MySQL MVCC： 0 到 1 的系统理解其原理

不太可爱的大白2025-06-21 9:57

在数据库的世界里，并发控制 是一个永恒的话题。如何在多用户同时操作数据时，既保证数据的一致性 ，又能实现高性能 ？InnoDB 存储引擎给出了一个优雅的答案：MVCC（Multi-Version Concurrency Control，多版本并发控制）。

如果你曾对数据库的并发机制感到困惑，或者对 SELECT 语句为何不阻塞 UPDATE 感到好奇，那么这篇文章正是为你准备的。我们将从最基础的概念出发，一步步揭开 MVCC 的神秘面纱，直抵其底层实现原理，并结合实际案例和 SQL 语句，让你彻底掌握 MVCC 的精髓。

一、并发控制的痛点：为什么我们需要 MVCC？

想象一下，在一个电商平台，多个用户同时浏览商品、下单支付。如果没有合理的并发控制机制，就会出现各种问题：

  • 脏读（Dirty Read） ：一个事务读到了另一个未提交事务修改的数据。如果那个未提交事务回滚了，读到的就是"假"数据。
  • 不可重复读（Non-Repeatable Read） ：在同一个事务中，两次读取同一条记录，发现数据不一致，因为其他事务在这两次读取之间提交了修改。
  • 幻读（Phantom Read） ：在同一个事务中，两次执行相同的查询，发现行数不同，因为其他事务在这两次查询之间插入或删除了符合查询条件的记录。

传统的并发控制，通常通过锁（Locking） 来解决这些问题。例如，当一个事务在修改数据时，就对数据加排他锁，其他事务想读或写就必须等待。虽然保证了数据一致性，但极大地牺牲了并发性能。

MVCC 正是为了解决读写冲突的痛点而生： 它通过保存数据的多个历史版本，让读操作可以读取数据的旧版本（快照），而无需等待写操作释放锁。

二、MVCC 的核心基石：隐藏列与 Undo Log 版本链

MVCC 并非魔法，它的背后是一套精巧的设计。理解 MVCC，首先要了解 InnoDB 行格式中的几个隐藏列 和 Undo Log 版本链。

1. 隐藏列：行数据的"身份证"与"时光机"

InnoDB 为每行记录额外增加了几个隐藏列，它们是 MVCC 得以运行的"基础设施"：

  • DB_TRX_ID (Transaction ID)：

    • 占用 6 字节。
    • 记录了最近一次 修改该行数据的事务 ID 。每当一个事务修改（INSERT / UPDATE / DELETE）了一行数据，它就会将自己的事务 ID 写入这行的 DB_TRX_ID 列。
    • 重要提示： DB_TRX_ID 的更新时机是在数据修改语句执行后立即更新 ，而非事务提交后。事务提交只是改变了该事务 ID 的状态（从活跃变为已提交），而不会改变行上的 DB_TRX_ID 值。

  • DB_ROLL_PTR (Roll Pointer)：

    • 占用 7 字节。
    • 这是一个回滚指针 ，指向当前行的上一个版本在 Undo Log 段中的位置。
    • 每当一行数据被更新时，它的旧版本数据会被写入 Undo Log，并生成一条新的 Undo Log 记录。DB_ROLL_PTR 就指向这条新的 Undo Log 记录的地址。

  • DB_ROW_ID (Row ID)：

    • 占用 6 字节。
    • 这是一个隐藏的行 ID 。如果表没有定义主键，也没有定义任何非空唯一键，那么 InnoDB 会自动为每行数据生成一个 DB_ROW_ID 作为隐藏的聚集索引。有了主键或唯一键，这个列通常不直接参与 MVCC 逻辑。
2. Undo Log 版本链：数据的"历史记录"

正是通过 DB_TRX_ID 和 DB_ROLL_PTR 这两个隐藏列，以及 Undo Log ，InnoDB 构建了行的版本链。

当一行数据被修改时，InnoDB 的操作流程是：

  1. 将当前行记录的旧版本数据 复制一份到 Undo Log 中。
  2. 在 Undo Log 中，这条记录会包含上一个版本的 DB_ROLL_PTR 值，从而将自身与更早的版本连接起来。
  3. 在数据行本身，更新 DB_TRX_ID 为当前事务的 ID，并更新 DB_ROLL_PTR 指向新生成的 Undo Log 记录的地址。
  4. 数据行本身的最新内容被修改。

