看一遍就理解：MVCC原理详解

前言

MVCC实现原理是一道非常高频的面试题，最近技术讨论群的小伙伴一直在讨论，趁着国庆节有空，我们一起来聊聊。

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1. 相关数据库知识点回顾

1.1 什么是数据库事务，为什么要有事务

事务，由一个有限的数据库操作序列构成，这些操作要么全部执行,要么全部不执行，是一个不可分割的工作单位。

假如A转账给B 100 元，先从A的账户里扣除 100 元，再在 B 的账户上加上 100 元。如果扣完A的100元后，还没来得及给B加上，银行系统异常了，最后导致A的余额减少了，B的余额却没有增加。所以就需要事务，将A的钱回滚回去，就是这么简单。

为什么要有事务呢? 就是为了保证数据的最终一致性。

1.2 事务包括哪几个特性?

事务四个典型特性，即ACID，原子性(Atomicity)、一致性(Consistency)、隔离性(Isolation)、持久性(Durability)。

  • 原子性：事务作为一个整体被执行，包含在其中的对数据库的操作要么全部都执行，要么都不执行。
  • 一致性：指在事务开始之前和事务结束以后，数据不会被破坏，假如A账户给B账户转10块钱，不管成功与否，A和B的总金额是不变的。
  • 隔离性：多个事务并发访问时，事务之间是相互隔离的，一个事务不应该被其他事务干扰，多个并发事务之间要相互隔离。。
  • 持久性：表示事务完成提交后，该事务对数据库所作的操作更改，将持久地保存在数据库之中。

1.3 事务并发存在的问题

事务并发会引起脏读、不可重复读、幻读问题。

1.3.1 脏读

如果一个事务读取到了另一个未提交事务修改过的数据，我们就称发生了脏读现象。

假设现在有两个事务A、B：

假设现在A的余额是100，事务A正在准备查询Jay的余额

事务B先扣减Jay的余额，扣了10，但是还没提交

最后A读到的余额是90，即扣减后的余额

脏读

因为事务A读取到事务B未提交的数据,这就是脏读。

1.3.2 不可重复读

同一个事务内，前后多次读取，读取到的数据内容不一致

假设现在有两个事务A和B：

  • 事务A先查询Jay的余额，查到结果是100
  • 这时候事务B 对Jay的账户余额进行扣减，扣去10后，提交事务
  • 事务A再去查询Jay的账户余额发现变成了90

不可重复读

事务A被事务B干扰到了!在事务A范围内，两个相同的查询，读取同一条记录，却返回了不同的数据，这就是不可重复读。

1.3.3 幻读

如果一个事务先根据某些搜索条件查询出一些记录，在该事务未提交时，另一个事务写入了一些符合那些搜索条件的记录(如insert、delete、update)，就意味着发生了幻读。

假设现在有两个事务A、B：

  • 事务A先查询id大于2的账户记录，得到记录id=2和id=3的两条记录
  • 这时候，事务B开启，插入一条id=4的记录，并且提交了
  • 事务A再去执行相同的查询，却得到了id=2,3,4的3条记录了。

幻读

事务A查询一个范围的结果集，另一个并发事务B往这个范围中插入新的数据，并提交事务，然后事务A再次查询相同的范围，两次读取到的结果集却不一样了，这就是幻读。

1.4 四大隔离级别

为了解决并发事务存在的脏读、不可重复读、幻读等问题，数据库大叔设计了四种隔离级别。分别是读未提交，读已提交，可重复读，串行化(Serializable)。

1.4.1 读未提交

读未提交隔离级别，只限制了两个数据不能同时修改，但是修改数据的时候，即使事务未提交，都是可以被别的事务读取到的，这级别的事务隔离有脏读、重复读、幻读的问题;

1.4.2 读已提交

读已提交隔离级别，当前事务只能读取到其他事务提交的数据，所以这种事务的隔离级别解决了脏读问题，但还是会存在重复读、幻读问题;

1.4 3 可重复读

可重复读隔离级别，限制了读取数据的时候，不可以进行修改，所以解决了重复读的问题，但是读取范围数据的时候，是可以插入数据，所以还会存在幻读问题;

1.4.4 串行化

事务最高的隔离级别，在该级别下，所有事务都是进行串行化顺序执行的。可以避免脏读、不可重复读与幻读所有并发问题。但是这种事务隔离级别下，事务执行很耗性能。

1.4.5 四大隔离级别，都会存在哪些并发问题呢

隔离级别 脏读 不可重复读 幻读
读未提交 √ √ √
读已提交 × √ √
可重复读 × × √
串行化 × × ×

1.5 数据库是如何保证事务的隔离性的呢?

