深入理解MySQLⅢ -- 锁与InnoDB引擎

锁

概述

锁是计算机协调多个进程或线程并发访问某一资源的机制。在数据库中，除传统的计算资源（CPU、RAM、I/O）的争用以外，数据也是一种供许多用户共享的资源。如何保证数据并发访问的一致性、有效性是所有数据库必须解决的一个问题，锁冲突也是影响数据库并发访问性能的一个重要因素。从这个角度来说，锁对数据库而言显得尤其重要，也更加复杂。

MySQL中的锁，按照锁的粒度分，分为以下三类：

• 全局锁：锁定数据库中的所有表。
• 表级锁：每次操作锁住整张表。
• 行级锁：每次操作锁住对应的行数据。

全局锁

全局锁就是对整个数据库实例(也就是表)加锁，加锁后整个实例就处于只读状态，后续的DML的写语句，DDL语句，已经更新操作的事务提交语句都将被阻塞。
其典型的使用场景是做全库的逻辑备份，对所有的表进行锁定，从而获取一致性视图，保证数据的完整性。

为什么全库逻辑备份，就需要加全局锁呢？

我们一起先来分析一下不加全局锁，可能存在的问题。

假设在数据库中存在这样三张表: tb_stock 库存表，tb_order 订单表，tb_orderlog 订单日志表。

• 在进行数据备份时，先备份了tb_stock库存表。
• 然后接下来，在业务系统中，执行了下单操作，扣减库存，生成订单（更新tb_stock表，插入tb_order表）。
• 然后再执行备份 tb_order表的逻辑。
• 业务中执行插入订单日志操作。
• 最后，又备份了tb_orderlog表。

此时备份出来的数据，是存在问题的。因为备份出来的数据，tb_stock表与tb_order表的数据不一致(有最新操作的订单信息,但是库存数没减)。

那如何来规避这种问题呢? 此时就可以借助于MySQL的全局锁来解决。

对数据库进行进行逻辑备份之前，先对整个数据库加上全局锁，一旦加了全局锁之后，其他的DDL、DML全部都处于阻塞状态，但是可以执行DQL语句，也就是处于只读状态，而数据备份就是查询操作。那么数据在进行逻辑备份的过程中，数据库中的数据就是不会发生变化的，这样就保证了数据的一致性和完整性。

语法

加全局锁：

flush tables with read lock ;

数据备份：

mysqldump -uroot –p1234 itcast > itcast.sql

释放锁：

unlock tables ;

特点

数据库中加全局锁，是一个比较重的操作，存在以下问题：

• 如果在主库上备份，那么在备份期间都不能执行更新，业务基本上就得停摆。
• 如果在从库上备份，那么在备份期间从库不能执行主库同步过来的二进制日志（binlog），会导致主从延迟。

在InnoDB引擎中，我们可以在备份时加上 --single-transaction 参数来完成不加锁的一致性数据备份。(其底层使用快照读来完成)

mysqldump --single-transaction -uroot –p123456 itcast > itcast.sql

表级锁

表级锁，每次操作锁住整张表。锁定粒度大，发生锁冲突的概率最高，并发度最低。应用在MyISAM、InnoDB、BDB等存储引擎中。

对于表级锁，主要分为以下三类：

• 表锁
• 元数据锁（meta data lock，MDL）
• 意向锁

表锁

对于表锁，分为两类：

• 表共享读锁（read lock）
• 表独占写锁（write lock）

语法

加锁：

lock tables 表名... read/write

释放锁：

unlock tables / 客户端断开连接 

特点

• 读锁
  

  • 两个客户端都只能读

• 写锁
  

  • 对当前加锁的客户端，可读可写，对于其他的客户端，不可读也不可写

元数据锁

meta data lock , 元数据锁，简写MDL。

这里的元数据，大家可以简单理解为就是一张表的表结构。 其主要的作用就是维护表结构的一致性。

MDL加锁过程是系统自动控制，无需显式使用，在访问一张表的时候会自动加上。MDL锁主要作用是维护表元数据的数据一致性，在表上有活动事务的时候，不可以对元数据进行写入操作(也就是不能修改表的结构，避免DML与DDL冲突，保证读写的正确性)。