这样，一行数据的每一次修改，都会在 Undo Log 中留下一个"足迹"，并且这些足迹通过 DB_ROLL_PTR 逆向连接，形成一条指向过去的链条，这就是Undo Log 版本链。

示例：一个数据的版本链演变

假设 products 表中有一条记录 id=1, name='Laptop', price=80 (初始事务 T0 插入)。

UPDATE 1：事务 A (T100) 将 price 改为 90

sql 复制代码 
-- 事务 A (ID: T100)
START TRANSACTION;
UPDATE products SET price = 90 WHERE id = 1;
COMMIT;

此时，数据行和 Undo Log 的逻辑状态（U1 和 U2 代表的是 Undo Log 记录的逻辑地址或标识符。）：

  • 当前数据行： id=1, name='Laptop', price=90, DB_TRX_ID=T100, DB_ROLL_PTR -> U1
  • Undo Log (U1)： id=1, name='Laptop', price=80, DB_TRX_ID=T0, DB_ROLL_PTR=NULL

UPDATE 2：事务 B (T200) 将 price 改为 95

sql 复制代码 
-- 事务 B (ID: T200)
START TRANSACTION;
UPDATE products SET price = 95 WHERE id = 1;
COMMIT;

此时，数据行和 Undo Log 的逻辑状态：

  • 当前数据行： id=1, name='Laptop', price=95, DB_TRX_ID=T200, DB_ROLL_PTR -> U2
  • Undo Log (U2)： id=1, name='Laptop', price=90, DB_TRX_ID=T100, DB_ROLL_PTR -> U1
  • Undo Log (U1)： id=1, name='Laptop', price=80, DB_TRX_ID=T0, DB_ROLL_PTR=NULL

这就形成了一个完整的版本链：price=95 (T200) -> price=90 (T100) -> price=80 (T0)。

三、读视图 (Read View)：MVCC 的"时间旅行"机制

光有版本链还不够，数据库怎么知道哪个事务应该看到哪个版本的数据呢？这就需要读视图 (Read View)。

当一个事务执行快照读 （即普通的 SELECT 语句，不带 FOR UPDATE 或 LOCK IN SHARE MODE）时，InnoDB 会为它创建一个读视图 。这个读视图就相当于给当前事务拍了一张"照片"，决定了它在整个事务生命周期内（针对 REPEATABLE READ）或每次快照读时（针对 READ COMMITTED）能看到哪些数据。

一个读视图主要包含以下信息：

  • m_ids： 当前系统中所有活跃的（即还未提交的）事务 ID 列表。
  • min_trx_id： m_ids 列表中最小的事务 ID。
  • max_trx_id： 创建读视图时，系统下一个要分配的事务 ID。
  • creator_trx_id： 创建这个读视图的事务本身的 ID。

四、MVCC 的核心算法：可见性判断

有了版本链和读视图，MVCC 的可见性判断逻辑就变得清晰了。当一个快照读事务要读取一行数据时，它会按照以下步骤判断数据行的哪个版本是可见的：

  1. 获取最新版本： 从数据页上获取当前行的最新版本。

  2. 检查 DB_TRX_ID： 获取到最新版本后，检查这个版本的 DB_TRX_ID。

  3. 判断可见性：

    • 如果该行的 DB_TRX_ID == creator_trx_id： 如果是当前事务自己修改的，可见。
    • 如果该行的 DB_TRX_ID < min_trx_id： 如果该版本是在读视图创建之前就已经提交 的事务修改的，可见。
    • 如果该行的 DB_TRX_ID >= max_trx_id： 如果该版本是在读视图创建之后才启动的事务修改的，不可见 ，回溯到 Undo Log 版本链中的上一个版本。
    • 如果该行的 DB_TRX_ID 存在于 m_ids 列表中（活跃事务列表）： 如果该版本是由一个当前正在活跃 （未提交）的事务修改的，不可见 ，回溯到 Undo Log 版本链中的上一个版本。
    • 如果该行的 DB_TRX_ID 不存在于 m_ids 列表中（即在读视图创建时已提交）： 可见。