数据库是通过加锁，来实现事务的隔离性的。这就好像，如果你想一个人静静，不被别人打扰，你就可以在房门上加上一把锁。

加锁确实好使，可以保证隔离性。比如串行化隔离级别就是加锁实现的。但是频繁的加锁，导致读数据时，没办法修改，修改数据时，没办法读取，大大降低了数据库性能。

那么，如何解决加锁后的性能问题的?

答案就是,MVCC多版本并发控制!它实现读取数据不用加锁，可以让读取数据同时修改。修改数据时同时可读取。

2. 什么是 MVCC?

MVCC，即Multi-Version Concurrency Control (多版本并发控制)。它是一种并发控制的方法，一般在数据库管理系统中，实现对数据库的并发访问，在编程语言中实现事务内存。

通俗的讲，数据库中同时存在多个版本的数据，并不是整个数据库的多个版本，而是某一条记录的多个版本同时存在，在某个事务对其进行操作的时候，需要查看这一条记录的隐藏列事务版本id，比对事务id并根据事物隔离级别去判断读取哪个版本的数据。

数据库隔离级别读已提交、可重复读 都是基于MVCC实现的，相对于加锁简单粗暴的方式，它用更好的方式去处理读写冲突，能有效提高数据库并发性能。

3. MVCC实现的关键知识点

3.1 事务版本号

事务每次开启前，都会从数据库获得一个自增长的事务ID，可以从事务ID判断事务的执行先后顺序。这就是事务版本号。

3.2 隐式字段

对于InnoDB存储引擎，每一行记录都有两个隐藏列trx_id、roll_pointer，如果表中没有主键和非NULL唯一键时，则还会有第三个隐藏的主键列row_id。

列名 是否必须 描述
row_id 否 单调递增的行ID，不是必需的，占用6个字节。
trx_id 是 记录操作该数据事务的事务ID
roll_pointer 是 这个隐藏列就相当于一个指针，指向回滚段的undo日志

3.3 undo log

undo log，回滚日志，用于记录数据被修改前的信息。在表记录修改之前，会先把数据拷贝到undo log里，如果事务回滚，即可以通过undo log来还原数据。

可以这样认为，当delete一条记录时，undo log 中会记录一条对应的insert记录，当update一条记录时，它记录一条对应相反的update记录。

undo log有什么用途呢?

  • 事务回滚时，保证原子性和一致性。
  • 用于MVCC快照读。

3.4 版本链

多个事务并行操作某一行数据时，不同事务对该行数据的修改会产生多个版本，然后通过回滚指针(roll_pointer)，连成一个链表，这个链表就称为版本链。如下：

版本链

其实，通过版本链，我们就可以看出事务版本号、表格隐藏的列和undo log它们之间的关系。我们再来小分析一下。

1）假设现在有一张core_user表，表里面有一条数据,id为1，名字为孙权：

2）现在开启一个事务A：对core_user表执行update core_user set name ="曹操" where id=1,会进行如下流程操作

  • 首先获得一个事务ID=100
  • 把core_user表修改前的数据,拷贝到undo log
  • 修改core_user表中，id=1的数据，名字改为曹操
  • 把修改后的数据事务Id=101改成当前事务版本号，并把roll_pointer指向undo log数据地址。

3.5 快照读和当前读

快照读： 读取的是记录数据的可见版本(有旧的版本)。不加锁,普通的select语句都是快照读,如：

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. select * from core_user where id > 2;
    2.

当前读：读取的是记录数据的最新版本，显式加锁的都是当前读

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. select * from core_user where id > 2 for update;
    2. 
  
  
  
  
  2. select * from account where id>2 lock in share mode;
    3.

