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什么是MVCC

MVCC，全称Multi-Version Concurrency Control，即多版本并发控制。MVCC是一种并发控制的方法，一般在数据库管理系统中，实现对数据库的并发访问，在编程语言中实现事务内存。

MVCC在MySQL InnoDB中的实现主要是为了提高数据库并发性能，用更好的方式去处理读-写冲突，做到即使有读写冲突时，也能做到不加锁，非阻塞并发读

当前读

而当前读，总是读取已经提交完成的最新版本像select lock in share mode(共享锁), select for update ; update, insert ,delete(排他锁)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

更新逻辑

你看图 5 中，事务 B 的视图数组是先生成的，之后事务 C 才提交，不是应该看不见 (1,2) 吗，怎么能算出 (1,3) 来？

图 5 事务 B 更新逻辑图

是的，如果事务 B 在更新之前查询一次数据，这个查询返回的 k 的值确实是 1。

但是，当它要去更新数据的时候，就不能再在历史版本上更新了，否则事务 C 的更新就丢失了。因此，事务 B 此时的 set k=k+1 是在（1,2）的基础上进行的操作。

所以，这里就用到了这样一条规则：更新数据都是先读后写的，而这个读，只能读当前的值，称为“当前读”（current read）。

因此，在更新的时候，当前读拿到的数据是 (1,2)，更新后生成了新版本的数据 (1,3)，这个新版本的 row trx_id 是 101。

所以，在执行事务 B 查询语句的时候，一看自己的版本号是 101，最新数据的版本号也是 101，是自己的更新，可以直接使用，所以查询得到的 k 的值是 3。

这里我们提到了一个概念，叫作当前读。其实，除了 update 语句外，select 语句如果加锁，也是当前读。

加锁以后

所以，如果把事务 A 的查询语句 select * from t where id=1 修改一下，加上 lock in share mode 或 for update，也都可以读到版本号是 101 的数据，返回的 k 的值是 3。下面这两个 select 语句，就是分别加了读锁（S 锁，共享锁）和写锁（X 锁，排他锁）。

mysql> select k from t where id=1 lock in share mode;mysql> select k from t where id=1 for update;

假设

再往前一步，假设事务 C 不是马上提交的，而是变成了下面的事务 C’，会怎么样呢？

图 6 事务 A、B、C'的执行流程

事务 C’的不同是，更新后并没有马上提交，在它提交前，事务 B 的更新语句先发起了。前面说过了，虽然事务 C’还没提交，但是 (1,2) 这个版本也已经生成了，并且是当前的最新版本。

问： 那么，事务 B 的更新语句会怎么处理呢？

答：这时候，我们在上一篇文章中提到的“两阶段锁协议”就要上场了。事务 C’没提交，也就是说 (1,2) 这个版本上的写锁还没释放。而事务 B 是当前读，必须要读最新版本，而且必须加锁，因此就被锁住了，必须等到事务 C’释放这个锁，才能继续它的当前读。

图 7 事务 B 更新逻辑图（配合事务 C'）

到这里，我们把一致性读、当前读和行锁就串起来了。

从两阶段锁说起

我先给你举个例子。在下面的操作序列中，事务 B 的 update 语句执行时会是什么现象呢？假设字段 id 是表 t 的主键。

这个问题的结论取决于事务 A 在执行完两条 update 语句后，持有哪些锁，以及在什么时候释放。你可以验证一下：实际上事务 B 的 update 语句会被阻塞，直到事务 A 执行 commit 之后，事务 B 才能继续执行。