  4. 回溯： 如果当前版本不可见，则沿着 DB_ROLL_PTR 回溯到 Undo Log 版本链中的上一个版本，重复步骤 2 和 3，直到找到一个可见版本，或者版本链回溯到末尾（表示该行在读视图创建后才插入，对当前事务不可见）。

五、MVCC 在不同隔离级别下的应用与案例

MVCC 主要在 READ COMMITTED 和 REPEATABLE READ 隔离级别下发挥作用。它们的主要区别在于读视图的生成时机。

1. READ COMMITTED (RC) 隔离级别
  • 读视图生成时机： 每一次快照读 （SELECT 语句）都会生成一个新的读视图。
  • 效果： 事务可以读到其他事务已提交的最新修改。
  • 解决了： 脏读。
  • 存在问题： 不可重复读（同一个事务内，两次读取同一行数据可能不同）。

示例：RC 隔离级别下的不可重复读

假设 student 表初始数据：id=1, age=22, name='Saul'

事务101 事务102 事务103 事务104
开启事务 开启事务 开启事务 开启事务
修改id为1的数据行，将age修改为25
修改id为1的数据行，将name修改为：Jaclal
提交事务 修改id为1的数据行，将age修改为18
查询id为1的记录
提交事务
查询id为1的记录
提交事务
[ ]

在上述事务操作时序中，我们可以清晰地看到事务是如何并发执行并修改同一条记录的。在所有事务完成提交后，该记录最终的状态是 id=1, age=18, name='Jaclal'。然而，为了实现 MVCC (多版本并发控制)，每一次对记录的修改都不会直接覆盖原始数据，而是会生成一个新的记录版本，并将旧版本的数据放入 Undo Log 中。通过 DB_ROLL_PTR 这个指针，这些旧版本数据在 Undo Log 中形成了一条完整的链条。这个 Undo Log 链正是数据库能够回溯历史版本、实现快照读以及事务回滚的关键所在。正是这些环环相扣的版本，构成了在不同时间点下事务可见性的基础。

分析事务 104 第一次 SELECT 语句（以开启事务后第一行为T1）：

当事务 104 执行第一条 SELECT * FROM student WHERE id=1; 语句时，它会生成一个 ReadView。我们来看一下此时的事务状态：

  • 事务 101： 在 T3 时刻已经提交。因此，事务 101 不在活跃事务列表中。
  • 事务 102： 在 T2 时刻修改数据，但尚未提交 (它的提交操作在 T5 时刻)。因此，在事务 104 执行第一次查询的 T4 时刻，事务 102 处于活跃状态。
  • 事务 103： 在 T3 时刻修改数据，但尚未提交 (它的提交操作在 T10 时刻)。因此，在事务 104 执行第一次查询的 T4 时刻，事务 103 处于活跃状态。
  • 事务 104： 自身正在执行查询，所以它也是活跃的。

基于以上分析，事务 104 在执行第一次 SELECT 语句时生成的 ReadView 状态如下：

  • m_ids : m_ids 列表中包含了所有在 ReadView 创建时仍处于活跃状态的事务 ID。根据时序，此时活跃的事务有 102、103 以及事务自身 104 。因此，m_ids = {102, 103, 104}。
  • min_trx_id : 活跃事务 m_ids 列表中最小的事务 ID 是 102。
  • max_trx_id : 当前系统中下一个即将分配的事务 ID，假设为 105。
  • creator_trx_id : 创建这个 ReadView 的事务 ID，即事务自身 104。

因此，事务 104 第一次执行 SELECT 语句时，其 ReadView 的状态正是如下图中所示的 m_ids: {102, 103, 104}, min_trx_id: 102, max_trx_id: 105, creator_trx_id: 104。 这个 ReadView 将用于判断它能够看到哪些历史版本的数据。

