MySQL MVCC详细介绍

MVCC概念

MVCC(Multi-Version Concurrency Control) 多版本并发控制,是一种并发控制机制,用于处理数据库中的并发读写操作,它通过在每个事务中创建数据的快照,实现了读写操作的隔离性,从而避免了读写冲突和数据不一致的问题。

MySQL基本并发控制机制

锁机制(当前读)

MySQL使用锁机制来控制并发访问数据库的操作,锁可以分为两种类型:共享锁(S锁)和排他锁(X锁);共享锁允许多个事务同时读取同一数据,而排他锁则只允许一个事务进行写操作。

这种方式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。

对于我们日常的操作,如:select ... lock in share mode(共享锁),select ...
for update、update、insert、delete(排他锁)都是一种当前读。

MVCC(快照读)

MVCC是一种高级并发控制机制,它通过创建数据的快照和版本控制来实现读写操作的隔离性。MVCC允许事务在读取数据时看到之前的版本,从而避免了读写冲突和数据不一致的问题。

简单的select(不加锁)就是快照读,快照读,读取的是记录数据的可见版本,有可能是历史数据,不加锁,是非阻塞读。

  • Read Committed(RR):每次select,都生成一个快照读。
  • Repeatable Read(RC):开启事务后第一个select语句才是快照读的地方。
  • Serializable:快照读会退化为当前读(加锁)。

MVCC的重要组件

Read View(读视图)

ReadView是快照读SQL执行时MVCC提取数据的依据,记录并维护系统当前活跃的事务(未提交的)id,也就是开始事务时的数据。

ReadView四个核心字段

快照是在每个事务开始时创建的一个数据库状态的副本,该快照包含了当前数据库中所有数据行的版本信息,每个事务在开始时会记录一个时间戳,用于标识该事务的开始时间。 读操作时,MySQL会根据事务开始的时间戳和快照中的版本信息来判断数据行的可见性。如果某个数据行的版本早于事务开始的时间戳,则该数据行对当前事务可见;反之,如果数据行的版本早于事务开始的时间戳或者被当前事务修改过,则该数据行对当前事务不可见。

不同的隔离级别,生成ReadView的时机不同:
READ COMMITTED :在事务中每一次执行快照读时生成ReadView。
REPEATABLE READ:仅在事务中第一次执行快照读时生成ReadView,后续复用该ReadView。

版本链

每个数据行都维护着一个版本链,该链表结构包含了该数据行的不同版本,每次对数据行进行修改时,MySQL会在版本链中创建一个新的版本,并将该版本与之前的版本连接起来。

版本链中的每个版本都包含了该版本的时间戳、事务ID以及数据行的值。通过版本链,MySQL能够追踪和管理数据行的历史变化,从而实现并发读写操作的隔离性。

Undo Log(回滚日志)

回滚日志,在insert、update、delete的时候产生的便于数据回滚的日志,记录了事务对数据行的修改操作。当insert的时候,产生的undo log日志只在回滚时需要,在事务提交后,可被立即删除。而update、delete的时候,产生的undo log日志不仅在回滚时需要,在快照读时也需要,不会立即被删除。如果事务读取到了已被其他事务修改的数据版本,使用undo log中的信息将数据回滚到适当的版本,以确保事务读取的数据是一致的。

当事务需要回滚时,MySQL会根据Undo Log中的信息将数据行恢复到事务开始之前的状态。 Undo Log的实现方式是将事务对数据行的修改操作记录在磁盘上的一个日志文件中,在回滚操作时,MySQL会按照Undo Log中的日志记录,逆向执行相应的操作,将数据行恢复到原始状态。

MVCC原理分析

读已提交(RC)隔离级别

RC隔离级别下,在事务中每一次执行快照读时生成ReadView。

当一个事务开始时,它会获取一个读视图,并在读视图中记录当前活跃的事务和它们的提交状态。当事务执行读操作时,它会检查读视图中的信息来确定哪些版本的数据对该事务可见。 如果一个数据行的最新版本的时间戳早于事务的读视图创建时间戳,那么该数据行对事务是可见的。如果一个数据行的最新版本的时间戳晚于事务的读视图创建时间戳,那么该数据行对事务是不可见的,因为它是其他事务在事务开始之后修改的。

