RC和RR隔离级别下MVCC的差异?

读已提交(RC)和可重复读(RR)是 InnoDB 中基于 MVCC 实现的两个核心隔离级别,二者的核心差异在于 Read View 的生成时机,这直接导致了快照读的一致性、版本可见性判断的不同

我们从核心差异点、行为对比、实例验证三个维度拆解,结合之前的版本链、Read View 知识,帮你彻底理清。

一、核心差异:Read View 的生成时机

这是 RC 和 RR 隔离级别下 MVCC 行为差异的根源,没有之一。

隔离级别 Read View 生成时机 核心影响
读已提交(RC) 每次执行快照读(普通 SELECT)时,都生成一个新的 Read View 每次读都会基于最新的活跃事务列表判断版本可见性,能看到其他事务刚提交的版本
可重复读(RR) 事务中第一次执行快照读时生成 Read View,后续所有快照读复用这个 Read View 整个事务内用同一个判断规则,多次读同一数据结果一致,不会看到其他事务提交的版本

补充:当前读(SELECT ... FOR UPDATE/INSERT/UPDATE)在两个隔离级别下行为完全一致------ 都是读取最新版本并加锁,不依赖 Read View 快照。

二、关键行为差异对比

基于 Read View 生成时机的不同,RC 和 RR 在 MVCC 层面会表现出 3 个核心差异,这也是面试高频考点:

对比维度 读已提交(RC) 可重复读(RR)
快照一致性 不保证可重复读:同一事务内多次快照读同一数据,结果可能不同 保证可重复读:同一事务内多次快照读,结果完全一致
版本可见性 能看到其他事务在两次快照读之间提交的新版本 看不到其他事务在本事务执行期间提交的任何版本
幻读问题 存在幻读:两次 SELECT 可能返回不同数量的行 解决幻读:InnoDB 通过 Next-Key Lock (行锁 + 间隙锁)配合 MVCC,避免幻读
Undo Log 清理 清理更及时:因为每次读都用新 Read View,旧版本很快不再被引用 清理较慢:因为事务复用 Read View,旧版本可能被长时间引用

三、实例验证:同一个场景下 RC 和 RR 的不同表现

用一个经典并发场景,直观对比两者差异。前置条件

  • user 表 id=1 的数据版本链:当前版本(102:王五) → 历史版本1(101:李四) → 历史版本2(0:张三)
  • 事务 102 未提交时,开启事务 103 执行快照读。

场景流程

时间 事务 102(未提交) 事务 103(隔离级别 RC) 事务 103(隔离级别 RR)
T1 UPDATE user SET name='王五' WHERE id=1;(未提交) 开始事务 开始事务
T2 - SELECT name FROM user WHERE id=1;(快照读) SELECT name FROM user WHERE id=1;(快照读)
T3 提交事务 - -
T4 - SELECT name FROM user WHERE id=1;(快照读) SELECT name FROM user WHERE id=1;(快照读)

结果分析

  1. T2 时刻(事务 102 未提交)

    • 无论 RC/RR,生成的 Read View 中 m_ids 都包含 102(活跃事务)。
    • 判断当前版本(102: 王五):DB_TRX_ID=102m_ids 中 → 不可见。
    • 遍历版本链,找到历史版本 1(101: 李四):DB_TRX_ID=101 < min_trx_id → 可见。
    • RC/RR 结果一致 :返回 李四
  2. T4 时刻(事务 102 已提交)

    • RC 隔离级别 :第二次 SELECT生成新的 Read View ,此时 m_ids 已不包含 102(事务 102 已提交)。判断当前版本(102: 王五):DB_TRX_ID=102 不在 m_ids 中 → 可见。结果 :返回 王五(两次读结果不同,不保证可重复读)。
    • RR 隔离级别 :第二次 SELECT 复用 T2 生成的 Read Viewm_ids 仍包含 102。判断当前版本(102: 王五):DB_TRX_ID=102m_ids 中 → 不可见。继续遍历版本链,返回 李四(两次读结果相同,保证可重复读)。

四、总结:RC 和 RR 的 MVCC 差异本质

本质 读已提交(RC) 可重复读(RR)
核心区别 每次快照读刷新 Read View 事务内复用 Read View
一致性 语句级一致性(每次读独立) 事务级一致性(全程一致)
适用场景 对一致性要求低、追求高并发的业务(如电商商品列表) 对一致性要求高的业务(如金融转账、订单支付)
相关推荐
TGITCIC15 小时前
丢掉向量数据库!推理型 RAG 正在重新定义长文档问答的准确边界
数据库·ai大模型·推理·ai搜索·大模型ai·rag增强检索·ai检索
xfhuangfu15 小时前
Oracle AI db 26ai中借助dbca创建pdb的过程
数据库·oracle
heze0915 小时前
sqli-labs-Less-28a
数据库·mysql·网络安全
久违81615 小时前
SQL注入攻击核心技术深度总结
数据库·sql·oracle
2401_8914504615 小时前
Python上下文管理器(with语句)的原理与实践
jvm·数据库·python
helloworldandy15 小时前
使用Python处理计算机图形学(PIL/Pillow)
jvm·数据库·python
「光与松果」15 小时前
Oracle中v$session视图用法
数据库·oracle
木辰風15 小时前
PLSQL自定义自动替换(AutoReplace)
java·数据库·sql
无限码力15 小时前
华为OD技术面真题 - 数据库MySQL - 3
数据库·mysql·华为od·八股文·华为od技术面八股文
heartbeat..15 小时前
Redis 中的锁:核心实现、类型与最佳实践
java·数据库·redis·缓存·并发