MySQL：简述多版本并发控制MVCC

一、MVCC的概念

1、MVCC

数据库并发场景有三种，分别为：
（1）读读：不存在任何问题，也不需要并发控制。
（2）读写：有线程安全问题，可能会造成事务隔离性问题，可能遇到脏读、幻读、不可重复读。
（3）写写：有线程安全问题，可能存在更新丢失问题。

MVCC，全称Multi-Version Concurrency Control，即多版本并发控制。是一种用来解决读写冲突的无锁并发控制，也就是为事务分配单项增长的时间戳，为每个修改保存一个版本，版本与事务时间戳关联，读操作只读该事务开始前的数据库的快照，所以MVCC可以为数据库解决以下问题：
（1）在并发读写数据库时，可以做到在读操作时不用阻塞写操作，写操作也不用阻塞读操作，提高了数据库并发读写的性能；
（2）解决脏读、幻读、不可重复读等事务隔离问题，但是不能解决更新丢失问题。

2、当前读

像共享锁、排它锁、update、insert、delete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。

-- 共享锁
select lock in share mode();
-- 排他锁
select ... for update;

3、快照读

像不加锁的select操作就是快照读，即不加锁的非阻塞读。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。

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。

二、MVCC的实现原理

MVCC模块在MySQL中的具体实现是由三个隐式字段、Undo日志、ReadView三个组件来实现的。

MVCC 的实现方式：本质上，MVCC 就是用 UndoLog 链表实现。事务以排它锁的方式修改原始数据，把修改前的数据存放于 UndoLog，通过回滚指针与数据关联，如果修改成功，什么都不做，如果修改失败，则恢复 UndoLog中的数据。

1、隐式字段

InnoDB 每个聚簇索引都有 4 个隐藏字段，分别是主键（ROW_JD），最近更改的事务ID（TRX_ID），UndoLog 的指针（隔离核心），索引删除标记（当删除时，不会立即删除，而是打标记，然后异步删除）。本质上，MVCC 就是用 UndoLog 链表实现。
（1）DB_ROW_JD：6字节，隐藏的主键，如果数据表没有主键，那么innodb会自动生成一个6字节的row_id。
（2）DB_TRX_ID：6字节，最近修改事务id，记录创建这条记录或者最后一次修改该记录的事务id，是MVCC的核心。
（3）DB_ROLL_PTR：7字节，回滚指针，指向这条记录的上一个版本，用于配合UndoLog，指向上一个旧版本。
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2、UndoLog

UndoLog被称之为回滚日志，表示在进行insert，delete，update操作的时候产生的方便回滚的日志。
（1）当进行insert操作的时候，产生的UndoLog只在事务回滚的时候需要，并且在事务提交之后可以被立刻丢弃。
（2）当进行update和delete操作的时候，产生的UndoLog不仅仅在事务回滚的时候需要，在快照读的时候也需要，所以不能随便删除，只有在快照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。

当数据发生更新和删除操作的时候都只是设置一下老记录的deleted_bit，并不是真正的将过时的记录删除，因为为了节省磁盘空间，innodb有专门的purge线程来清除deleted_bit为true的记录，如果某个记录的deleted_id为true，并且DB_TRX_ID相对于purge线程的ReadView可见，那么这条记录一定是可以被清除的。

下面我们来看一下UndoLog生成的记录链
1、假设有一个事务编号为1的事务向表中插入一条记录，那么此时行数据的状态为：
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2、假设有第二个事务编号为2对该记录的name做出修改，改为lisi。
（1）在事务2修改该行记录数据时，数据库会对该行加排他锁，然后把该行数据拷贝到undolog中，作为旧记录，即在undolog中有当前行的拷贝副本。
（2）拷贝完毕后，修改该行name为lisi，并且修改隐藏字段的事务id为当前事务2的id，回滚指针指向拷贝到undolog的副本记录中。
（3）事务提交后，释放锁。
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3、假设有第三个事务编号为3对该记录的age做了修改，改为32。
（1）在事务3修改该行数据的时，数据库会对该行加排他锁。然后把该行数据拷贝到undolog中，作为旧纪录，发现该行记录已经有undolog了，那么最新的旧数据作为链表的表头，插在该行记录的undolog最前面。
（2）拷贝完毕后，修改该行age为32岁，并且修改隐藏字段的事务id为当前事务3的id，回滚指针指向刚刚拷贝的undolog的副本记录。
（3）事务提交，释放锁。
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从上述的一系列图中，大家可以发现，不同事务或者相同事务的对同一记录的修改，会导致该记录的undolog生成一条记录版本线性表，即链表，undolog的链首就是最新的旧记录，链尾就是最早的旧记录。

