【MySQL】第十五节—事务隔离级别与 MVCC 机制深度解析

hello,好久不见,我是云边有个稻草人-CSDN个人主页,与你分享MySQL领域相关知识!

《MySQL》本篇博客所属专栏,持续更新中,欢迎订阅!

目录

[6.6 可重复读](#6.6 可重复读)

[6.7 串行化【serializable】](#6.7 串行化【serializable】)

[6.8 一致性(Consistency)](#6.8 一致性(Consistency))

7、如何理解隔离性2

[7.1 数据库并发的场景有三种:](#7.1 数据库并发的场景有三种:)

(1)读-写

【3个记录隐藏列字段】

[【undo 日志】](#【undo 日志】)

[【模拟 MVCC】](#【模拟 MVCC】)

[【Read View】](#【Read View】)

[【Read View实验】](#【Read View实验】)

[(2)RR 与 RC的本质区别](#(2)RR 与 RC的本质区别)

【当前读和快照读在RR级别下的区别】

[【RR 与 RC的本质区别】](#【RR 与 RC的本质区别】)


续接上篇------【MySQL】第十四节---事务:从基础概念到隔离性理论与实践 | 详解-CSDN博客

6.6 可重复读

多次查看,发现终端A在对应事务中insert的数据,在终端B的事 务周期中,也没有什么影响,也符合可重复的特点。但是,一般的数据库在可重复读情况的时候,无法屏蔽其 他事务insert的数据(为什么?因为隔离性实现是对数据加锁完成的,而insert待插入的数据因为并不存在,那么一般加锁无法屏蔽这类问题),会造成虽然大部分内容是可重复读的,但是insert的数据在可重复读情况被读取出来,导致多次查找时,会多查找出来新的记录,就如同产生了幻觉。这种现象,叫做 幻读 (phantom read)

很明显,MySQL在RR级别的时候,是解决了幻读问题的(解决的方式是用Next-Key锁 (GAP+行锁)解决的。

6.7 串行化【serializable】

对所有操作全部加锁,事务进行串行化,不会有问题,但是只要串行化,效率很低,几乎完全不会被采用

总结:

  • 其中隔离级别越严格,安全性越高,但数据库的并发性能也就越低,往往需要在两者之间找一个平衡点。
  • 不可重复读的重点是修改和删除:同样的条件, 你读取过的数据,再次读取出来发现值不一样了,幻读的重点在于新增:同样的条件, 第1次和第2次读出来的记录数不一样
  • 说明: mysql 默认的隔离级别是可重复读,一般情况下不要修改
  • 上面的例子可以看出,事务也有长短事务这样的概念。事务间互相影响,指的是事务在并行执行的时候,即都没有commit的时候,影响会比较大。

6.8 一致性(Consistency)

  • 事务执行的结果,必须使数据库从一个一致性状态,变到另一个一致性状态。当数据库只包含事务成功提交的结果时,数据库处于一致性状态。如果系统运行发生中断,某个事务尚未完成而被迫中 断,而改未完成的事务对数据库所做的修改已被写入数据库,此时数据库就处于一种不正确(不一 致)的状态。因此一致性是通过原子性来保证的。
  • 其实一致性和用户的业务逻辑强相关,一般MySQL提供技术支持,但是一致性还是要用户业务逻辑做支撑,也就是,一致性,是由用户决定的。
  • 而技术上,通过AID保证C

推荐阅读

https://www.jianshu.com/p/398d788e1083

https://tech.meituan.com/2014/08/20/innodb-lock.html

https://www.cnblogs.com/aspirant/p/9177978.html

备注: 基本上,了解了上面的知识,在MySQL事务使用上,肯定没有问题。不过,这块设计很优秀,也是面试中可能被问到的,一般学生,如果能说出上面的内容,就已经不错了。但是如果我们能更详细,更深入的谈论这个问题,那么对我们的面试与学习肯定是大大的有帮助。

不过接下来的内容,会比较难一些,听的不明白,也没有太大问题。


7、如何理解隔离性2

7.1 数据库并发的场景有三种:

  • 读-读 :不存在任何问题,也不需要并发控制
  • 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
  • 写-写 :有线程安全问题,可能会存在更新丢失问题,比如第一类更新丢失,第二类更新丢失(后面补充)
(1)读-写

多版本并发控制( MVCC )是一种用来解决读-写冲突 的无锁并发控制

为事务分配单向增长的事务ID,为每个修改保存一个版本,版本与事务ID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