知道了这个答案，你一定知道了事务 A 持有的两个记录的行锁，都是在 commit 的时候才释放的。

也就是说，在 InnoDB 事务中，行锁是在需要的时候才加上的，但并不是不需要了就立刻释放，而是要等到事务结束时才释放。这个就是两阶段锁协议。

快照读

• 单纯的select操作，不包括上述 select … lock in share mode, select … for update

• Read Committed隔离级别：每次select都生成一个快照读。

• Read Repeatable隔离级别：开启事务后第一个select语句才是快照读的地方，而不是一开启事务就快照读。

  快照读 是： InnoDB 通过 MVCC（多版本控制）将数据库在过去某个时刻的快照应用在查询上，使得：这次查询 只能看到 别的事务生成快照前提交的数据，而不能看到 别的事务生成快照后提交的数据或者未提交的数据。

说白了MVCC就是为了实现读-写冲突不加锁，而这个读指的就是快照读, 而非当前读，当前读实际上是一种加锁的操作，是悲观锁的实现

隔离性与隔离级别

SQL 标准的事务隔离级别包括：

读未提交（read uncommitted）、读提交（read committed）、可重复读（repeatable read）和串行化（serializable ）。下面我逐一为你解释：

• 读未提交是指，一个事务还没提交时，它做的变更就能被别的事务看到。
• 读提交是指，一个事务提交之后，它做的变更才会被其他事务看到。
• 可重复读是指，一个事务执行过程中看到的数据，总是跟这个事务在启动时看到的数据是一致的。当然在可重复读隔离级别下，未提交变更对其他事务也是不可见的。
• 串行化，顾名思义是对于同一行记录，“写”会加“写锁”，“读”会加“读锁”。当出现读写锁冲突的时候，后访问的事务必须等前一个事务执行完成，才能继续执行。

mysql> create table T(c int) engine=InnoDB;insert into T(c) values(1);

我们来看看在不同的隔离级别下，事务 A 会有哪些不同的返回结果，也就是图里面 V1、V2、V3 的返回值分别是什么。

• 若隔离级别是“读未提交”， 则 V1 的值就是 2。这时候事务 B 虽然还没有提交，但是结果已经被 A 看到了。因此，V2、V3 也都是2。
• 若隔离级别是“读提交”，则 V1 是 1，V2 的值是 2。事务 B 的更新在提交后才能被 A 看到。所以， V3 的值也是2。
• 若隔离级别是“可重复读”，则 V1、V2 是 1，V3 是 2。之所以 V2 还是1，遵循的就是这个要求：事务在执行期间看到的数据前后必须是一致的。
• 若隔离级别是“串行化”，则在事务 B 执行“将 1 改成2”的时候，会被锁住。直到事务 A 提交后，事务 B 才可以继续执行。所以从 A 的角度看， V1、V2 值是 1，V3 的值是 2。

mysql默认事务隔离级别 REPETABLE READ 可重复度

redo log

什么是redo log

redo log叫做重做日志，是用来实现事务的持久性。该日志文件由两部分组成：重做日志缓冲（redo log buffer）以及重做。

start transaction;select balance from bank where name="zhangsan";// 生成 重做日志 balance=600update bank set balance = balance - 400;// 生成 重做日志 amount=400update finance set amount = amount + 400;commit;

redo log 有什么作用？

mysql 为了提升性能不会把每次的修改都实时同步到磁盘，而是会先存到Boffer Pool(缓冲池)里头，把这个当作缓存来用。然后使用后台线程去做缓冲池和磁盘之间的同步。

那么问题来了，如果还没来的同步的时候宕机或断电了怎么办？还没来得及执行上面图中红色的操作。这样会导致丢部分已提交事务的修改信息！

所以引入了redo log来记录已成功提交事务的修改信息，并且会把redo log持久化到磁盘，系统重启之后在读取redo log恢复最新数据。

总结：

redo log是用来恢复数据的 用于保障，已提交事务的持久化特性

undo log

什么是 undo log ？

undo log 叫做回滚日志，用于记录数据被修改前的信息。他正好跟前面所说的重做日志所记录的相反，重做日志记录数据被修改后的信息。undo log主要记录的是数据的逻辑变化，为了在发生错误时回滚之前的操作，需要将之前的操作都记录下来，然后在发生错误时才可以回滚。

undo log 有什么作用？

undo log 记录事务修改之前版本的数据信息，因此假如由于系统错误或者rollback操作而回滚的话可以根据undo log的信息来进行回滚到没被修改前的状态。

