久化后的数据恢复回去。
- 已提交事务，部分持久化，程序崩溃：例如修改5个数据，已经修改完，返回调用方成功，数据未持久化。程序就崩溃后重启，需要把丢失的变更重做回来。
- 已提交事务，完全没持久化，程序崩溃：同2。
我们可以看到，这些问题可以归纳成2个问题：
- 把脏数据恢复成之前的数据
- 把丢失的数据恢复回来
为了解决这两个问题，有3个流派，我们每个流派都说一下
- Shadow Paging
- Commit Logging
- Write-Ahead Logging
Shadow Paging
基本思想是这样的，对于问题1，如果我不in-place update，就没有脏数据了，也就没有把脏数据恢复之说； 对于问题2，如果事务提交成功的前提，数据已经持久化，那么就不用丢失数据了。因此Shadow Paging在修改数据的时候，会先copy一份副本，基于这个副本做修改，如果需要修改多个数据，那么就分别copy多个副本做修改，修改完后把数据持久化下来。事务提交时，就是把之前引用老数据的指针，指向新数据，然后持久化，持久化完后，事务就提交成功。如果被修改的指针分布在几个页面上，那么对每个一个页面，也是执行shadow paging的策略去更新，是一个递归的过程。这里大家可以看到有几个问题：
- copy page本身的开销，性能问题
- 修改引用page也可能走shadow paging，性能问题
- 提交事务需要数据频繁持久化，性能问题（是否是随机IO，取决于持久化层存储引擎）
- 一些隔离级别做起来成本高，例如支持read commit，那么就有mvcc，保存的是多个完整的page
可以看到shadow paging策略最大的问题，就是性能差。如果要优化的化，对于2、3，一般会结合接下来讨论的两个流派做优化。
Commit Logging
基本思想是这样的，对于问题1，如果事务不提交，我就不持久化，那就没脏数据了，也就没有把脏数据恢复之说；对于问题2，事务提交成功的前提，是我把所有修改记录，都append到日志中，提交时把事务提交的标记也append到log中，然后做日志持久化，这样就完成的事务提交。这时恢复数据就很容易的，而且性能也高，因为对于持久化存储append的性能很高。因此使用Commit Logging策略的系统，每次修改数据前，都先append log，log并不要求刷盘，事务里的所有数据都修改完了，append 一个commit标记到log中，然后对log进行刷盘，即事务完成提交了。对于事务提交后的部分持久化问题，可以通过在page处记录持久化时对page做修改的日志序号，避免重复做即可，或者把操作设计成保证幂等性。可以看到Commit Logging相比Shadow paging有不少优点：
- 不需要copy page，性能损耗小
- 提交事务，持久化的只是log，并且是append only，性能高
- mvcc好做，对于page内的每个记录一个版本号即可，不需要额外保存完整的page
但是Commit Logging也有一个明显的缺点，就是只有事务提交后，数据才能做持久化。这样在高并发常见下，可能不用充分利用硬盘的IO，而且对于大事务，所有数据都要在内存中hold住。为了改善这两点，就提出了Write-Ahead Logging。
Write-Ahead Logging
基本思想是这样的，对于问题1，如果事务不提交，持久化page的前提，是我记录下修改前的数据，那么脏数据就能恢复了，这个log称为undo log；对于问题2，解决方法和Commit Logging一样，这个log称为redo log。因此使用WAL的系统，修改数据的流程是这样的，对于每个修改诗句，修改前先append一条undo log，再append一条redo log，然后修改数据，事务未提交前，有数据要持久化时需要保证对应的undo log已经持久化。所有数据修改完后，append 一个commit标记到log中，然后对log进行刷盘，即事务完成提交了。系统崩溃服务重启，对数据进行恢复时，先不管三七二十一，把redo log里所有明确有提交的事务重放一边，然后在redo log里所有没提交的事务，去undo log那找log，把脏页的数据回滚回去。可以看到和Commit Logging相比，优点是：
- 充分利用硬盘IO，释放内存空间
- 大事务不需要把所有数据都hold在内存
理论化
我们将何时持久化变动数据，按照事务提交时点为界，划分为 FORCE 和 STEAL 两类情况：
- FORCE：当事务提交时，要求变动数据必须同时完成写入则称为 FORCE，如果不强制变动数据必须同时完成写入则称为 NO-FORCE。
-
STEAL：在事务提交前，允许变动数据提前写入则称为 STEAL，不允许则称为 NO-STEAL。
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Shadow Paging FORCE + NO-STEAL。
Commit Logging NO-FORCE+ NO-STEAL。
Write-Ahead Logging NO-FORCE + STEAL。
现实中绝大多数数据库采用的都是 NO-FORCE 策略，因为只要有了日志，变动数据随时可以持久化，从优化磁盘 I/O 性能考虑，没有必要强制数据写入立即进行。从优化磁盘 I/O 性能考虑，允许数据提前写入，有利于利用空闲 I/O 资源，也有利于节省数据库缓存区的内存。