  • 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
  • 同时还可以解决脏读,幻读,不可重复读等事务隔离问题,但不能解决更新丢失问题

理解 MVCC 需要知道三个前提知识:

  • 3个记录隐藏字段
  • undo 日志
  • Read View
3个记录隐藏列字段
  • DB_TRX_ID :6 byte,最近修改( 修改/插入 )事务ID,记录创建这条记录/最后一次修改该记录的事务ID
  • DB_ROLL_PTR : 7 byte,回滚指针,指向这条记录的上一个版本(简单理解成,指向历史版本就行,这些数据一般在 undo log 中) DB_ROW_ID : 6 byte,隐含的自增ID(隐藏主键),如果数据表没有主键, InnoDB 会自动以 DB_ROW_ID 产生一个聚簇索引
  • 补充:实际还有一个删除flag隐藏字段, 既记录被更新或删除并不代表真的删除,而是删除flag变了

假设测试表结构是:

上面描述的意思是:

我们目前并不知道创建该记录的事务ID,隐式主键,我们就默认设置成null,1。第一条记录也没有其他版本,我们设置回滚指针为null。

undo 日志

这里不想细讲,但是有一件事情得说清楚, MySQL 将来是以服务进程的方式,在内存中运行。我们之前 所讲的所有机制:索引,事务,隔离性,日志等,都是在内存中完成的,即在 MySQL 内部的相关缓冲区中,保存相关数据,完成各种判断操作。然后在合适的时候,将相关数据刷新到磁盘当中的。

所以,我们这里理解undo log,简单理解成,就是 MySQL 中的一段内存缓冲区,用来保存日志数据的就行。

【模拟 MVCC】

现在有一个事务10(仅仅为了好区分),对student表中记录进行修改(update):将name(张三)改成 name(李四)。

  • 事务10,因为要修改,所以要先给该记录加行锁。
  • 修改前,现将改行记录拷贝到undo log中,所以,undo log中就有了一行副本数据。(原理就是写时拷贝)
  • 所以现在 MySQL 中有两行同样的记录。现在修改原始记录中的name,改成 '李四'。并且修改原始记录的隐藏字段 DB_TRX_ID 为当前事务10 的ID, 我们默认从 10 开始,之后递增。而原始记录的回滚指针 DB_ROLL_PTR 列,里面写入undo log中副本数据的地址,从而指向副本记录,既表示我的上一个版本就是它。
  • 事务10提交,释放锁。

备注:此时,最新的记录是'李四'那条记录。

现在又有一个事务11,对student表中记录进行修改(update):将age(28)改成age(38)。

  • 事务11,因为也要修改,所以要先给该记录加行锁。(该记录是那条?当然是最新的那一条记录'李四',历史版本记录不能修改)
  • 修改前,现将改行记录拷贝到undo log中,所以,undo log中就又有了一行副本数据。此时,新的副本,我们采用头插方式,插入undo log。
  • 现在修改原始记录中的age,改成 38。并且修改原始记录的隐藏字段 DB_TRX_ID 为当前 事务11 的 ID。而原始记录的回滚指针 DB_ROLL_PTR 列,里面写入undo log中副本数据的地址,从而指向副本记录,既表示我的上一个版本就是它。
  • 事务11提交,释放锁。

这样,我们就有了一个基于链表记录的历史版本链。所谓的回滚,无非就是用历史数据,覆盖当前数据。

上面的一个一个版本,我们可以称之为一个一个的快照。

##一些思考 上面是以更新(`upadte`)主讲的,如果是`delete`呢?一样的,别忘了,删数据不是清空,而是设置flag 为删除即可。也可以形成版本。

如果是`insert`呢?因为`insert`是插入,也就是之前没有数据,那么`insert`也就没有历史版本。但是 一般为了回滚操作,insert的数据也是要被放入undo log中,如果当前事务commit了,那么这个undo log 的历史insert记录就可以被清空了。

总结一下,也就是我们可以理解成,`update`和`delete`可以形成版本链,`insert`暂时不考虑。

那么`select`呢? 首先,`select`不会对数据做任何修改,所以,为`select`维护多版本,没有意义。

不过,此时有个问题, 就是: select读取,是读取最新的版本呢?还是读取历史版本?