总结

undo log是用来回滚数据的用于保障 未提交事务的原子性

MVCC 基础

InnoDB的 MVCC ，是通过在每行记录的后面保存两个隐藏的列来实现的。这两个列，

一个保存了行的创建时间，一个保存了行的过期时间，当然存储的并不是实际的时间值，而是系统版本号。

MVCC在mysql中的实现依赖的是undo log与read view

• undo log :undo log 中记录某行数据的多个版本的数据。
• read view :用来判断当前版本数据的可见性

数据库并发场景有三种，分别为：

• 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

MVCC带来的好处是？

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，也就是为事务分配单向增长的时间戳，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

• 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

不满意只让数据库采用悲观锁这样性能不佳的形式去解决读-写冲突问题，而提出的解决方案，所以在数据库中，因为有了MVCC，所以我们可以形成两个组合：

• MVCC + 悲观锁 :MVCC解决读写冲突，悲观锁解决写写冲突
• MVCC + 乐观锁 :MVCC解决读写冲突，乐观锁解决写写冲突

MVCC实现基本逻辑

我们再来看看事务隔离具体是怎么实现的。这里我们展开说明“可重复读”

在 MySQL 中，实际上每条记录在更新的时候都会同时记录一条回滚操作。记录上的最新值，通过回滚操作，都可以得到前一个状态的值。

假设一个值从 1 被按顺序改成了 2、3、4，在回滚日志里面就会有类似下面的记录。

当前值是 4，但是在查询这条记录的时候，不同时刻启动的事务会有不同的 read-view。如图中看到的，在视图 A、B、C 里面，这一个记录的值分别是 1、2、4，同一条记录在系统中可以存在多个版本，就是数据库的多版本并发控制（MVCC）。对于 read-view A，要得到 1，就必须将当前值依次执行图中所有的回滚操作得到。

同时你会发现，即使现在有另外一个事务正在将 4 改成 5，这个事务跟 read-view A、B、C 对应的事务是不会冲突的。

你一定会问，回滚日志总不能一直保留吧，什么时候删除呢？答案是，在不需要的时候才删除。也就是说，系统会判断，当没有事务再需要用到这些回滚日志时，回滚日志会被删除。

什么时候才不需要了呢？就是当系统里没有比这个回滚日志更早的 read-view 的时候。

查询长事务

set autocommit=1,

你可以在 information_schema 库的 innodb_trx 这个表中查询长事务，比如下面这个语句，用于查找持续时间超过 60s 的事务。

select * from information_schema.innodb_trx where TIME_TO_SEC(timediff(now(),trx_started))>60

MVCC的实现原则

MVCC的目的就是多版本并发控制，在数据库中的实现，就是为了解决读写冲突，它的实现原理主要是依赖记录中的 3个隐式字段，undo日志 ，Read View 来实现的。

那么等到这个事务自己获取到行锁要更新数据的时候，它读到的值又是什么呢？

和你分享行锁的时候又提到，一个事务要更新一行，如果刚好有另外一个事务拥有这一行的行锁，它又不能这么超然了，会被锁住，进入等待状态。问题是，既然进入了等待状态，那么等到这个事务自己获取到行锁要更新数据的时候，它读到的值又是什么呢？

举一个例子

mysql> CREATE TABLE `t` (  `id` int(11) NOT NULL,  `k` int(11) DEFAULT NULL,  PRIMARY KEY (`id`)) ENGINE=InnoDB;insert into t(id, k) values(1,1),(2,2);

这里，我们需要注意的是事务的启动时机。

begin/start transaction 命令并不是一个事务的起点，在执行到它们之后的第一个操作 InnoDB 表的语句，事务才真正启动。如果你想要马上启动一个事务，可以使用 start transaction with consistent snapshot 这个命令。