判断可见性：事务 104 第一次 SELECT 如何读取数据

在 InnoDB 的 MVCC 机制下，当事务 104 执行 SELECT 语句时，它会结合自身生成的 ReadView 和当前记录的数据以及 Undo Log 链 来判断哪个版本的数据是可见的。这个过程遵循以下可见性判断规则：

  1. 如果该行的 DB_TRX_ID == creator_trx_id： 是当前事务自己修改的，可见。
  2. 如果该行的 DB_TRX_ID < min_trx_id： 该版本是在读视图创建之前就已经提交 的事务修改的，可见。
  3. 如果该行的 DB_TRX_ID >= max_trx_id： 该版本是在读视图创建之后才启动的事务修改的，不可见 ，回溯到 Undo Log 版本链中的上一个版本。
  4. 如果该行的 DB_TRX_ID 存在于 m_ids 列表中（活跃事务列表）： 该版本是由一个当前正在活跃 （未提交）的事务修改的，不可见 ，回溯到 Undo Log 版本链中的上一个版本。
  5. 如果该行的 DB_TRX_ID 不存在于 m_ids 列表中（即在读视图创建时已提交）： 可见。

现在，我们结合事务 104 的 ReadView (m_ids: {102, 103, 104}, min_trx_id: 102, max_trx_id: 105, creator_trx_id: 104) 和 Undo Log 链 ，来判断事务 104 在执行第一次 SELECT 查询时，最终会读到哪条数据：

  1. 检查当前行（最新版本）：

    • 数据： id=1, age=18, name='Jaclal', DB_TRX_ID=103
    • 判断： 该行 DB_TRX_ID 为 103。
      • 103 == creator_trx_id (104)？否。
      • 103 < min_trx_id (102)？否。
      • 103 >= max_trx_id (105)？否。
      • 103 存在于 m_ids 列表 {102, 103, 104} 中？是。
    • 结果： 由于 DB_TRX_ID=103 存在于 m_ids 活跃事务列表中，表示该版本是由一个活跃事务（事务 103）修改的，对事务 104 不可见。需要回溯到 Undo Log 链中的上一个版本，即 U3.

  2. 检查 Undo Log 版本 U3：

    • 数据： id=1, age=25, name='Jaclal', DB_TRX_ID=102
    • 判断： 该版本 DB_TRX_ID 为 102。
      • 102 == creator_trx_id (104)？否。
      • 102 < min_trx_id (102)？否。
      • 102 >= max_trx_id (105)？否。
      • 102 存在于 m_ids 列表 {102, 103, 104} 中？是。
    • 结果： 由于 DB_TRX_ID=102 存在于 m_ids 活跃事务列表中，表示该版本是由一个活跃事务（事务 102）修改的，对事务 104 不可见。需要回溯到 Undo Log 链中的上一个版本，即 U2.

  3. 检查 Undo Log 版本 U2：

    • 数据： id=1, age=25, name='Saul', DB_TRX_ID=101
    • 判断： 该版本 DB_TRX_ID 为 101。
      • 101 == creator_trx_id (104)？否。
      • 101 < min_trx_id (102)？是。
    • 结果： 由于 DB_TRX_ID=101 小于 ReadView 的 min_trx_id (102)，表示该版本是由一个在 ReadView 创建之前就已经提交的事务（事务 101）修改的，对事务 104 可见。

结论：

根据上述可见性判断过程，当事务 104 执行第一次 SELECT 查询时，它会回溯 Undo Log 链，最终发现 Undo Log 中的 U2 版本 (id=1, age=25, name='Saul', DB_TRX_ID=101) 是对它可见的 。因此，事务 104 的第一次查询将读取到 id=1, age=25, name='Saul' 这条数据。

分析事务 104 第二次 SELECT 语句（以开启事务后第一行为T1）：

当事务 104 执行第二条 SELECT * FROM student WHERE id=1; 语句时，它依然会生成一个新的 ReadView。我们来看一下此时的事务状态：