3、ReadView

Read View是事务进行快照读操作的时候生产的读视图，在该事务执行快照读的那一刻，会生成一个数据系统当前的快照，记录并维护系统当前活跃事务的id，事务的id值是递增的。

其实Read View的最大作用是用来做可见性判断的，也就是说当某个事务在执行快照读的时候，对该记录创建一个Read View的视图，把它当作条件去判断当前事务能够看到哪个版本的数据，有可能读取到的是最新的数据，也有可能读取的是当前行记录的undolog中某个版本的数据。

Read View遵循的可见性算法主要是将要被修改的数据的最新记录中的DB_TRX_ID（当前事务id）取出来，与系统当前其他活跃事务的id去对比，如果DB_TRX_ID跟Read View的属性做了比较，不符合可见性，那么就通过DB_ROLL_PTR回滚指针去取出undolog中的DB_TRX_ID做比较，即遍历链表中的DB_TRX_ID，直到找到满足条件的DB_TRX_ID,这个DB_TRX_ID所在的旧记录就是当前事务能看到的最新老版本数据。

Read View中的三个全局属性：
（1）trx_list：一个数值列表，用来维护Read View生成时刻系统正活跃的事务ID（1,2,3）。
（2）up_limit_id：记录trx_list列表中事务ID最小的ID（1）。
（3）low_limit_id：Read View生成时刻系统尚未分配的下一个事务ID（4）。

具体的比较规则如下：
（1）首先比较DB_TRX_ID < up_limit_id,如果小于，则当前事务能看到DB_TRX_ID所在的记录，如果大于等于进入下一个判断。
（2）接下来判断DB_TRX_ID >= low_limit_id,如果大于等于则代表DB_TRX_ID所在的记录在Read View生成后才出现的，那么对于当前事务肯定不可见，如果小于，则进入下一步判断。
（3）判断DB_TRX_ID是否在活跃事务中，如果在，则代表在Read View生成时刻，这个事务还是活跃状态，还没有commit，修改的数据，当前事务也是看不到，如果不在，则说明这个事务在Read View生成之前就已经开始commit，那么修改的结果是能够看见的。

三、MVCC的整体处理流程

假设有四个事务同时在执行，如下图所示：
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从上述表格中，我们可以看到，当事务2对某行数据执行了快照读，数据库为该行数据生成一个ReadView视图，可以看到事务1和事务3还在活跃状态，事务4在事务2快照读的前一刻提交了更新，所以，在Read View中记录了系统当前活跃事务1，3，维护在一个列表中。同时可以看到up_limit_id的值为1，而low_limit_id为5，如下图所示：
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在上述的例子中，只有事务4修改过该行记录，并在事务2进行快照读前，就提交了事务，所以该行当前数据的undolog如下所示：

当事务2在快照读该行记录的是，会拿着该行记录的DB_TRX_ID去跟up_limit_id、lower_limit_id和活跃事务列表进行比较，判读事务2能看到该行记录的版本是哪个。

具体流程如下：
（1）先拿该行记录的事务ID-4去跟Read View中的up_limit_id-1相比较，判断是否小于，通过对比发现不小于，所以不符合条件。
（2）继续判断事务4是否大于等于low_limit_id-5，通过比较发现也不大于，所以不符合条件。
（3）继续判断事务4是否处理trx_list列表中，发现不再次列表中，那么符合可见性条件。所以事务4修改后提交的最新结果对事务2的快照是可见的，因此，事务2读取到的最新数据记录是事务4所提交的版本，而事务4提交的版本也是全局角度的最新版本。

如下图所示：
在这里插入图片描述

四、RC、RR级别下的InnoDB快照读有什么不同

因为Read View生成时机的不同，从而造成RC(读未提交)、RR(读已提交)级别下快照读的结果的不同。

1、RR(读已提交)级别

在RR(读已提交)级别下，某个事务对某条记录的第一次快照读会创建一个快照即Read View，将当前系统活跃的其他事务记录起来，此后在调用快照读的时候，还是使用的是同一个Read View，所以只要当前事务在其他事务提交更新之前使用过快照读，那么之后的快照读使用的都是同一个Read View，所以对之后的修改不可见。