在MySQL5.5中引入了MDL：

• 当对一张表进行增删改查的时候，加MDL读锁(共享)
• 当对表结构进行变更操作的时候，加MDL写锁(排他)

常见的SQL操作时，所添加的元数据锁：

我们可以通过下面的SQL，来查看数据库中的元数据锁的情况：

select object_type,object_schema,object_name,lock_type,lock_duration from performance_schema.metadata_locks ;

意向锁

为了避免DML在执行时，加的行锁与表锁的冲突，在InnoDB中引入了意向锁，使得表锁不用检查每行数据是否加锁，使用意向锁来减少表锁的检查。

锁冲突就是锁互斥造成的阻塞等待情况

假如没有意向锁，客户端一对表加了行锁后，客户端二如何给表加表锁呢，来通过示意图简单分析一下：

• 首先客户端一，开启一个事务，然后执行DML操作，在执行DML语句时，会对涉及到的行加行锁。
  
• 当客户端二，想对这张表加表锁时，会检查当前表是否有对应的行锁，如果没有，则添加表锁，此时就会从第一行数据，检查到最后一行数据，效率较低。
  

有了意向锁之后 :

• 客户端一，在执行DML操作时，会对涉及的行加行锁，同时也会对该表加上意向锁。
  
• 而其他客户端，在对这张表加表锁的时候，会根据该表上所加的意向锁来判定是否可以成功加表锁，而不用逐行判断行锁情况了。
  

分类

• 意向共享锁(IS): 由语句select ... lock in share mode添加 。
  • 与 表锁共享锁(read)兼容
  • 与表锁排他锁(write)互斥
• 意向排他锁(IX): 由insert、update、delete、select…for update添加 。
  • 与表锁共享锁(read)及排他锁(write)都互斥
  • 意向锁之间不会互斥

一旦事务提交了，意向共享锁、意向排他锁，都会自动释放。

可以通过以下SQL，查看意向锁及行锁的加锁情况：

select object_schema,object_name,index_name,lock_type,lock_mode,lock_data fromperformance_schema.data_locks;

行级锁

行级锁，每次操作锁住对应的行数据。锁定粒度最小，发生锁冲突的概率最低，并发度最高。应用在InnoDB存储引擎中。

InnoDB的数据是基于索引组织的，行锁是通过对索引上的索引项加锁来实现的，而不是对记录加的锁(不是直接对数据加锁)。对于行级锁，主要分为以下三类：

• 行锁（Record Lock）：锁定单个行记录的锁，防止其他事务对此行进行update和delete。在RC、RR隔离级别下都支持。
  

• 间隙锁（Gap Lock）：锁定索引记录间隙（不含该记录），确保索引记录间隙不变，防止其他事务在这个间隙进行insert，产生幻读。在RR隔离级别下都支持。
  

• 临键锁（Next-Key Lock）：行锁和间隙锁组合，同时锁住数据，并锁住数据前面的间隙Gap。在RR隔离级别下支持。
  

InnoDB默认加锁方式是next-key，next-key lock 在一些场景下会退化成记录锁或间隙锁。如果某个加锁操作未使用到索引，该锁则会退化为表锁。

退化成表锁，其实这句话并不是非常的准确，因为这个表锁是通过Next-Key Locks来实现的，可以理解为是用了行锁+间隙锁来实现锁表的操作!

那么何时产生行锁，何时产生间隙锁？

• 只使用唯一索引查询，并且只锁定一条记录时，innoDB会使用行锁。
• 只使用唯一索引查询，但是检索条件是范围检索，或者是唯一检索但检索结果不存在（试图锁住不存在的数据）时，会产生 Next-Key Lock（临键锁）。
• 使用普通索引检索时，不管是何种查询，只要加锁，都会产生间隙锁（Gap Lock）。
• 同时使用唯一索引和普通索引时，由于数据行是优先根据普通索引排序，再根据唯一索引排序，所以也会产生间隙锁。

这里的查询不包括select

行锁

InnoDB实现了以下两种类型的行锁：

• 共享锁（S）：允许一个事务去读一行，阻止其他事务获得相同数据集的排它锁。
  • 就是说与共享锁兼容，与排他锁互斥
• 排他锁（X）：允许获取排他锁的事务更新数据，阻止其他事务获得相同数据集的共享锁和排他锁。
  • 也就是说共享锁和排他锁都互斥

