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淺析MySQL如何實現(xiàn)事務隔離

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一、前言

眾所周知,MySQL的在RR隔離級別下查詢數(shù)據(jù),是可以保證數(shù)據(jù)不受其它事物影響,而在RC隔離級別下只要其它事物commit后,數(shù)據(jù)都會讀到commit之后的數(shù)據(jù),那么事物隔離的原理是什么?是通過什么實現(xiàn)的呢?那肯定是通過MVCC機制(Multi-Version Concurrency Control,即多版本并發(fā)控制)。

注:MySQL的InnoDB引擎之所以能夠支持高性能的并發(fā)性能,就是由于MySQL的MVCC機制(歸功于undo log、Read-View、),但是本篇不對MVCC過多的介紹。

參考資料:《MySQL實戰(zhàn)45講》系列,雖然講解的比較清晰,但是仍然需要理解,比如關于視圖數(shù)組部分我認為是相比較而言沒有解釋清楚,所以結(jié)合資料與自己見解加以記錄!

二、RC與RR隔離級別

我們分別開啟RC與RR隔離級別實驗說明,首先假設有account賬戶表,在事務ABC開啟前,賬戶中的余額balance為1,即

select balance from account =1; # 結(jié)果為1

2.1、RR事務隔離級別下查詢結(jié)果

當在RR事務隔離級別分別開啟三個事務,在不同時間段內(nèi)做如下操作

  • 事務A(顯式開啟事務,手動commit提交):查詢余額
  • 事務B(顯式開啟事務,手動commit提交):對id=1的余額加1
  • 事務C(不顯式開啟事務,自動提交):對id=1的余額加1

我們從時間邏輯上分為三個階段,分析結(jié)果

  • 第一階段:事務A立馬開始事務,隨后事務B也緊跟著立馬開始事務,然后事務C首先更新balance為2成功,當前balance=2;
  • 第二階段:事務B更新balance的值,此時先讀到當前balance最新值為2,隨后set balance=balance+1成功,當前balance=3;
  • 第三階段:事務A查詢balance的值,此時的值為1(這里為什么等于1呢,是怎么實現(xiàn)的呢?不應該是當前最新值3嗎?這就是本篇博文討論的重點),最后commit結(jié)束事務,緊接著事務B也commit結(jié)束事務

最后事務A讀取balance的結(jié)果是1,理所當然,RR即為可重復讀,即一個事務在執(zhí)行過程中看到的數(shù)據(jù),總是跟這個事務啟動時看到的數(shù)據(jù)是一致的,當前事務不管有沒有提交,都不會影響數(shù)據(jù),我只需要讀取基于快照的數(shù)據(jù)即可,這就是快照讀。但是我們要討論的是如何在MVCC機制下實現(xiàn)?

注:begin/start transaction 命令并不是一個事務的起點,在執(zhí)行到它們之后的第一個操作InnoDB表的語句,事務才真正啟動。如果你想要馬上啟動一個事務,可以使用start transaction with consistent snapshot 這個命令。

2.2、RC事務隔離級別下查詢結(jié)果

同樣地,我們在RC隔離下,開啟事務ABC,觀察事務A最后的balance結(jié)果。

最后事務A讀取balance的結(jié)果是2,理所當然,RC即為讀可提交,字面意思就是其他事務只要提交后,當前事務我就能立馬讀取到最新當前值,這就是當前讀。但是我們要討論的是如何在MVCC機制下實現(xiàn)?

實際上這是因為實現(xiàn)MVCC時用到的一致性讀視圖,即consistent read view,用于支持RC(Read Committed,讀提交)和RR(Repeatable Read,可重復讀)隔離級別的實現(xiàn)。

三、事務隔離在MVCC的實現(xiàn)

在探討MVCC如何實現(xiàn)事務隔離前,我們需要知道是視圖數(shù)組、一致性視圖等概念,才能幫助更好理解MVCC幫助事務實現(xiàn)了隔離。

3.1、數(shù)據(jù)行ROW的多版本

InnoDB里面每個事務有一個唯一的事務ID,叫作transaction id。它是在事務開始的時候向InnoDB的事務系統(tǒng)申請的,是按申請順序嚴格遞增的。

而每行數(shù)據(jù)也都是有多個版本的。每次事務更新數(shù)據(jù)的時候,都會生成一個新的數(shù)據(jù)版本,并且把transaction id賦值給這個數(shù)據(jù)版本的事務ID,記為row trx_id。同時,舊的數(shù)據(jù)版本要保留,并且在新的數(shù)據(jù)版本中,能夠有信息可以直接拿到它(通過undo_log文件找到)。