3.6 Read View

  • Read View是什么呢? 它就是事务执行SQL语句时，产生的读视图。实际上在innodb中，每个SQL语句执行前都会得到一个Read View。
  • Read View有什么用呢? 它主要是用来做可见性判断的，即判断当前事务可见哪个版本的数据~

Read View是如何保证可见性判断的呢?我们先看看Read view 的几个重要属性

  • m_ids:当前系统中那些活跃(未提交)的读写事务ID, 它数据结构为一个List。
  • min_limit_id:表示在生成Read View时，当前系统中活跃的读写事务中最小的事务id，即m_ids中的最小值。
  • max_limit_id:表示生成Read View时，系统中应该分配给下一个事务的id值。
  • creator_trx_id: 创建当前Read View的事务ID

Read view 匹配条件规则如下：

  • 如果数据事务ID trx_id < min_limit_id，表明生成该版本的事务在生成Read View前，已经提交(因为事务ID是递增的)，所以该版本可以被当前事务访问。
  • 如果trx_id>= max_limit_id，表明生成该版本的事务在生成ReadView后才生成，所以该版本不可以被当前事务访问。
  • 如果 min_limit_id =

(1).如果m_ids包含trx_id,则代表Read View生成时刻，这个事务还未提交，但是如果数据的trx_id等于creator_trx_id的话，表明数据是自己生成的，因此是可见的。

(2)如果m_ids包含trx_id，并且trx_id不等于creator_trx_id，则Read View生成时，事务未提交，并且不是自己生产的，所以当前事务也是看不见的;

(3).如果m_ids不包含trx_id，则说明你这个事务在Read View生成之前就已经提交了，修改的结果，当前事务是能看见的。

4. MVCC实现原理分析

4.1 查询一条记录，基于MVCC，是怎样的流程

  • 获取事务自己的版本号，即事务ID
  • 获取Read View
  • 查询得到的数据，然后Read View中的事务版本号进行比较。
  • 如果不符合Read View的可见性规则， 即就需要Undo log中历史快照;
  • 最后返回符合规则的数据

InnoDB 实现MVCC，是通过Read View+ Undo Log 实现的，Undo Log 保存了历史快照，Read View可见性规则帮助判断当前版本的数据是否可见。

4.2 读已提交(RC)隔离级别，存在不可重复读问题的分析历程

创建core_user表，插入一条初始化数据,如下：

隔离级别设置为读已提交(RC)，事务A和事务B同时对core_user表进行查询和修改操作。

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. 事务A: select * fom core_user where id=1
    2. 
  
  
  
  
  2. 事务B: update core_user set name =”曹操”
    3.

执行流程如下：

最后事务A查询到的结果是，name=曹操的记录，我们基于MVCC，来分析一下执行流程：

(1). A开启事务，首先得到一个事务ID为100

(2).B开启事务，得到事务ID为101

(3).事务A生成一个Read View，read view对应的值如下

变量 值
m_ids 100，101
max_limit_id 102
min_limit_id 100
creator_trx_id 100

然后回到版本链：开始从版本链中挑选可见的记录：

版本链

由图可以看出，最新版本的列name的内容是孙权，该版本的trx_id值为100。开始执行read view可见性规则校验：

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. min_limit_id(100)=
  
  
  
  
  2. creator_trx_id = trx_id =100;
    3.

由此可得，trx_id=100的这个记录，当前事务是可见的。所以查到是name为孙权的记录。

(4). 事务B进行修改操作，把名字改为曹操。把原数据拷贝到undo log,然后对数据进行修改，标记事务ID和上一个数据版本在undo log的地址。

(5) 提交事务

(6) 事务A再次执行查询操作，新生成一个Read View，Read View对应的值如下

变量 值
m_ids 100
max_limit_id 102
min_limit_id 100
creator_trx_id 100

然后再次回到版本链：从版本链中挑选可见的记录：

从图可得，最新版本的列name的内容是曹操，该版本的trx_id值为101。开始执行Read View可见性规则校验：

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. min_limit_id(100)=
  
  
  
  
  2. 但是,trx_id=101，不属于m_ids集合
    3.