两种行锁的兼容情况如下：

常见的SQL语句，在执行时，所加的行锁如下：

注意这里的SQL语句都要和索引挂钩

注意：

默认情况下，InnoDB在 REPEATABLE READ事务隔离级别运行，InnoDB使用临键锁进行搜索和索引扫描，以防止幻读。

• 针对唯一索引进行检索时，对已存在的记录进行等值匹配时，将会自动优化为行锁。
• InnoDB的行锁是针对于索引加的锁，不通过索引条件检索数据，那么InnoDB将对表中的所有记录加锁，此时就会升级为表锁。

可以通过以下SQL，查看意向锁及行锁的加锁情况：

select object_schema,object_name,index_name,lock_type,lock_mode,lock_data from performance_schema.data_locks;

实例演示：

• 普通的select语句，执行时，不会加锁。
  

• select…lock in share mode，加共享锁，共享锁与共享锁之间兼容
  

• 共享锁与排他锁之间互斥。
  

  • 客户端一获取的是id为1这行的共享锁，客户端二是可以获取id为3这行的排它锁的，因为不是同一行数据。 而如果客户端二想获取id为1这行的排他锁，会处于阻塞状态，以为共享锁与排他锁之间互斥。

• 排它锁与排他锁之间互斥
  

  • 当客户端一，执行update语句，会为id为1的记录加排他锁； 客户端二，如果也执行update语句更新id为1的数据，也要为id为1的数据加排他锁，但是客户端二会处于阻塞状态，因为排他锁之间是互斥的。 直到客户端一，把事务提交了，才会把这一行的行锁释放，此时客户端二，解除阻塞。

• 无索引行锁升级为表锁
  

  • 在客户端一中，开启事务，并执行update语句，更新name为Lily的数据，也就是id为19的记录 。然后在客户端二中更新id为3的记录，却不能直接执行，会处于阻塞状态，为什么呢？
  • 原因就是因为此时，客户端一，根据name字段进行更新时，name字段是没有索引的，如果没有索引，此时行锁会升级为表锁(因为行锁是对索引项加的锁，而name没有索引)。

• 接下来，我们再针对name字段建立索引，索引建立之后，再次做一个测试：
  

  • 此时我们可以看到，客户端一，开启事务，然后依然是根据name进行更新。而客户端二，在更新id为3的数据时，更新成功，并未进入阻塞状态。 这样就说明，我们根据索引字段进行更新操作，就可以避免行锁升级为表锁的情况。

间隙锁&临键锁

默认情况下，InnoDB在 REPEATABLE READ事务隔离级别运行，InnoDB使用临键锁进行搜索和索引扫描，以防止幻读。

• 索引上的等值查询(唯一索引)，给不存在的记录加锁时, 优化为间隙锁 。
• 索引上的等值查询(非唯一普通索引)，向右遍历时最后一个值不满足查询需求时，临键锁退化为间隙锁。
• 索引上的范围查询(唯一索引)–会访问到不满足条件的第一个值为止。

注意：
间隙锁唯一目的是防止其他事务插入间隙。间隙锁可以共存，一个事务采用的间隙锁不会阻止另一个事务在同一间隙上采用间隙锁。

演示：

• 索引上的等值查询(唯一索引)，给不存在的记录加锁时, 优化为间隙锁
  

• 索引上的等值查询(非唯一普通索引)，向右遍历时最后一个值不满足查询需求时，next-keylock 退化为间隙锁。

  • 注意：我们知道InnoDB的B+树索引，叶子节点是有序的双向链表。 假如，我们要根据这个二级索引查询值为18的数据，并加上共享锁，我们是只锁定18这一行就可以了吗？ 并不是，因为是非唯一索引，这个结构中可能有多个18的存在，所以，在加锁时会继续往后找，找到一个不满足条件的值（当前案例中也就是29）。此时会对18加临键锁，并对29之前的间隙加锁。
    

  

• 索引上的范围查询(唯一索引)–会访问到不满足条件的第一个值为止
  

  • 查询的条件为id>=19，并添加共享锁。 此时我们可以根据数据库表中现有的数据，将数据分为三个部分：[19]、(19,25]、(25,+∞]。所以数据库数据在加锁是，就是将19加了行锁，25的临键锁（包含25及25之前的间隙），正无穷的临键锁(正无穷及之前的间隙)。

