数据库事务特征、数据库隔离级别，各级别数据库加锁情况(含实操)-

上节回顾

上篇记录了我对MySQL 事务 隔离级别** read uncommitted **的理解。
这篇记录我对 MySQL 事务隔离级别 read committed & MVCC 的理解。

前言

可以很负责任的跟大家说，MySQL 中的此隔离级别不单单是通过加锁实现的，实际上还有repeatable read 隔离级别，其实这两个隔离级别效果的实现还需要一个辅助，这个辅助就是MVCC-多版本并发控制，但其实它又不是严格意义上的多版本并发控制，是不是很懵，没关系，我们一一剖析。

目录

1.单纯加锁是怎么实现 read committed 的?
2.真实的演示情况是什么样子的？
3.MVCC 实现原理？
4.对于InnoDB MVCC 实现原理的反思

1.单纯加锁是怎么实现 read committed 的?

从此隔离级别效果入手：事务只能读其他事务已提交的的记录。
数据库事务隔离级别的实现，InnoDB 支持行级锁，写时加的是行级排他锁(X lock)，那么当其他事务访问另一个事务正在update (除select操作外其他操作本质上都是写操作)的同一条记录时，事务的读操作会被阻塞。所以只能等到记录(其实是索引上的锁)上的排他锁释放后才能进行访问，也就是事务提交的时候。这样确实能实现read commited隔离级别效果。
数据库这样做确实可以实现 事务只能读其他事务已提交的的记录 的效果，但是这是很低效的一种做法，为什么呢？因为对于大部分应用来说，读操作是多于写操作的，当写操作加锁时，那么读操作全部被阻塞，这样会导致应用的相应能力受数据库的牵制。

2.真实的演示情况是什么样子的？

看如下操作：
1.开启两个客户端实例,设置事务隔离级别为read committed，并各自开启事务。

 set transaction isolation level read committed;
 set autocommit = 0;
 begin；

2.客户端1做更新操作：

update test set name = '测试' where id =32;

结果如下图所示：

3.客户端2做查询操作：

select name from test where id = 32;

结果如下所示：

这时估计你有疑问了，正在 被客户端1 upate 的记录，客户端2还能无阻塞的读到，而且读到的是未更改之前的数据。
那就是 InnoDB 的辅助打得好，因为内部使用了 MVCC 机制，实现了一致性非阻塞读，大大提高了并发读写效率，写不影响读，且读到的事记录的镜像版本。

下面开始介绍 MVCC 原理。

3.MVCC 实现原理

网上对 MVCC 实现原理 的讲述五花八门，良莠不齐。
包括《高性能MySQL》对 MVCC 的讲解只是停留在表象，并没有结合源码去分析。当然绝大多数人还是相信这本书的，从来没有进行深剖，思考。
如下是 《高性能MySQL》对 MVCC实现原理 的描述：

"InnoDB的 MVCC ，是通过在每行记录的后面保存两个隐藏的列来实现的。这两个列，
一个保存了行的创建时间，一个保存了行的过期时间，
当然存储的并不是实际的时间值，而是系统版本号。"

就是这本书，蒙蔽了真理，害人不浅。

我们还是看源码吧：

1.记录的隐藏列
其实有三列

在Mysql中MVCC是在Innodb存储引擎中得到支持的，Innodb为每行记录都实现了三个隐藏字段：

6字节的事务ID（DB_TRX_ID）

7字节的回滚指针（DB_ROLL_PTR）

隐藏的ID

6字节的事物ID用来标识该行所述的事务，7字节的回滚指针需要了解下Innodb的事务模型。

2.MVCC 实现的依赖项
MVCC 在mysql 中的实现依赖的是 undo log 与 read view。

1.undo log: undo log中记录的是数据表记录行的多个版本，也就是事务执行过程中的回滚段,其实就是MVCC 中的一行原始数据的多个版本镜像数据。
2.read view: 主要用来判断当前版本数据的可见性。

3.undo log

undo log是为回滚而用，具体内容就是copy事务前的数据库内容（行）到undo buffer，在适合的时间把undo buffer中的内容刷新到磁盘。undo buffer与redo buffer一样，也是环形缓冲，但当缓冲满的时候，undo buffer中的内容会也会被刷新到磁盘；与redo log不同的是，磁盘上不存在单独的undo log文件，所有的undo log均存放在主ibd数据文件中（表空间），即使客户端设置了每表一个数据文件也是如此。

我们通过行的更新过程来看下undo log 是如何形成的？

3.1 行的更新过程
下面演示下事务对某行记录的更新过程：

1. 初始数据行

   
   
   

   F1～F6是某行列的名字，1～6是其对应的数据。后面三个隐含字段分别对应该行的事务号和回滚指针，假如这条数据是刚INSERT的，可以认为ID为1，其他两个字段为空。
   2.事务1更改该行的各字段的值

   
   
   当事务1更改该行的值时，会进行如下操作：
   用排他锁锁定该行
   

   记录redo log
   把该行修改前的值Copy到undo log，即上图中下面的行
   修改当前行的值，填写事务编号，使回滚指针指向undo log中的修改前的行
   3.事务2修改该行的值

   
   
   与事务1相同，此时undo log，中有有两行记录，并且通过回滚指针连在一起。

4.read view 判断当前版本数据项是否可见

在innodb中，创建一个新事务的时候，innodb会将当前系统中的活跃事务列表（trx_sys->trx_list）创建一个副本（read view），副本中保存的是系统当前不应该被本事务看到的其他事务id列表。当用户在这个事务中要读取该行记录的时候，innodb会将该行当前的版本号与该read view进行比较。
具体的算法如下:

1. 设该行的当前事务id为trx_id_0，read view中最早的事务id为trx_id_1, 最迟的事务id为trx_id_2。
2. 如果trx_id_0< trx_id_1的话，那么表明该行记录所在的事务已经在本次新事务创建之前就提交了，所以该行记录的当前值是可见的。跳到步骤6.
3. 如果trx_id_0>trx_id_2的话，那么表明该行记录所在的事务在本次新事务创建之后才开启，所以该行记录的当前值不可见.跳到步骤5。
4. 如果trx_id_1<=trx_id_0<=trx_id_2, 那么表明该行记录所在事务在本次新事务创建的时候处于活动状态，从trx_id_1到trx_id_2进行遍历，如果trx_id_0等于他们之中的某个事务id的话，那么不可见。跳到步骤5.
5. 从该行记录的DB_ROLL_PTR指针所指向的回滚段中取出最新的undo-log的版本号，将它赋值该trx_id_0，然后跳到步骤2.
6. 将该可见行的值返回。

需要注意的是，新建事务(当前事务)与正在内存中commit 的事务不在活跃事务链表中。

对应代码如下：

函数：read_view_sees_trx_id。
read_view中保存了当前全局的事务的范围：
【low_limit_id， up_limit_id】
1. 当行记录的事务ID小于当前系统的最小活动id，就是可见的。
　　if (trx_id < view->up_limit_id) {
　　　　return(TRUE);
　　}
2. 当行记录的事务ID大于当前系统的最大活动id，就是不可见的。
　　if (trx_id >= view->low_limit_id) {
　　　　return(FALSE);
　　}
3. 当行记录的事务ID在活动范围之中时，判断是否在活动链表中，如果在就不可见，如果不在就是可见的。
　　for (i = 0; i < n_ids; i++) {
　　　　trx_id_t view_trx_id
　　　　　　= read_view_get_nth_trx_id(view, n_ids - i - 1);
　　　　if (trx_id <= view_trx_id) {
　　　　return(trx_id != view_trx_id);
　　　　}
　　}

5 事务隔离级别的影响

但是：对于两张不同的事务隔离级别
　　tx_isolation='READ-COMMITTED': 语句级别的一致性：只要当前语句执行前已经提交的数据都是可见的。
　　tx_isolation='REPEATABLE-READ'; 语句级别的一致性：只要是当前事务执行前已经提交的数据都是可见的。
针对这两张事务的隔离级别，使用相同的可见性判断逻辑是如何做到不同的可见性的呢？

6.不同隔离级别下read view的生成原则

这里就要看看read_view的生成机制：
1. read-commited:
　　函数：ha_innobase::external_lock
　　if (trx->isolation_level <= TRX_ISO_READ_COMMITTED
　　　　&& trx->global_read_view) {
　　　　/* At low transaction isolation levels we let
　　　　each consistent read set its own snapshot */
　　read_view_close_for_mysql(trx);
即：在每次语句执行的过程中，都关闭read_view, 重新在row_search_for_mysql函数中创建当前的一份read_view。
这样就可以根据当前的全局事务链表创建read_view的事务区间，实现read committed隔离级别。
2. repeatable read：
　　在repeatable read的隔离级别下，创建事务trx结构的时候，就生成了当前的global read view。

使用trx_assign_read_view函数创建，一直维持到事务结束，这样就实现了repeatable read隔离级别。

正是因为6中的read view 生成原则，导致在不同隔离级别()下,read committed 总是读最新一份快照数据，而repeatable read 读事务开始时的行数据版本。

4.InnoDB MVCC 实现原理的深刻反思

上述更新前建立undo log，根据各种策略读取时非阻塞就是MVCC，undo log中的行就是MVCC中的多版本，这个可能与我们所理解的MVCC有较大的出入。

一般我们认为MVCC有下面几个特点：

每行数据都存在一个版本，每次数据更新时都更新该版本
修改时Copy出当前版本随意修改，个事务之间无干扰
保存时比较版本号，如果成功（commit），则覆盖原记录；失败则放弃copy（rollback）
就是每行都有版本号，保存时根据版本号决定是否成功，听起来含有乐观锁的味道。。。，而

Innodb的实现方式是：

事务以排他锁的形式修改原始数据
把修改前的数据存放于undo log，通过回滚指针与主数据关联
修改成功（commit）啥都不做，失败则恢复undo log中的数据（rollback）

二者最本质的区别是，当修改数据时是否要排他锁定，如果锁定了还算不算是MVCC？

Innodb的实现真算不上MVCC，因为并没有实现核心的多版本共存，undo
log中的内容只是串行化的结果，记录了多个事务的过程，不属于多版本共存。但理想的MVCC是难以实现的，当事务仅修改一行记录使用理想的MVCC模式
是没有问题的，可以通过比较版本号进行回滚；但当事务影响到多行数据时，理想的MVCC据无能为力了。

比如，如果Transaciton1执行理想的MVCC，修改Row1成功，而修改Row2失败，此时需要回滚Row1，但因为Row1没有被
锁定，其数据可能又被Transaction2所修改，如果此时回滚Row1的内容，则会破坏Transaction2的修改结果，导致
Transaction2违反ACID。

理想MVCC难以实现的根本原因在于企图通过乐观锁代替二段提交。修改两行数据，但为了保证其一致性，与修改两个分布式系统中的数据并无区别，
而二提交是目前这种场景保证一致性的唯一手段。二段提交的本质是锁定，乐观锁的本质是消除锁定，二者矛盾，故理想的MVCC难以真正在实际中被应
用，Innodb只是借了MVCC这个名字，提供了读的非阻塞而已。

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