  • 事务 101： 在 T3 时刻已经提交。因此，事务 101 不在活跃事务列表中。
  • 事务 102： 在 T2 时刻修改数据，在 T5 时刻提交。因此，在事务 104 执行第二次查询的 T8 时刻，事务 102 不在活跃事务列表中。
  • 事务 103： 在 T3 时刻修改数据，它的提交操作在 T10 时刻。因此，在事务 104 执行第二次查询的 T8 时刻，事务 103 处于活跃状态。
  • 事务 104： 自身正在执行查询，所以它也是活跃的。

基于以上分析，事务 104 在执行第一次 SELECT 语句时生成的 ReadView 状态如下：

  • m_ids : m_ids 列表中包含了所有在 ReadView 创建时仍处于活跃状态的事务 ID。根据时序，此时活跃的事务有 103 以及事务自身 104 。因此，m_ids = {103, 104}。
  • min_trx_id : 活跃事务 m_ids 列表中最小的事务 ID 是 103。
  • max_trx_id : 当前系统中下一个即将分配的事务 ID，假设为 105。
  • creator_trx_id : 创建这个 ReadView 的事务 ID，即事务自身 104。

因此，事务 104 第二次执行 SELECT 语句时，其 ReadView 的状态正是如下图中所示的 m_ids: {103, 104}, min_trx_id: 103, max_trx_id: 105, creator_trx_id: 104。 这个 ReadView 将用于判断它能够看到哪些历史版本的数据。

同样，我们来分析判断过程：

  1. 检查当前行（最新版本）：

    • 数据： id=1, age=18, name='Jaclal', DB_TRX_ID=103
    • 判断： 该行 DB_TRX_ID 为 103。
      • 103 == creator_trx_id (104)？否。
      • 103 < min_trx_id (103)？否。
      • 103 >= max_trx_id (105)？否。
      • 103 存在于 m_ids 列表 {103, 104} 中？是。
    • 结果： 由于 DB_TRX_ID=103 存在于 m_ids 活跃事务列表中，表示该版本是由一个活跃事务（事务 103）修改的，对事务 104 不可见。需要沿着 DB_ROLL_PTR 回溯到 Undo Log 链中的上一个版本，即 U3.

  2. 检查 Undo Log 版本 U3：

    • 数据： id=1, age=25, name='Jaclal', DB_TRX_ID=102
    • 判断： 该版本 DB_TRX_ID 为 102。
      • 102 == creator_trx_id (104)？否。
      • 102 < min_trx_id (103)？是。
    • 结果： 由于 DB_TRX_ID=102 小于 ReadView 的 min_trx_id (103)，表示该版本是由一个在 ReadView 创建之前就已经提交的事务（事务 102）修改的，对事务 104 可见。

结论：

根据上述可见性判断过程，当事务 104 执行第二次 SELECT 查询时，它会回溯 Undo Log 链，最终发现 Undo Log 中的 U3 版本 (id=1, age=25, name='Jaclal', DB_TRX_ID=102) 是对它可见的 。因此，事务 104 的第二次查询将读取到 id=1, age=25, name='Jaclal' 这条数据。

2. REPEATABLE READ (RR) 隔离级别
  • 读视图生成时机： 事务中第一次快照读 时生成读视图，此后整个事务生命周期都使用这个固定的读视图。
  • 效果： 事务在整个生命周期内，看到的都是它第一次快照读时的数据快照，即便其他事务修改并提交了数据，当前事务也"看不到"。
  • 解决了： 脏读 、不可重复读。
  • 存在问题： 幻读 （虽然通过 MVCC 解决了大部分幻读，但对于 INSERT 操作，RR 结合间隙锁来彻底解决幻读）。

数据读取行为： 在 REPEATABLE READ 隔离级别下，事务 104 两次 SELECT 查询的数据读取行为与 READ COMMITTED 隔离级别的主要区别在于 ReadView 的复用机制。由于 ReadView 在事务首次快照读时即已固定，因此后续的快照读会基于相同的活跃事务列表和事务 ID 范围进行可见性判断。