InnoDB引擎

逻辑存储结构

InnoDB的逻辑存储结构如下图所示:

• 表空间是InnoDB存储引擎逻辑结构的最高层， 如果用户启用了参数 innodb_file_per_table(在8.0版本中默认开启) ，则每张表都会有一个表空间（xxx.ibd），一个mysql实例可以对应多个表空间，用于存储记录、索引等数据。
• 段，分为数据段（Leaf node segment）、索引段（Non-leaf node segment）、回滚段（Rollback segment），InnoDB是索引组织表，数据段就是B+树的叶子节点， 索引段即为B+树的非叶子节点。段用来管理多个Extent（区）。
• 区，表空间的单元结构，每个区的大小为1M。 默认情况下， InnoDB存储引擎页大小为16K， 即一个区中一共有64个连续的页。
• 页，是InnoDB 存储引擎磁盘管理的最小单元，每个页的大小默认为 16KB。为了保证页的连续性，InnoDB 存储引擎每次从磁盘申请 4-5 个区。
• 行，InnoDB 存储引擎数据是按行进行存放的。

在行中，默认有两个隐藏字段：

• Trx_id：每次对某条记录进行改动时，都会把对应的事务id赋值给trx_id隐藏列。
• Roll_pointer：每次对某条引记录进行改动时，都会把旧的版本写入到undo日志中，然后这个隐藏列就相当于一个指针，可以通过它来找到该记录修改前的信息。

架构

MySQL5.5 版本开始，默认使用InnoDB存储引擎，它擅长事务处理，具有崩溃恢复特性，在日常开发中使用非常广泛。下面是InnoDB架构图，左侧为内存结构，右侧为磁盘结构。

内存结构

在左侧的内存结构中，主要分为这么四大块儿：

• Buffer Pool
• Change Buffer
• AdaptiveHash Index
• Log Buffer

Buffer Pool

InnoDB存储引擎基于磁盘文件存储，访问物理硬盘和在内存中进行访问，速度相差很大，为了尽可能弥补这两者之间的I/O效率的差值，就需要把经常使用的数据加载到缓冲池中，避免每次访问都进行磁盘I/O。

在InnoDB的缓冲池中不仅缓存了索引页和数据页，还包含了undo页、插入缓存、自适应哈希索引以及InnoDB的锁信息等等。

缓冲池 Buffer Pool，是主内存中的一个区域，里面可以缓存磁盘上经常操作的真实数据，在执行增删改查操作时，先操作缓冲池中的数据（若缓冲池没有数据，则从磁盘加载并缓存），然后再以一定频率刷新到磁盘，从而减少磁盘IO，加快处理速度。

缓冲池以Page页为单位，底层采用链表数据结构管理Page。根据状态，将Page分为三种类型：

• free page：空闲page，未被使用。
• clean page：被使用page，数据没有被修改过。
• dirty page：脏页，被使用page，数据被修改过，其中数据与磁盘的数据产生了不一致。

在专用服务器上，通常将多达80％的物理内存分配给缓冲池 。
参数设置： show variables like ‘innodb_buffer_pool_size’;

Change Buffer

Change Buffer，更改缓冲区（针对于非唯一二级索引页），在执行DML语句时，如果这些数据Page没有在Buffer Pool中，不会直接操作磁盘，而会将数据变更存在更改缓冲区 Change Buffer中，在未来数据被读取时，再将数据合并恢复到Buffer Pool中，再将合并后的数据刷新到磁盘中。

Change Buffer的意义是什么呢?

先来看一幅图，这个是二级索引的结构图：

与聚集索引不同，二级索引通常是非唯一的，并且以相对随机的顺序插入二级索引。同样，删除和更新可能会影响索引树中不相邻的二级索引页，如果每一次都操作磁盘，会造成大量的磁盘IO。有了ChangeBuffer之后，我们可以在缓冲池中进行合并处理，减少磁盘IO。

Adaptive Hash Index

Adaptive Hash Index（自适应hash索引），用于优化对Buffer Pool数据的查询。MySQL的innoDB引擎中虽然没有直接支持hash索引，但是给我们提供了一个功能就是这个自适应hash索引。