• 第一种启动方式，一致性视图是在执行第一个快照读语句时创建的；
• 第二种启动方式，一致性视图是在执行 start transaction with consistent snapshot 时创建的。

在这个例子中，事务 C 没有显式地使用 begin/commit，表示这个 update 语句本身就是一个事务，语句完成的时候会自动提交。事务 B 在更新了行之后查询 ; 事务 A 在一个只读事务中查询，并且时间顺序上是在事务 B 的查询之后。

这时，如果我告诉你事务 B 查到的 k 的值是 3，而事务 A 查到的 k 的值是 1，你是不是感觉有点晕呢？

所以，今天这篇文章，我其实就是想和你说明白这个问题，希望借由把这个疑惑解开的过程，能够帮助你对 InnoDB 的事务和锁有更进一步的理解。

在 MySQL 里，有两个“视图”的概念：

• 一个是 view。它是一个用查询语句定义的虚拟表，在调用的时候执行查询语句并生成结果。创建视图的语法是 create view … ，而它的查询方法与表一样。
• 另一个是 InnoDB 在实现 MVCC 时用到的一致性读视图，即 consistent read view，用于支持 RC（Read Committed，读提交和 RR（Repeatable Read，可重复读隔离级别的实现。

隐式字段

每行记录除了我们自定义的字段外，还有数据库隐式定义的DB_TRX_ID,DB_ROLL_PTR,DB_ROW_ID等字段

• DB_TRX_ID 6byte，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 :7byte，回滚指针，指向这条记录的上一个版本（存储于rollback segment里）
• DB_ROW_ID :6byte，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
• 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
• 
  如上图，DB_ROW_ID是数据库默认为该行记录生成的唯一隐式主键，DB_TRX_ID是当前操作该记录的事务ID,而DB_ROLL_PTR是一个回滚指针，用于配合undo日志，指向上一个旧版本

undo日志

undo log主要分为两种

• insert undo log代表事务在insert新记录时产生的undo log,只在事务回滚时需要，并且在事务提交后可以被立即丢弃
• update undo log事务在进行update或delete时产生的undo log;不仅在事务回滚时需要，在快照读时也需要；所以不能随便删除，只有在快速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

purge

从前面的分析可以看出，为了实现InnoDB的MVCC机制，更新或者删除操作都只是设置一下老记录的deleted_bit，并不真正将过时的记录删除。

为了节省磁盘空间，InnoDB有专门的purge线程来清理deleted_bit为true的记录。为了不影响MVCC的正常工作，purge线程自己也维护了一个read view（这个read view相当于系统中最老活跃事务的read view）;如果某个记录的deleted_bit为true，并且DB_TRX_ID相对于purge线程的read view可见，那么这条记录一定是可以被安全清除的。

Read View

什么是Read View?

什么是Read View，说白了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)

所以我们知道 Read View主要是用来做可见性判断的, 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。

Read View遵循一个可见性算法，主要是将要被修改的数据的最新记录中,DB_TRX_ID（即当前事务ID）取出来，与系统当前其他活跃事务的ID去对比（由Read View维护），如果DB_TRX_ID跟Read View的属性做了某些比较，不符合可见性，那就通过DB_ROLL_PTR回滚指针去取出Undo Log中的DB_TRX_ID再比较，即遍历链表的DB_TRX_ID（从链首到链尾，即从最近的一次修改查起），直到找到满足特定条件的DB_TRX_ID, 那么这个DB_TRX_ID所在的旧记录就是当前事务能看见的最新老版本

- trx_list（名字我随便取的）: 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  - up_limit_id :记录trx_list列表中事务ID最小的ID  - 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