当前读:读取最新的记录,就是当前读。增删改,都叫做当前读,select也有可能当前读,比如:select lock in share mode(共享锁), select for update (这个好理解,我们后面不讨论)

快照读:读取历史版本(一般而言),就叫做快照读。(这个我们后面重点讨论) 我们可以看到,在多个事务同时删改查的时候,都是当前读,是要加锁的。那同时有select过来,如果也要读取最新版(当前读),那么也就需要加锁,这就是串行化。

但如果是快照读,读取历史版本的话,是不受加锁限制的。也就是可以并行执行!换言之,提高了效率,即 MVCC的意义所在。

那么,是什么决定了,select是当前读,还是快照读呢?隔离级别!

那为什么要有隔离级别呢? 事务都是原子的。所以,无论如何,事务总有先有后。

但是经过上面的操作我们发现,事务从begin->CURD->commit,是有一个阶段的。也就是事务有执行前,执 行中,执行后的阶段。但,不管怎么启动多个事务,总是有先有后的。

那么多个事务在执行中,CURD操作是会交织在一起的。那么,为了保证事务的"有先有后",是不是应该让不同 的事务看到它该看到的内容,这就是所谓的隔离性与隔离级别要解决的问题。

先来的事务,应不应该看到后来的事务所做的修改呢? 不应该

那么,如何保证,不同的事务,看到不同的内容呢?也就是如何如何实现隔离级别?

【Read View】

Read View就是事务进行 快照读 操作的时候生产的读视图 (Read View),在该事务执行的快照读的那一 刻,会生成数据库系统当前的一个快照,记录并维护系统当前活跃事务的ID(当每个事务开启时,都会被 分配一个ID, 这个ID是递增的,所以最新的事务,ID值越大)

Read View 在 MySQL 源码中,就是一个类,本质是用来进行可见性判断的。 即当我们某个事务执行快照读的时候,对该记录创建一个 Read View 读视图,把它比作条件,用来判断当前事务能够看到哪个版本的 数据,既可能是当前最新的数据,也有可能是该行记录的 undo log 里面的某个版本的数据。

下面是 ReadView 结构,我们简化一下

cpp 复制代码
class ReadView {
  // 省略...

 private:
  /** 高水位,大于等于这个ID的事务均不可见*/
  trx_id_t m_low_limit_id

/** 低水位:小于这个ID的事务均可见 */
  trx_id_t m_up_limit_id;
  
  /** 创建该 Read View 的事务ID*/
  trx_id_t m_creator_trx_id;
  
  /** 创建视图时的活跃事务id列表*/
  ids_t m_ids;
  
  /** 配合purge,标识该视图不需要小于m_low_limit_no的UNDO LOG,
   * 如果其他视图也不需要,则可以删除小于m_low_limit_no的UNDO LOG*/
  trx_id_t m_low_limit_no;
  
  /** 标记视图是否被关闭*/
  bool m_closed;

  // 省略...
};
cpp 复制代码
m_ids;           //一张列表,用来维护Read View生成时刻,系统正活跃的事务ID
up_limit_id;     //记录m_ids列表中事务ID最小的ID(没有写错)
low_limit_id;    //ReadView生成时刻系统尚未分配的下一个事务ID,也就是目前已出现过的事务ID的最大值+1(也没有写错)
creator_trx_id   //创建该ReadView的事务ID

我们在实际读取数据版本链的时候,是能读取到每一个版本对应的事务ID的,即:当前记录的 DB_TRX_ID 。

那么,我们现在手里面有的东西就有,当前快照读的 ReadView 和 版本链中的某一个记录的 DB_TRX_ID 。

所以现在的问题就是,当前快照读,应不应该读到当前版本记录。一张图,解决所有问题!

对应源码策略:

如果查到不应该看到当前版本,接下来就是遍历下一个版本,直到符合条件,即可以看到。上面的 readview 是当你进行select的时候,会自动形成。

【Read View实验】

假设当前有条记录:

事务操作:

事务4:修改name(张三) 变成name(李四)

当 事务2 对某行数据执行了快照读 ,数据库为事务2生成一个 Read View 读视图

cpp 复制代码
//事务2的 Read View
m_ids;           // 1,3
up_limit_id;     // 1
low_limit_id;    // 4 + 1 = 5,原因:ReadView生成时刻,系统尚未分配的下一个事务ID
creator_trx_id   // 2

此时版本链是:

我们的事务2在快照读该行记录的时候,就会拿该行记录的 DB_TRX_ID 去跟 up_limit_id,low_limit_id和活跃事务ID列表(trx_list) 进行比较,判断当前事务2能看到该记录的版本。

cpp 复制代码
//事务2的 Read View
m_ids;           // 1,3
up_limit_id;     // 1
low_limit_id;    // 4 + 1 = 5,原因:ReadView生成时刻,系统尚未分配的下一个事务ID
creator_trx_id   // 2

//事务4提交的记录对应的事务ID
DB_TRX_ID=4

//比较步骤
DB_TRX_ID(4)< up_limit_id(1) ?  不小于,下一步
DB_TRX_ID(4)>= low_limit_id(5) ? 不大于,下一步
m_ids.contains(DB_TRX_ID) ? 不包含,说明,事务4不在当前的活跃事务中。

//结论
故,事务4的更改,应该看到。
所以事务2能读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上最新的版本
(2)RR 与 RC的本质区别
【当前读和快照读在RR级别下的区别】

select * from user lock in share mode ,以加共享锁方式进行读取,对应的就是当前读,不加就是快照读。此处只作为测试使用,不重讲。

测试表:

sql 复制代码
--设置RR模式下测试
mysql> set global transaction isolation level REPEATABLE READ;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)

--重启终端
mysql> select @@tx_isolation;
+-----------------+
| @@tx_isolation |
+-----------------+
| REPEATABLE-READ |
+-----------------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

测试用例1-表1:

测试用例2-表2:

用例1与用例2:唯一区别仅仅是 表1 的 事务B 在 事务A 修改age前快照读过一次age数据

而表2的事务B在事务A修改age前没有进行过快照读。

结论:

  • 事务中快照读的结果是非常依赖该事务首次出现select快照读的地方,即某个事务中首次出现快照读的时机,决定该事务后续快照读的结果
  • delete同样如此
【RR 与 RC的本质区别】

1、正是Read View生成时机的不同,从而造成RC,RR级别下快照读的结果的不同;

2、在RR级别下的某个事务的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;

3、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;

4、即RR级别下,快照读生成Read View时,Read View会记录此时所有其他活动事务的快照,这些事务的修改对于当前事务都是不可见的。而早于Read View创建的事务所做的修改均是可见;

5、而在RC级别下的,事务中,每次快照读都会新生成一个快照和Read View,这就是我们在RC级别下的事务中可以看到别的事务提交的更新的原因

6、总之在RC隔离级别下,是每个快照读都会生成并获取最新的Read View;而在RR隔离级别下,则是同一个事务中的第一个快照读才会创建Read View, 之后的快照读获取的都是同一个Read View。

7、正是RC每次快照读,都会形成Read View,所以,RC才会有不可重复读问题。

  • 读-读

不讨论

  • 写-写

现阶段,直接理解成都是当前读,当前不做深究

  • 推荐阅读

关于这块,有很好的文章,推荐大家阅读

https://blog.csdn.net/SnailMann/article/details/94724197

https://www.cnblogs.com/f-ck-need-u/archive/2018/05/08/9010872.html

https://blog.csdn.net/chenghan_yang/article/details/97630626

完------


至此结束------

我是云边有个稻草人

期待与你的下一次相遇!

相关推荐
蚂蚁数据AntData2 小时前
DB-GPT V0.8.0 版本更新|范式跃迁:AI + Data 驱动的数据分析交互体验升级
大数据·数据库·人工智能·数据分析·开源
FinTech老王2 小时前
Oracle的CONNECT BY在国产数据库中的实现
数据库·oracle
Java后端的Ai之路2 小时前
3 天从入门到可视化监控:Elasticsearch 新手实战指南
大数据·数据库·elasticsearch·搜索引擎·向量数据库
l1t2 小时前
DeepSeek 总结的pgEdge for Postgres 的 MCP 服务器
服务器·数据库·postgresql·mcp
观测云2 小时前
观测云3月产品升级报告 | 网络设备自动发现、数据库深度分析上线,故障中心、仪表板、APM及管理能力等持续优化
网络·数据库·apm
志栋智能2 小时前
小而美的选择:低成本超自动化巡检工具
数据库·人工智能
荒川之神2 小时前
ORACLE逻辑备份
数据库·oracle
星辰_mya2 小时前
jvm之生老病死
jvm·数据库·面试·架构师
阿里小阿希2 小时前
ERP 资源大批量导入实践:PostgreSQL Staging 临时表 + 异步任务
数据库·postgresql