因为前面我们提到过，hash索引在进行等值匹配时，一般性能是要高于B+树的，因为hash索引一般只需要一次IO即可，而B+树，可能需要几次匹配，所以hash索引的效率要高，但是hash索引又不适合做范围查询、模糊匹配等。

InnoDB存储引擎会监控对表上各索引页的查询，如果观察到在特定的条件下hash索引可以提升速度，则建立hash索引，称之为自适应hash索引。
自适应哈希索引，无需人工干预，是系统根据情况自动完成。

参数： adaptive_hash_index

Log Buffer

Log Buffer（日志缓冲区），用来保存要写入到磁盘中的log日志数据（redo log 、undo log），默认大小为 16MB，日志缓冲区的日志会定期刷新到磁盘中。如果需要更新、插入或删除许多行的事务，增加日志缓冲区的大小可以节省磁盘 I/O。

参数:

• innodb_log_buffer_size：缓冲区大小
  

• innodb_flush_log_at_trx_commit：日志刷新到磁盘时机，取值主要包含以下三个：

  • 1: 日志在每次事务提交时写入并刷新到磁盘，默认值。
    

  • 0: 每秒将日志写入并刷新到磁盘一次。

  • 2: 日志在每次事务提交后写入，并每秒刷新到磁盘一次。

磁盘结构

接下来，再来看看InnoDB体系结构的右边部分，也就是磁盘结构：

• System Tablespace

  • 系统表空间是更改缓冲区的存储区域。如果表是在系统表空间而不是每个表文件或通用表空间中创建的，它也可能包含表和索引数据。(在MySQL5.x版本中还包含InnoDB数据字典、undolog等)
  • 参数：innodb_data_file_path
    

    系统表空间，默认的文件名叫 ibdata1

• File-Per-Table Tablespaces

  • 如果开启了innodb_file_per_table开关 ，则每个表的文件表空间包含单个InnoDB表的数据和索引 ，并存储在文件系统上的单个数据文件中。
  • 开关参数：innodb_file_per_table ，该参数默认开启。
    
  • 那也就是说，我们没创建一个表，都会产生一个表空间文件，如图：
    

• General Tablespaces

  • 通用表空间，需要通过 CREATE TABLESPACE 语法创建通用表空间，在创建表时，可以指定该表空间。
  • 创建表空间：CREATE TABLESPACE ts_name ADD DATAFILE 'file_name' ENGINE = engine_name;
    
  • 创建表时指定表空间：CREATE TABLE xxx ... TABLESPACE ts_name;
    

• Undo Tablespaces：撤销表空间，MySQL实例在初始化时会自动创建两个默认的undo表空间（初始大小16M），用于存储undo log日志。

• Temporary Tablespaces：InnoDB 使用会话临时表空间和全局临时表空间。存储用户创建的临时表等数据。

• Doublewrite Buffer Files：双写缓冲区，innoDB引擎将数据页从Buffer Pool刷新到磁盘前，先将数据页写入双写缓冲区文件中，便于系统异常时恢复数据。
  

• Redo Log：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 logbuffer）以及重做日志文件（redo log）,前者是在内存中，后者在磁盘中。当事务提交之后会把所有修改信息都会存到该日志中, 用于在刷新脏页到磁盘时,发生错误时, 进行数据恢复使用。

  • 以循环方式写入重做日志文件，涉及两个文件：
    

后台线程

在InnoDB的后台线程中，分为4类，分别是：

• Master Thread ：核心后台线程，负责调度其他线程，还负责将缓冲池中的数据异步刷新到磁盘中, 保持数据的一致性，还包括脏页的刷新、合并插入缓存、undo页的回收 。

• IO Thread：在InnoDB存储引擎中大量使用了AIO来处理IO请求, 这样可以极大地提高数据库的性能，而IOThread主要负责这些IO请求的回调。
  

  • 我们可以通过show engine innodb status \G; 的这条指令，查看到InnoDB的状态信息，其中就包含IO Thread信息:

    

• Purge Thread：主要用于回收事务已经提交了的undo log，在事务提交之后，undo log可能不用了，就用它来回收。

• Page Cleaner Thread：协助 Master Thread 刷新脏页到磁盘的线程，它可以减轻 Master Thread 的工作压力，减少阻塞。