• 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
• 接下来判断 DB_TRX_ID 大于等于 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，那对当前事务肯定不可见，如果小于则进入下一个判断
• 判断DB_TRX_ID 是否在活跃事务之中，trx_list.contains(DB_TRX_ID)，如果在，则代表我Read View生成时刻，你这个事务还在活跃，还没有Commit，你修改的数据，我当前事务也是看不见的；如果不在，则说明，你这个事务在Read View生成之前就已经Commit了，你修改的结果，我当前事务是能看见的

快照”在 MVCC 里是怎么工作的

在可重复读隔离级别下，事务在启动的时候就“拍了个快照”。注意，这个快照是基于整库的

InnoDB 里面每个事务有一个唯一的事务 ID，叫作 transaction id。它是在事务开始的时候向 InnoDB 的事务系统申请的，是按申请顺序严格递增的

而每行数据也都是有多个版本的。每次事务更新数据的时候，都会生成一个新的数据版本，并且把 transaction id 赋值给这个数据版本的事务 ID，记为 row trx_id。同时，旧的数据版本要保留，并且在新的数据版本中，能够有信息可以直接拿到它

也就是说，数据表中的一行记录，其实可能有多个版本 (row)，每个版本有自己的 row trx_id

图 2 行状态变更图

图中虚线框里是同一行数据的 4 个版本，当前最新版本是 V4，k 的值是 22，它是被 transaction id 为 25 的事务更新的，因此它的 row trx_id 也是 25。

你可能会问，前面的文章不是说，语句更新会生成 undo log（回滚日志）吗？那么，undo log 在哪呢？

实际上，图 2 中的三个虚线箭头，就是 undo log；而 V1、V2、V3 并不是物理上真实存在的，而是每次需要的时候根据当前版本和 undo log 计算出来的。比如，需要 V2 的时候，就是通过 V4 依次执行 U3、U2 算出来

InnoDB 是怎么定义那个“100G”的快照的

一个事务启动的时候，能够看到所有已经提交的事务结果。但是之后，这个事务执行期间，其他事务的更新对它不可见

因此，一个事务只需要在启动的时候声明说，“以我启动的时刻为准，如果一个数据版本是在我启动之前生成的，就认；如果是我启动以后才生成的，我就不认，我必须要找到它的上一个版本”

当然，如果“上一个版本”也不可见，那就得继续往前找。还有，如果是这个事务自己更新的数据，它自己还是要认的

在实现上， InnoDB 为每个事务构造了一个数组，用来保存这个事务启动瞬间，当前正在“活跃”的所有事务 ID。“活跃”指的就是，启动了但还没提交

数组里面事务 ID 的最小值记为低水位，当前系统里面已经创建过的事务 ID 的最大值加 1 记为高水位。

这个视图数组和高水位，就组成了当前事务的一致性视图（read-view）。

• 如果落在绿色部分，表示这个版本是已提交的事务或者是当前事务自己生成的，这个数据是可见的；
• 如果落在红色部分，表示这个版本是由将来启动的事务生成的，是肯定不可见的；
• 如果落在黄色部分，那就包括两种情况 :
  –
  • a. 若 row trx_id 在数组中，表示这个版本是由还没提交的事务生成的，不可见；
  • b. 若 row trx_id不在数组中，表示这个版本是已经提交了的事务生成的，可见。

所以你现在知道了，InnoDB 利用了“所有数据都有多个版本”的这个特性，实现了“秒级创建快照”的能力

接下来，我们继续看一下图 1 中的三个事务，分析下事务 A 的语句返回的结果，为什么是 k=1。

这里，我们不妨做如下假设：

事务 A 开始前，系统里面只有一个活跃事务 ID 是 99； 事务 A、B、C 的版本号分别是 100、101、102，且当前系统里只有这四个事务； 三个事务开始前，(1,1）这一行数据的 row trx_id 是 90。