读视图记录了事务开始时的数据库状态,版本链用于跟踪数据行的不同版本。通过比较读视图和版本链中的时间戳,事务可以确定哪些数据对它是可见的。

可重复读(RR)隔离级别

RR隔离级别下,仅在事务中第一次执行快照读时生成ReadView,后续复用该ReadView,所以 在一个事务中,执行两次相同的select语句,查询到的结果是一样的。

当一个事务读取数据时,它只能看到在该事务开始时间之前已经提交的版本,这样,事务可以看到一致的快照视图,而不会受到其他并发事务的影响。

当一个事务修改数据时,它会为修改操作创建一个新的版本,并将该版本的时间戳设置为当前事务的时间戳,其他事务仍然可以读取旧版本的数据,直到当前事务提交。

MVCC的优点

- 并发性能优化:MVCC允许多个事务同时读取数据库,提高了并发性能。

- 隔离性:MVCC提供了读写操作的隔离性,避免了读写冲突和数据不一致的问题。

- 降低锁冲突:MVCC使用乐观锁机制,减少了锁冲突的可能性,提高了系统的吞吐量。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/103005.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

JAVA设计模式-适配器模式

一.概念 ​ 将一个接口转换成客户希望的另一个接口,使接口不兼容的那些类可以一起工作,其别名为包装器(Wrapper)。适配器模式既可以作为类结构型模式,也可以作为对象结构型模式。 ​ 在适配器模式中,我们通过增加一个新的适配器…

SpringBootCms

SpringBootCMS,极速开发,动态添加字段,自定义标签,动态创建数据库表并crud数据,数据库备份、还原,动态添加站点(多站点功能),一键生成模板代码,让您轻松打造自己的独立网站&#xff…

Linux文件-内存映射mmap

mmap定义为:Linux通过将一个虚拟内存区域与一个磁盘上的对象(object)关联起来,以初始化这个虚拟内存区域的内容,这个过程称为内存映射(memory mapping)。 在LINUX中我们可以使用mmap用来在进程虚拟内存地址空间中分配地址空间,创…

基于Vue构建的快速开发框架

一、Vue结合低代码 "低代码"是一种快速开发应用的方法,它使开发者能够通过图形界面和预构建的块进行设计和构建,而不是手动编写大量的代码。这种方法被广泛用于快速应用开发、移动应用开发、业务流程管理和数据库应用开发等领域。 Vue.js 是一…

leetCode 115.不同的子序列 动态规划 + 滚动数组(优化)

给你两个字符串 s 和 t ,统计并返回在 s 的 子序列 中 t 出现的个数,结果需要对 10^9 7 取模 示例 1: 输入:s "rabbbit", t "rabbit" 输出:3 解释:如下所示, 有 3 种可以从 s 中得…

关于:未同意隐私政策,应用获取ANDROID ID问题2

一、环境 Unity2018 4.21f1、Android Studio、Windows10 二、问题描述 在发布应用到华为应用市场时,提示“在用户同意隐私政策前,您的应用获取了用户的ANDROID ID,不符合华为应用市场审核标准。” 如果你想去掉获取ANDROID ID的代码可以参…

Webmin远程命令执行漏洞复现报告

漏洞编号 CVE-2019-15107 漏洞描述 Webmin是一个基于Web的系统配置工具&#xff0c;用于类Unix系统。密码重置页面中存在此漏洞&#xff0c;允许未经身份验证的用户通过简单的 POST 请求执行任意命令。 影响版本 Webmin<1.920 漏洞评级 严重 利用方法&#xff08;利…

STM32MP157按键中断实验

按键配置 #include "key_it.h" #include "stm32mp1xx_gpio.h" #include "stm32mp1xx_gic.h" #include "stm32mp1xx_exti.h" #include "stm32mp1xx_rcc.h"void key_it_config() {/* RCC使能GPIOF时钟 */RCC->MP_AHB4ENSE…

ubuntu20.04 nerf Instant-ngp (下) 复现,自建数据集,导出mesh

参考链接 Ubuntu20.04复现instant-ngp&#xff0c;自建数据集&#xff0c;导出mesh_XINYU W的博客-CSDN博客 GitHub - NVlabs/instant-ngp: Instant neural graphics primitives: lightning fast NeRF and more youtube上的一个博主自建数据集 https://www.youtube.com/watch…

es6(二)——常用es6说明

ES6的系列文章目录 es6&#xff08;一&#xff09;——var和let和const的区别 文章目录 ES6的系列文章目录一、变量的结构赋值1.数组的结构赋值2.对象的结构赋值 二、模板字符串三、扩展运算符1.字符串的使用2.数组的使用 四、箭头函数1.普通函数的定义2.箭头函数的定义3.箭头…

uniapp app获取keystore等一系列常用数据

https://blog.csdn.net/deepdfhy/article/details/88698492 参考文章 一、获取安卓证书keystore的SHA1和SHA256值 参数上面引用链接 window r : $ cmd $ D: 进入D盘 $ keytool -genkey -alias testalias -keyalg RSA -keysize 2048 -validity 36500 -keystore 项目名称.ke…