因此，trx_id=101这个记录，对于当前事务是可见的。所以SQL查询到的是name为曹操的记录。

综上所述，在读已提交(RC)隔离级别下，同一个事务里，两个相同的查询，读取同一条记录(id=1)，却返回了不同的数据(第一次查出来是孙权，第二次查出来是曹操那条记录)，因此RC隔离级别，存在不可重复读并发问题。

4.3 可重复读(RR)隔离级别，解决不可重复读问题的分析

在RR隔离级别下，是如何解决不可重复读问题的呢?我们一起再来看下，

还是4.2小节那个流程，还是这个事务A和事务B，如下：

4.3.1 不同隔离级别下，Read View的工作方式不同

实际上，各种事务隔离级别下的Read view工作方式，是不一样的，RR可以解决不可重复读问题，就是跟Read view工作方式有关。

  • 在读已提交(RC)隔离级别下，同一个事务里面，每一次查询都会产生一个新的Read View副本，这样就可能造成同一个事务里前后读取数据可能不一致的问题(不可重复读并发问题)。
begin  
select * from core_user where id =1 生成一个Read View
/ /
/ /
select * from core_user where id =1 生成一个Read View

在可重复读(RR)隔离级别下，一个事务里只会获取一次read view，都是副本共用的，从而保证每次查询的数据都是一样的。

begin  
select * from core_user where id =1 生成一个Read View
/  
/  
select * from core_user where id =1 共用一个Read View副本

4.3.2 实例分析

我们穿越下，回到刚4.2的例子，然后执行第2个查询的时候：

事务A再次执行查询操作，复用老的Read View副本，Read View对应的值如下

变量 值
m_ids 100，101
max_limit_id 102
min_limit_id 100
creator_trx_id 100

然后再次回到版本链：从版本链中挑选可见的记录：

从图可得，最新版本的列name的内容是曹操，该版本的trx_id值为101。开始执行read view可见性规则校验：

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. min_limit_id(100)=
  
  
  
  
  2. 因为m_ids{100,101}包含trx_id（101），
    3. 
  
  
  
  
  3. 并且creator_trx_id (100) 不等于trx_id（101）
    4.

所以，trx_id=101这个记录，对于当前事务是不可见的。这时候呢，版本链roll_pointer跳到下一个版本，trx_id=100这个记录，再次校验是否可见：

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. min_limit_id(100)=
  
  
  
  
  2. 因为m_ids{100,101}包含trx_id（100），
    3. 
  
  
  
  
  3. 并且creator_trx_id (100) 等于trx_id（100）
    4.

所以，trx_id=100这个记录，对于当前事务是可见的，所以两次查询结果，都是name=孙权的那个记录。即在可重复读(RR)隔离级别下，复用老的Read View副本，解决了不可重复读的问题。

4.4 网络江湖传说，MVCC是否解决了幻读问题呢?

网络江湖有个传说，说MVCC的RR隔离级别，解决了幻读问题，我们来一起分析一下。

4.4.1 RR级别下，一个快照读的例子，不存在幻读问题

由图可得，步骤2和步骤6查询结果集没有变化，看起来RR级别是已经解决幻读问题啦~

4.4.2 RR级别下，一个当前读的例子

假设现在有个account表，表中有4条数据，RR级别。

  • 开启事务A，执行当前读，查询id>2的所有记录。
  • 再开启事务B，插入id=5的一条数据。

流程如下：

显然，事务B执行插入操作时，阻塞了~因为事务A在执行select ... lock in share mode(当前读)的时候，不仅在id = 3,4 这2条记录上加了锁，而且在id > 2这个范围上也加了间隙锁。

因此，我们可以发现，RR隔离级别下，加锁的select, update, delete等语句，会使用间隙锁+ 临键锁，锁住索引记录之间的范围，避免范围间插入记录，以避免产生幻影行记录，那就是说RR隔离级别解决了幻读问题?

4.4.3 这种特殊场景，似乎有幻读问题

其实，上图事务A中，多加了update account set balance=200 where id=5;这步操作，同一个事务，相同的sql，查出的结果集不同了，这个结果，就符合了幻读的定义~

这个问题，亲爱的朋友，你觉得它算幻读问题吗，所以RR隔离级别，还是存在幻读问题吧?欢迎大家评论区留言哈。

参考资料

[1]数据库基础(四)Innodb MVCC实现原理: https://zhuanlan.zhihu.com/p/52977862

新闻名称：看一遍就理解：MVCC原理详解
分享URL：http://www.shufengxianlan.com/qtweb/news33/88883.html

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