这样，事务 A 的视图数组就是[99,100], 事务 B 的视图数组是[99,100,101], 事务 C 的视图数组是[99,100,101,102]。

为了简化分析，我先把其他干扰语句去掉，只画出跟事务 A 查询逻辑有关的操作：

更新数据都是先读后写的，而这个读，只能读当前的值，称为“当前读”（current read）。 ,从最高的trx_id开始

从图中可以看到，第一个有效更新是事务 C，把数据从 (1,1) 改成了 (1,2)。这时候，这个数据的最新版本的 row trx_id 是 102，而 90 这个版本已经成为了历史版本。

第二个有效更新是事务 B，把数据从 (1,2) 改成了 (1,3)。这时候，这个数据的最新版本（即 row trx_id）是 101，而 102 又成为了历史版本。

你可能注意到了，在事务 A 查询的时候，其实事务 B 还没有提交，但是它生成的 (1,3) 这个版本已经变成当前版本了。但这个版本对事务 A 必须是不可见的，否则就变成脏读了。

好，现在事务 A 要来读数据了，它的视图数组是[99,100]。当然了，读数据都是从当前版本读起的。所以，事务 A 查询语句的读数据流程是这样的：

1. 找到 (1,3) 的时候，判断出 row trx_id=101，比高水位大，处于红色区域，不可见；
2. 接着，找到上一个历史版本，一看row trx_id=102，比高水位大，处于红色区域，不可见；
3. 再往前找，终于找到了（1,1)，它的 rowtrx_id=90，比低水位小，处于绿色区域，可见。

这样执行下来，虽然期间这一行数据被修改过，但是事务 A 不论在什么时候查询，看到这行数据的结果都是一致的，所以我们称之为一致性读。

这个判断规则是从代码逻辑直接转译过来的，但是正如你所见，用于人肉分析可见性很麻烦。

所以，我来给你翻译一下。一个数据版本，对于一个事务视图来说，除了自己的更新总是可见以外，有三种情况：

1. 版本未提交，不可见；
2. 版本已提交，但是是在视图创建后提交的，不可见；
3. 版本已提交，而且是在视图创建前提交的，可见。

现在，我们用这个规则来判断图 4 中的查询结果，事务 A 的查询语句的视图数组是在事务 A 启动的时候生成的，这时候：

1. (1,3) 还没提交，属于情况 1，不可见；
2. (1,2) 虽然提交了，但是是在视图数组创建之后提交的，属于情况 2，不可见；
3. (1,1)是在视图数组创建之前提交的，可见。

事务的可重复读的能力是怎么实现的？

现在，我们再回到文章开头的问题：事务的可重复读的能力是怎么实现的？

可重复读的核心就是一致性读（consistent read）；而事务更新数据的时候，只能用当前读。如果当前的记录的行锁被其他事务占用的话，就需要进入锁等待。

而读提交的逻辑和可重复读的逻辑类似，它们最主要的区别是：

• 在可重复读隔离级别下，只需要在事务开始的时候创建一致性视图，之后事务里的其他查询都共用这个一致性视图；
• 在读提交隔离级别下，每一个语句执行前都会重新算出一个新的视图。

那么，我们再看一下，在读提交隔离级别下，事务 A 和事务 B 的查询语句查到的 k，分别应该是多少呢？

这里需要说明一下,“start transaction with consistent snapshot; ”的意思是从这个语句开始，创建一个持续整个事务的一致性快照。所以，在读提交隔离级别下，这个用法就没意义了，等效于普通的 start transaction。

下面是读提交时的状态图，可以看到这两个查询语句的创建视图数组的时机发生了变化，就是图中的 read view 框。（注意：这里，我们用的还是事务 C 的逻辑直接提交，而不是事务 C’）

这时，事务 A 的查询语句的视图数组是在执行这个语句的时候创建的，时序上 (1,2)、(1,3) 的生成时间都在创建这个视图数组的时刻之前。但是，在这个时刻：

(1,3) 还没提交，属于情况 1，不可见

(1,2) 提交了，属于情况 3，可见。

所以，这时候事务 A 查询语句返回的是 k=2。

显然地，事务 B 查询结果 k=3。

精选留言

第一篇

这篇理论知识很丰富,需要先总结下

1.innodb支持RC(已提交)和RR(可重复读)隔离级别实现是用的一致性视图(consistent read view)

2.事务在启动时会拍一个快照,这个快照是基于整个库的.