具体到本例：

  • 事务 104 第一次 SELECT： 其 ReadView (m_ids: {102, 103, 104}, min_trx_id: 102, max_trx_id: 105, creator_trx_id: 104) 会导致其回溯到 Undo Log 链中的 U2 版本，读取到 id=1, age=25, name='Saul'。
  • 事务 104 第二次 SELECT： 即使在两次查询之间有其他事务（如事务 102）提交了其修改，事务 104 仍然复用第一次查询时生成的 ReadView (m_ids: {102, 103, 104}, min_trx_id: 102, max_trx_id: 105, creator_trx_id: 104)。因此，它将再次回溯到 Undo Log 链中的 U2 版本，仍然读取到 id=1, age=25, name='Saul'。

核心差异总结：

REPEATABLE READ 隔离级别通过其"事务级快照"的 ReadView 策略，确保了在一个事务的生命周期内，对于同一条记录的多次快照读都能得到一致的结果，从而有效地避免了 READ COMMITTED 隔离级别下可能出现的不可重复读问题。它隔离了其他事务在当前事务启动后提交的修改。

六、当前读 (Current Read)：获取最新数据并加锁

MVCC 主要解决的是快照读 的并发问题。但是，有时我们确实需要读取最新 的数据，并且要防止其他事务立即修改它。这时就需要用到当前读。

当前读会读取最新的数据，并对读取到的记录加锁。

主要有以下几种情况属于当前读：

  • 所有 DML 语句：INSERT、UPDATE、DELETE。
    • 为了修改数据，必然需要先获取最新的数据。这些操作都会对相关行加排他锁。
  • SELECT ... FOR UPDATE ：
    • 读取最新数据，并对读取到的行加排他锁（X 锁）。其他事务不能读取（会阻塞）、不能修改这些被锁定的行。通常用于悲观锁定。
  • SELECT ... LOCK IN SHARE MODE ：
    • 读取最新数据，并对读取到的行加共享锁（S 锁）。其他事务可以读取这些行（也能加共享锁），但不能修改这些行。

示例：SELECT ... FOR UPDATE 的应用

假设在 accounts 表中 id=101, balance=1000。

会话 A (转账前的余额检查与锁定)

sql 复制代码 
START TRANSACTION;

-- 读取账户余额并加排他锁，确保在我检查并扣款期间，没有其他事务能修改这个账户
SELECT balance FROM accounts WHERE account_id = 101 FOR UPDATE;
-- 结果：balance = 1000。此时 account_id = 101 的行被会话 A 加上了排他锁。

-- 假设业务逻辑判断余额足够，进行扣款
UPDATE accounts SET balance = balance - 200 WHERE account_id = 101;
-- 此时 account_id = 101 的 balance 在会话 A 的事务中是 800。

COMMIT;

并发会话 B 尝试操作：

sql 复制代码 
-- 会话 B
START TRANSACTION;

-- 尝试读取 (快照读)
SELECT balance FROM accounts WHERE account_id = 101;
-- 结果：如果隔离级别是 RR，会读到 1000（会话 A 之前的版本）。

-- 尝试更新 (当前读，会加锁)
UPDATE accounts SET balance = balance + 50 WHERE account_id = 101;
-- 这条语句会因为 account_id = 101 被会话 A 持有的排他锁而**阻塞**，直到会话 A 提交。

七、总结

MVCC 是 InnoDB 实现高并发和高可用性的基石之一。通过巧妙地利用 Undo Log 版本链 和 读视图，它允许读操作不阻塞写操作，写操作不阻塞读操作，从而在保证数据一致性的同时，大幅提升了数据库的并发处理能力。

  • 快照读 (Snapshot Read) ：普通的 SELECT，利用 MVCC 读取历史版本，不加锁，不阻塞。
  • 当前读 (Current Read) ：INSERT/UPDATE/DELETE 或 SELECT ... FOR UPDATE/LOCK IN SHARE MODE，读取最新版本，并加锁，保证数据强一致性。

理解 MVCC 的原理，有助于我们更深入地优化 SQL 查询、选择合适的隔离级别，并在设计高并发系统时做出更明智的决策。

希望通过这篇博客，你对 MVCC 会有了从 0 到 1 的系统认知！

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