本篇作为学习笔记，文章内容来自“极客时间”专栏《MySQL实战45讲》，如有侵权，请告知，必即时删除。
举一个例子，下面是一个只有两行的表的初始化语句。
mysql> CREATE TABLE `t` (
`id` int(11) NOT NULL,
`k` int(11) DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB;
insert into t(id, k) values(1,1),(2,2);
MVCC1.png
begin/start transaction 命令并不是一个事务的起点，在执行到它们之后的第一个操作 InnoDB 表的语句，事务才真正启动。如果你想要马上启动一个事务，可以使用 start transaction with consistent snapshot 这个命令。
这时，如果我告诉你事务 B 查到的 k 的值是 3，而事务 A 查到的 k 的值是 1，你是不是感觉有点晕呢？
在可重复读隔离级别下，事务在启动的时候就“拍了个快照”。注意，这个快照是基于整库的。
InnoDB 里面每个事务有一个唯一的事务 ID，叫作 transaction id。它是在事务开始的时候向 InnoDB 的事务系统申请的，是按申请顺序严格递增的。
而每行数据也都是有多个版本的。每次事务更新数据的时候，都会生成一个新的数据版本，并且把 transaction id 赋值给这个数据版本的事务 ID，记为 row trx_id。同时，旧的数据版本要保留，并且在新的数据版本中，能够有信息可以直接拿到它。
也就是说，数据表中的一行记录，其实可能有多个版本 (row)，每个版本有自己的 row trx_id。
如图所示，就是一个记录被多个事务连续更新后的状态。
MVCC2.png
实际上，图中的三个虚线箭头，就是 undo log；而 V1、V2、V3 并不是物理上真实存在的，而是每次需要的时候根据当前版本和 undo log 计算出来的。比如，需要 V2 的时候，就是通过 V4 依次执行 U3、U2 算出来。
一个事务只需要在启动的时候声明说，“以我启动的时刻为准，如果一个数据版本是在我启动之前生成的，就认；如果是我启动以后才生成的，我就不认，我必须要找到它的上一个版本”。当然，如果“上一个版本”也不可见，那就得继续往前找。还有，如果是这个事务自己更新的数据，它自己还是要认的。
在实现上， InnoDB 为每个事务构造了一个数组，用来保存这个事务启动瞬间，当前正在“活跃”的所有事务 ID。“活跃”指的就是，启动了但还没提交。
数组里面事务 ID 的最小值记为低水位，当前系统里面已经创建过的事务 ID 的最大值加 1 记为高水位。这个视图数组和高水位，就组成了当前事务的一致性视图（read-view）。
而数据版本的可见性规则，就是基于数据的 row trx_id 和这个一致性视图的对比结果得到的。这个视图数组把所有的 row trx_id 分成了几种不同的情况。
MVCC3.png
这样，对于当前事务的启动瞬间来说，一个数据版本的 row trx_id，有以下几种可能：
- 如果落在绿色部分，表示这个版本是已提交的事务或者是当前事务自己生成的，这个数据是可见的；
- 如果落在红色部分，表示这个版本是由将来启动的事务生成的，是肯定不可见的；
- 如果落在黄色部分，那就包括两种情况
a. 若 row trx_id 在数组中，表示这个版本是由还没提交的事务生成的，不可见；
b. 若 row trx_id 不在数组中，表示这个版本是已经提交了的事务生成的，可见。
接下来，我们继续看一下图 1 中的三个事务，分析下事务 A 的语句返回的结果，为什么是 k=1。这里，我们不妨做如下假设：
- 事务 A 开始前，系统里面只有一个活跃事务 ID 是 99；
- 事务 A、B、C 的版本号分别是 100、101、102，且当前系统里只有这四个事务；
- 三个事务开始前，(1,1）这一行数据的 row trx_id 是 90。
这样，事务 A 的视图数组就是[99,100], 事务 B 的视图数组是[99,100,101], 事务 C 的视图数组是[99,100,101,102]。
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第一个有效更新是事务 C，把数据从 (1,1) 改成了 (1,2)。这时候，这个数据的最新版本的 row trx_id 是 102，而 90 这个版本已经成为了历史版本。
第二个有效更新是事务 B，把数据从 (1,2) 改成了 (1,3)。这时候，这个数据的最新版本（即 row trx_id）是 101，而 102 又成为了历史版本。
现在事务 A 要来读数据了，它的视图数组是[99,100]。当然了，读数据都是从当前版本读起的。所以，事务 A 查询语句的读数据流程是这样的：
- 找到 (1,3) 的时候，判断出 row trx_id=101，比高水位大，处于红色区域，不可见；
- 接着，找到上一个历史版本，一看 row trx_id=102，比高水位大，处于红色区域，不可见；
- 再往前找，终于找到了（1,1)，它的 row trx_id=90，比低水位小，处于绿色区域，可见。
这样执行下来，虽然期间这一行数据被修改过，但是事务 A 不论在什么时候查询，看到这行数据的结果都是一致的，所以我们称之为一致性读。
更新逻辑
事务 B 的 update 语句，如果按照一致性读，好像结果不对哦？
事务 B 的视图数组是先生成的，之后事务 C 才提交，不是应该看不见 (1,2) 吗，怎么能算出 (1,3) 来？
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是的，如果事务 B 在更新之前查询一次数据，这个查询返回的 k 的值确实是 1。但是，当它要去更新数据的时候，就不能再在历史版本上更新了，否则事务 C 的更新就丢失了。因此，事务 B 此时的 set k=k+1 是在（1,2）的基础上进行的操作。
所以，这里就用到了这样一条规则：更新数据都是先读后写的，而这个读，只能读当前的值，称为“当前读”（current read）。
因此，在更新的时候，当前读拿到的数据是 (1,2)，更新后生成了新版本的数据 (1,3)，这个新版本的 row trx_id 是 101。
所以，在执行事务 B 查询语句的时候，一看自己的版本号是 101，最新数据的版本号也是 101，是自己的更新，可以直接使用，所以查询得到的 k 的值是 3。
假设事务 C 不是马上提交的，而是变成了下面的事务 C’，会怎么样呢？
MVCC6.png
事务 C’的不同是，更新后并没有马上提交，在它提交前，事务 B 的更新语句先发起了。前面说过了，虽然事务 C’还没提交，但是 (1,2) 这个版本也已经生成了，并且是当前的最新版本。那么，事务 B 的更新语句会怎么处理呢？
事务 C’没提交，也就是说 (1,2) 这个版本上的写锁还没释放。而事务 B 是当前读，必须要读最新版本，而且必须加锁，因此就被锁住了，必须等到事务 C’释放这个锁，才能继续它的当前读。
可重复读的核心就是一致性读（consistent read）；而事务更新数据的时候，只能用当前读。如果当前的记录的行锁被其他事务占用的话，就需要进入锁等待。
而读提交的逻辑和可重复读的逻辑类似，它们最主要的区别是：
- 在可重复读隔离级别下，只需要在事务开始的时候创建一致性视图，之后事务里的其他查询都共用这个一致性视图；
- 在读提交隔离级别下，每一个语句执行前都会重新算出一个新的视图。
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