基于整个库的意思就是说一个事务内,整个库的修改对于该事务都是不可见的(对于快照读的情况) 如果在事务内select t表,另外的事务执行了DDL t表,根据发生时间,要嘛锁住要嘛报错(参考第六章)

3.事务是如何实现的MVCC呢?

(1)每个事务都有一个事务ID,叫做transaction id(严格递增) (2)事务在启动时,找到已提交的最大事务ID记为up_limit_id。 (3)事务在更新一条语句时,比如id=1改为了id=2.会把id=1和该行之前的row trx_id写到undo log里, 并且在数据页上把id的值改为2,并且把修改这条语句的transaction id记在该行行头 (4)再定一个规矩,一个事务要查看一条数据时,必须先用该事务的up_limit_id与该行的transaction id做比对, 如果up_limit_id>=transaction id,那么可以看.如果up_limit_id<transaction id,则只能去undo log里去取。去undo log查找数据的时候,也需要做比对,必须up_limit_id>transaction id,才返回数据

4.什么是当前读,由于当前读都是先读后写,只能读当前的值,所以为当前读.会更新事务内的up_limit_id为该事务的transaction id

5.为什么rr能实现可重复读而rc不能,分两种情况

(1)快照读的情况下,rr不能更新事务内的up_limit_id, 而rc每次会把up_limit_id更新为快照读之前最新已提交事务的transaction id,则rc不能可重复读 (2)当前读的情况下,rr是利用record lock+gap lock来实现的,而rc没有gap,所以rc不能可重复读

第二篇

答案：

分析： 假设有两个事务A和B， 且A事务是更新c=0的事务； 给定条件： 1， 事务A update 语句已经执行成功， 说明没有另外一个活动中的事务在执行修改条件为id in 1,2,3,4或c in 1,2,3,4, 否则update会被锁阻塞； 2，事务A再次执行查询结果却是一样， 说明什么？说明事务B把id或者c给修改了， 而且已经提交了， 导致事务A“当前读”没有匹配到对应的条件； 事务A的查询语句说明了事务B执行更新后，提交事务B一定是在事务A第一条查询语句之后执行的；

所以执行顺序应该是：

1， 事务A select * from t; 2, 事务B update t set c = c + 4; // 只要c或者id大于等于5就行; 当然这行也可以和1调换， 不影响 3, 事务B commit; 4, 事务A update t set c = 0 where id = c; // 当前读； 此时已经没有匹配的行 5， 事务A select * from t;

第三篇

有个问题不太理解，对于文中的例子假设transaction id为98的事务在事务A执行select（Q2）之前更新了字段，那么事务A发现这个字段的row trx_id是98，比自己的up_limit_id要小，那此时事务A不就获取到了transaction id为98的事务更新后的值了吗？

换句话说对于文中"之后的更新，产生的新的数据版本的 row trx_id 都会大于 up_limit_id"这句话不太理解， up_limit_id是已经提交事务id的最大值，那也可能存在一个没有提交的id小于up_limit_id的事务对数据进行更新？还是说transaction id比up_limit_id小的事务都是保证已经提交的？ 作者回复: 你的问题被引用最多，我回复你哈，其它同学看过来😄

好吧，今天的课后问题其实比较简单，本来是隐藏在思考题里的彩蛋，被你问出来了哈。

Innodb 要保证这个规则：事务启动以前所有还没提交的事务，它都不可见。

但是只存一个已经提交事务的最大值是不够的。 因为存在一个问题，那些比最大值小的事务，之后也可能更新（就是你说的98这个事务）

所以事务启动的时候还要保存“现在正在执行的所有事物ID列表”，如果一个row trx_id在这列表中，也要不可见。

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