[GXYCTF2019]BabyUpload - 文件上传+绕过(后缀文件类型文件内容.htaccess)

[GXYCTF2019]BabyUpload 解题流程 解题流程 1、上传一句话&#xff0c;提示“后缀不允许ph” 2、修改后缀为jpg&#xff0c;提示“上传类型也太露骨了吧&#xff01;” 3、修改类型为image/jpeg&#xff0c;提示“诶&#xff0c;别蒙我啊&#xff0c;这标志明显还是php啊” 4、…

【Linux 安装Kibana 及 Es 分词器安装】

一、客户端Kibana安装 Kibana是一个开源分析和可视化平台&#xff0c;旨在与Elasticsearch协同工作。参考文档 1. 下载并解压缩Kibana 下载路径 选择的版本是和 ElasticSearch 对应&#xff08;7.17.3&#xff09; 下载后上传到Linux 系统中&#xff0c;并放在 /root/ 下&a…

Linux编译FFmpeg

Linux编译FFmpeg 1. 下载FFmpeg源码 FFmpeg源码下载地址&#xff1a;http://ffmpeg.org/download.html 在下面选择版本 2. 解压并创建生成目录 tar xvf ffmpeg-snapshot.tar.bz2 // 解压下载的FFmpeg源码 makedir /root/ffmpeg // 创建生成目录3. 编译FFmpeg 进入FF…

Transformer模型 | 基于Spatial-Temporal Transformer的城市交通流预测

交通预测已成为智能交通系统的核心组成部分。然而,由于交通流的高度非线性特征和动态的时空依赖性,及时准确的交通预测,尤其是长时交通流预测仍然是一个开放性的挑战。在这篇文章中,作者提出了一种新的时空Transformer网络(STTNs)模型,该模型联合利用了动态有向的空间依…

centos安装redis教程

centos安装redis教程 安装的版本为centos7.9下的redis3.2.100版本 1.下载地址 Index of /releases/ 使用xftp将redis传上去。 2.解压 tar -zxvf 文件名.tar.gz 3.安装 首先&#xff0c;确保系统已经安装了GCC编译器和make工具。可以使用以下命令进行安装&#xff1a; sudo y…

配置XP虚拟机和Win 10宿主机互相ping通

文章目录 一、关闭虚机和宿主机的防火墙1、关闭虚拟机的防火墙1.1方式一1.2方式二 2、关闭宿主机的防火墙 二、设置XP和宿主机VMnet8的IP地址、网关和DNS1、获取VMWare的虚拟网络配置信息2、设置XP的VMnet8的IP地址、网关和DNS3、设置宿主机VMnet8的IP地址、网关和DNS 三、获取…

一款新的webshell管理工具

Alien 项目简介 语言 C# .NET Framework V4.8 功能 File Manager &#xff08;可显示图片&#xff0c; 可SearchFile&#xff09; 虚拟终端 数据库 注册表 监控 截图 系统信息 项目描述 一句话木马 一句话木马是在渗透测试中用来控制服务器的工具 强大之处在于木…

使用telnet+nc工具测试网络连通性

背景&#xff1a; 正常情况下使用ping命令即可测试网络的连通性&#xff0c;但如果做了内网穿透(端口转发)&#xff0c;则需要指定网络端口&#xff0c;此时ping命令无法实现ipport的连通性测试。则可以使用telnetnc测试网络连通性。 环境&#xff1a; 两台服务器都是按照的De…

[Machine learning][Part4] 多维矩阵下的梯度下降线性预测模型的实现

目录 模型初始化信息&#xff1a; 模型实现&#xff1a; 多变量损失函数&#xff1a; 多变量梯度下降实现&#xff1a; 多变量梯度实现&#xff1a; 多变量梯度下降实现&#xff1a; 之前部分实现的梯度下降线性预测模型中的training example只有一个特征属性&#xff1a…