也就是說,數(shù)據(jù)表中的一行記錄,其實可能有多個版本(row),每個版本有自己的row trx_id。

對某一個數(shù)據(jù)行ROW某個時刻經(jīng)過三次更新事務的多版本控制流程,畫如下圖加深理解。

從圖我們可以得到:

  • ROW有四個版本V1-V4,即經(jīng)過三次更新balance后,當前最新版本為V4,當前balance已經(jīng)更新為4,是最新值
  • InnoDB每次更新事務產(chǎn)生的transaction id都會賦值給row trx_id;
  • 通過undo_log可以從V4撤回到V1,找到V1版本的balance=1,即undo_log回滾版本。

明白了數(shù)據(jù)行的ROW的多版本原理與實現(xiàn)后,可以幫助我們理解InnoDB是怎么定義并創(chuàng)建快照的!

3.2、視圖數(shù)組

下述部分出自資料中的原句,特別是紅色加深部分可能會比較難以理解,所以需要結(jié)合自己理解并畫圖

InnoDB是這么在事務開啟的時候定義快照的,哪些事務的操作我可以忽視,哪么我必須要保存在快照里。可以理解為:一個事務只需要在啟動的時候聲明說,“以我啟動的時刻為準,如果一個數(shù)據(jù)版本是在我啟動之前生成的,就認;如果是我啟動以后才生成的,我就不認,我必須要找到它的上一個版本”。

在實現(xiàn)上, InnoDB為每個事務構造了一個數(shù)組,用來保存這個事務啟動瞬間,當前正在“活躍”的所有事務ID?!盎钴S”指的就是,啟動了但還沒提交。數(shù)組里面事務ID的最小值記為低水位,當前系統(tǒng)里面已經(jīng)創(chuàng)建過的事務ID的最大值加1記為高水位。這個視圖數(shù)組和高水位,就組成了當前事務的一致性視圖(read-view)。

我對低水位與高水位的理解:

低水位=當前所有啟動了但未提交事務集合的ID最小值=當前事務的上一個啟動但未提交的事務ID最小值(所有活躍事務ID最小值)

高水位=當前事務的ID(當前ROW版本號/row trx_id)=已經(jīng)創(chuàng)建過事務ID的最大值+1

舉例說明:仍然以上述RR隔離級別下三個ABC事務為例

  • 事務A開始前,系統(tǒng)里面只有一個活躍事務ID是99;
  • 事務A、B、C的版本號分別是100、101、102,且當前系統(tǒng)里只有這四個事務;
  • 三個事務開始前,(id,balance)=(1,1)這一行數(shù)據(jù)的row trx_id是90。

這樣,事務A的視圖數(shù)組就是[99], 事務B的視圖數(shù)組是[99,100], 事務C的視圖數(shù)組是[99,100,101]。即視圖數(shù)組通用公式為:[{當前事務開啟瞬間活躍事務ID集合}]。

而數(shù)據(jù)版本的可見性規(guī)則,就是基于rowtrx_id和一致性視圖對比結(jié)果得到的,所以我們還必須再了解下一致性視圖

3.3、一致性視圖

通過對視圖數(shù)組的理解,一致性視圖就更加容易了,即:這個視圖數(shù)組和高水位,就組成了當前事務的一致性視圖(read-view)。

仍然以上述RR隔離級別下三個ABC事務為例

  • 事務A開始前,系統(tǒng)里面只有一個活躍事務ID是99, 所以事物A開啟瞬間活躍事物集合為[99];
  • 事務A、B、C的版本號分別是100、101、102,且當前系統(tǒng)里只有這四個事務,所以事物A、B、C高水位分別為100、101、102;
  • 三個事務開始前,(id,balance)=(1,1)這一行數(shù)據(jù)的row trx_id是90。

這樣,事務A的一致性視圖就是[99,100], 事務B的一致性視圖是[99,100,101], 事務C的一致性視圖是[99,100,101,102]。即一致性視圖通用公式為:[{當前事務開啟瞬間活躍事務ID集合},當前row trx_id]。

分析上述流程圖結(jié)果:

第一個有效更新版本是事物C,更新balance=2,這個時候的最新版本rowtrx_id=102,而之前的在事物ABC之前的活躍事物最新版本row trx_id為99,所以此時99已經(jīng)成為歷史版本1;

第二個有效更新版本是事物B,更新balance=3,這個時候最新版本rowtrx_id=101,而此時row trx_id=102成為歷史版本1,而rowtrx_id=99成為歷史版本2;

事物A查詢的時候,事物B是沒有提交,但生成的(id, balance)=(1, 3)已經(jīng)成為當前最新版本,事物A讀取數(shù)據(jù)時,一致性視圖為[99, 100],而讀數(shù)據(jù)都是從當前版本切的然后對比row trx_id,所以會有以下流程:

  • 找到(1,3)的時候,判斷出row trx_id=101,比高水位大,處于紅色區(qū)域,不可見;
  • 接著,找到上一個歷史版本,一看row trx_id=102,比高水位大,處于紅色區(qū)域,不可見;
  • 再往前找,終于找到了(1,1),它的row trx_id=90,比低水位小,處于綠色區(qū)域,可見。

最后事物A無論在什么時候查詢,看到的數(shù)據(jù)都是一致性視圖[99, 100]生成的快照數(shù)據(jù)(1, 1),即rowtrx_id=90時的數(shù)據(jù)。這就稱之為一致性讀。

總結(jié):

對于一個事務視圖來說,除了自己的更新總是可見以外,有三種情況:

  • 版本未提交,不可見;
  • 版本已提交,但是是在視圖創(chuàng)建后提交的,不可見;
  • 版本已提交,而且是在視圖創(chuàng)建前提交的,可見。

現(xiàn)在,我們用這個規(guī)則來判斷圖中的查詢結(jié)果,事務A的查詢語句的視圖數(shù)組是在事務A啟動的時候生成的,這時候:

  • (1,3)還沒提交,屬于情況1,不可見;
  • (1,2)雖然提交了,但是是在視圖數(shù)組創(chuàng)建之后提交的,屬于情況2,不可見;
  • (1,1)是在視圖數(shù)組創(chuàng)建之前提交的,可見。

3.4、當前讀與快照讀

3.4.1、當前讀與快照讀規(guī)則

當然按照這個一致性讀的邏輯,事物B在事物C有效更新balance=2之后,但是事物B的視圖數(shù)組是在事物C生成的,所以理論上來說不應該是事物B看到的是(id, balance)=(1, 1)這個數(shù)據(jù)(快照/歷史版本)嗎?而看不到當前版本(1, 2)數(shù)據(jù)。為什么事物B在更新balance之后直接數(shù)據(jù)就成為(1, 3)了呢?

如果事物B在update之前select一次數(shù)據(jù),看到的值確實是balance=1,但是update是不能在歷史版本上操作的,否則事物C的更新就會丟失,所以update操作都是在先讀取當前版本,然后再更新。

也就說有這么一條規(guī)則:更新數(shù)據(jù)都是先讀后更新,而這個讀是讀當前最新值,稱之為“當前讀(currentread),而只查詢不讀的話就會讀取當前快照,稱之為“快照讀”。所以在事物B更新balance之前,先查詢到最新的版本(1, 2)然后再更新為(1, 3)。而事物A查詢的快照數(shù)據(jù)為(1, 1),而不是最新版本(1, 3)。

3.4.2、當前讀與快照讀解釋

當前讀:像select lock in share mode(共享鎖), select for update ; update, insert ,delete(排他鎖)這些操作都是一種當前讀。就是它讀取的是記錄的最新版本,讀取時還要保證其他并發(fā)事務不能修改當前記錄,會對讀取的記錄進行加鎖。

快照讀:像不加鎖的select操作就是快照讀,即不加鎖的非阻塞讀;快照讀的前提是隔離級別不是串行級別,串行級別下的快照讀會退化成當前讀。是基于多版本控制的,那么快照讀可能讀到的并不一定是數(shù)據(jù)的最新版本,而有可能是之前的歷史版本(快照數(shù)據(jù))。

3.4.3、RC讀可提交下的視圖規(guī)則

讀提交的邏輯和可重復讀的邏輯類似,它們最主要的區(qū)別是:

在可重復讀隔離級別下,只需要在事務開始的時候創(chuàng)建一致性視圖,之后事務里的其他查詢,都共用這個一致性視圖;在讀提交隔離級別下,每一個語句執(zhí)行前都會重新算出一個新的視圖,此時start transaction with consistent snapshot就等同于普通的starttransaction/begin所以在RC隔離級別下,事物A與事物B查詢到的數(shù)據(jù)分別如下:

事物C立馬更新balance=2,然后自動提交,生成最新版本(1, 2),此時重新計算出視圖數(shù)據(jù)(1, 2);事物B查到此時的最新版本為(1, 2),之后再更新為版本(1, 3)為當前最新版本,查詢此時的事物B select到的balance=3(事物B更新balance=3之后立馬算出一個新的視圖,select就是根據(jù)此視圖得到的數(shù)據(jù)),而不是1。而此時事物B還未提交,對于事物A來說是看不見的,所以事物A此時讀取到的事物C提交的最新版本(1, 2)。

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