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浅谈MySQL中的MVCC

浅谈MySQL中的MVCC

作者: 程序员小韩 | 来源:发表于2022-03-17 10:50 被阅读0次

    上一篇我们简单聊了聊MySQL中LRU算法的实现,那么这一篇我们聊聊MySQL的另一个重点——MVCC(多版本并发控制);

    一、什么是MVCC

         MVCC,全称Multi-Version Concurrency Control,即多版本并发控制。MVCC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。

        MVCC在MySQL InnoDB中的实现主要是为了提高数据库并发性能,用更好的方式去处理读-写冲突,做到即使有读写冲突时,也能做到不加锁,非阻塞并发读。

        举个例子,程序员A正在读数据库中某些内容,而程序员B正在给这些内容做修改(假设是在一个事务内修改,大概持续10s左右),A在这10s内 则可能看到一个不一致的数据,在B没有提交前,如何让A能够一直读到的数据都是一致的呢

    有几种处理方法:

        第一种:基于锁的并发控制,程序员B开始修改数据时,给这些数据加上锁,程序员A这时再读,就发现读取不了,处于等待情况,只能等B操作完才能读数据,这保证A不会读到一个不一致的数据,但是这个会影响程序的运行效率。

        还有一种就是:MVCC,每个用户连接数据库时,看到的都是某一特定时刻的数据库快照,在B的事务没有提交之前,A始终读到的是某一特定时刻的数据库快照,不会读到B事务中的数据修改情况,直到B事务提交,才会读取B的修改内容。


    二、什么是当前读和快照读

    在学习MVCC多版本并发控制之前,我们必须先了解一下,什么是MySQL InnoDB下的当前读和快照读?

        当前读:

            像select 语句 :lock in share mode(共享锁), select 语句 for update ; update, insert ,delete(排他锁)这些操作都是一种当前读,为什么叫当前读?就是它读取的是记录的最新版本,读取时还要保证其他并发事务不能修改当前记录,会对读取的记录进行加锁。

        快照读:

            像不加锁的select * from 操作就是快照读,即不加锁的非阻塞读,不涉及其他锁之间的冲突;快照读的前提是隔离级别不是串行级别,串行级别下的快照读会退化成当前读;之所以出现快照读的情况,是基于提高并发性能的考虑,快照读的实现是基于多版本并发控制,即MVCC,可以认为MVCC是行锁的一个变种,但它在很多情况下,避免了加锁操作,降低了开销;既然是基于多版本,即快照读可能读到的并不一定是数据的最新版本,而有可能是之前的历史版本。

         说白了MVCC就是为了实现读(select)-写冲突不加锁,而这个读指的就是快照读, 而非当前读,当前读实际上是一种加锁的操作,是悲观锁的实现。


    三、MVCC的实现原理

        MVCC的目的就是多版本并发控制,在数据库中的实现,就是为了解决读写冲突,它的实现原理主要是依赖记录中的 3个隐式字段,undo日志 ,Read View 来实现的。所以我们先来看看这个三个point的概念:

        每行记录除了我们自定义的字段外,还有数据库隐式定义的DB_TRX_ID、DB_ROLL_PTR、DB_ROW_ID等字段

      •  DB_TRX_ID:    6byte,最近修改(修改/插入)事务ID:记录创建这条记录/最后一次修改该记录的事务ID

      • DB_ROLL_PTR:   7byte,回滚指针,指向这条记录的上一个版本(存储于rollback segment里)

      • DB_ROW_ID:        6byte,隐含的自增ID(隐藏主键),如果数据表没有主键,InnoDB会自动以DB_ROW_ID产生一个聚集索引

      undo log日志主要分为两种:

          

          • insert undo log: 代表事务在insert新记录时产生的undo log, 只在事务回滚时需要,并且在事务提交后可以被立即丢弃

          • update undo log:  事务在进行update或delete时产生的undo log; 不仅在事务回滚时需要,在快照读(select,当读的过程中有写的事务开始和提交,会造成读数据的脏读、不可重复读、幻读等)时也需要;所以不能随便删除,只有在快速读或事务回滚不涉及该日志时,对应的日志才会被purge线程统一清除。

      purge:

          从前面的分析可以看出,为了实现InnoDB的MVCC机制,更新或者删除操作都只是设置一下老记录的deleted_bit,并不真正将过时的记录删除。    

         为了节省磁盘空间,InnoDB有专门的purge线程来清理deleted_bit为true的记录。为了不影响MVCC的正常工作,purge线程自己也维护了一个read view(这个read view相当于系统中最老活跃事务的read view);

          如果某个记录的deleted_bit为true,并且DB_TRX_ID相对于purge线程的read view可见,那么这条记录一定是可以被安全清除的。

      举个例子说明下:

      1、 比如一个有个事务插入person表插入了一条新记录,记录如下,name为Jerry, age为24岁,隐式主键是1,事务ID和回滚指针,我们假设为NULL

      2、现在来了一个事务1对该记录的name做出了修改,改为Tom。

          在事务1修改该行(记录)数据时,数据库会先对该行加排他锁,然后把该行数据拷贝到undo log中,作为旧记录,既在undo log中有当前行的拷贝副本;

          拷贝完毕后,修改该行name为Tom,并且修改隐藏字段的事务ID为当前事务1的ID, 我们默认从1开始,之后递增,回滚指针指向拷贝到undo log的副本记录,既表示我的上一个版本就是它

      3、又来了个事务2修改person表的同一个记录,将age修改为30岁 

          在事务2修改该行数据时,数据库也先为该行加锁

          然后把该行数据拷贝到undo log中,作为旧记录,发现该行记录已经有undo log了,那么最新的旧数据作为链表的表头,插在该行记录的undo log最前面。

          修改该行age为30岁,并且修改隐藏字段的事务ID为当前事务2的ID, 那就是2,回滚指针指向刚刚拷贝到undo log的副本记录

          事务提交,释放锁。

      四、ReadView

          ReadView说白了就是一个数据结构,在SQL开始的时候被创建。是事务进行快照读(select * from)操作的时候生产的读视图(Read View),在该事务执行的快照读的那一刻,会生成事务系统当前的一个快照,记录并维护系统当前活跃事务(未提交事务)的ID(当每个事务开启时,都会被分配一个ID, 这个ID是递增的,所以最新的事务,ID值越大)。

      ReadView{low_trx_id, up_trx_id, trx_ids}

        • low_trx_id表示该SQL启动时,当前事务链表中最大的事务id编号,也就是最近创建的除自身以外最大事务编号;

        • up_trx_id表示该SQL启动时,当前事务链表中最小的事务id编号,也就是当前系统中创建最早但还未提交的事务;

        • trx_ids表示所有事务链表中事务的id集合。

      上述3个成员组成了ReadView中的主要部分,简单图示如下:

            据上图所示,所有数据行上DATA_TRX_ID小于up_trx_id的记录,说明修改该行的事务在当前事务开启之前都已经提交完成,所以对当前事务来说,都是可见的。而对于DATA_TRX_ID大于low_trx_id的记录,说明修改该行记录的事务在当前事务之后,所以对于当前事务来说是不可见的。

            注意,ReadView是与SQL绑定的,而并不是事务,所以即使在同一个事务中,每次SQL启动时构造的ReadView的up_trx_id和low_trx_id也都是不一样的,至于DATA_TRX_ID大于low_trx_id本身出现也只有当多个SQL并发的时候,在一个SQL构造完ReadView之后,另外一个SQL修改了数据后又进行了提交,对于这种情况,数据其实是不可见的。

            最后,至于位于(up_trx_id, low_trx_id)中间的事务是否可见,这个需要根据不同的事务隔离级别来确定。对于RC的事务隔离级别来说,对于事务执行过程中,已经提交的事务的数据,对当前事务是可见的,也就是说上述图中,当前事务运行过程中,trx1~4中任意一个事务提交,对当前事务来说都是可见的;而对于RR隔离级别来说,事务启动时,已经开始的事务链表中的事务的所有修改都是不可见的,所以在RR级别下,low_trx_id基本保持与up_trx_id相同的值即可。

        最后借用一种图来解释MySQL中实现的MVCC。

        注:第四节插图来源网易数据库和大数据资深专家蒋鸿翔分享的文章中插图。原发表于其个人博客 。

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