事务原理

我们研究事务的原理，就是研究MySQL的InnoDB引擎是如何保证事务的这四大特性的：

• 原子性（Atomicity）：事务是不可分割的最小操作单元，要么全部成功，要么全部失败。
• 一致性（Consistency）：事务完成时，必须使所有的数据都保持一致状态。
• 隔离性（Isolation）：数据库系统提供的隔离机制，保证事务在不受外部并发操作影响的独立环境下运行。
• 持久性（Durability）：事务一旦提交或回滚，它对数据库中的数据的改变就是永久的。

而对于这四大特性，实际上分为两个部分。 其中的原子性、一致性、持久化，实际上是由InnoDB中的两份日志来保证的，一份是redo log日志，一份是undo log日志。 而隔离性是通过数据库的锁，加上MVCC来保证的。

那么redo log、undo log和MVCC是什么呢？

redo log

重做日志，记录的是事务提交时数据页的物理修改，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）
• 重做日志文件（redo logfile）

前者是在内存中，后者在磁盘中。当事务提交之后会把所有修改信息都存到该日志文件中, 用于在刷新脏页到磁盘,发生错误时, 进行数据恢复使用。

如果没有redolog，可能会存在什么问题的？
我们知道，在InnoDB引擎中的内存结构中，主要的内存区域就是缓冲池，在缓冲池中缓存了很多的数据页。 当我们在一个事务中，执行多个增删改的操作时，InnoDB引擎会先操作缓冲池中的数据，如果缓冲区没有对应的数据，会通过后台线程将磁盘中的数据加载出来，存放在缓冲区中，然后将缓冲池中的数据修改，修改后的数据页我们称为脏页。 而脏页则会在一定的时机，通过后台线程刷新到磁盘中，从而保证缓冲区与磁盘的数据一致。 而缓冲区的脏页数据并不是实时刷新的，而是一段时间之后将缓冲区的数据刷新到磁盘中，假如刷新到磁盘的过程出错了，而提示给用户事务提交成功，而数据却没有持久化下来，这就出现问题了，没有保证事务的一致性。

那么，如何解决上述的问题呢？ 在InnoDB中提供了一份日志 redo log，通过redolog就可以解决这个问题。

有了redolog之后，当对缓冲区的数据进行增删改之后，会首先将操作的数据页的变化，记录在redolog buffer中。在事务提交时，会将redo log buffer中的数据刷新到redo log磁盘文件中。过一段时间之后，如果刷新缓冲区的脏页到磁盘时，发生错误，此时就可以借助于redo log进行数据恢复，这样就保证了事务的一致性。 而如果脏页成功刷新到磁盘或者涉及到的数据已经落盘，此时redolog就没有作用了，就可以删除了，所以存在的两个redolog文件是循环写的。

那为什么每一次提交事务，要刷新redo log 到磁盘中呢，而不是直接将buffer pool中的脏页刷新到磁盘呢 ?

因为在业务操作中，我们操作数据一般都是随机读写磁盘的，而不是顺序读写磁盘。 而redo log在往磁盘文件中写入数据，由于是日志文件，所以都是顺序写的。顺序写的效率，要远大于随机写。 这种先写日志的方式，称之为 WAL（Write-Ahead Logging）。

undo log

回滚日志，用于记录数据被修改前的信息 , 作用包含两个 : 提供回滚(保证事务的原子性) 和MVCC(多版本并发控制) 。

undo log和redo log记录物理日志不一样，它是逻辑日志。可以认为当delete一条记录时，undo log中会记录一条对应的insert记录，反之亦然，当update一条记录时，它记录一条对应相反的update记录。当执行rollback时，就可以从undo log中的逻辑记录读取到相应的内容并进行回滚。

• Undo log销毁：undo log在事务执行时产生，事务提交时，并不会立即删除undo log，因为这些日志可能还用于MVCC。
• Undo log存储：undo log采用段的方式进行管理和记录，存放在前面介绍的 rollback segment回滚段中，内部包含1024个undo log segment。

MVCC

在说MVCC之前先了解两个概念：

• 当前读：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。对于我们日常的操作，如：select … lock in share mode(共享锁)，select … for update、update、insert、delete(排他锁)都是一种当前读。

  • 例如：
    
  • 在测试中我们可以看到，即使是在默认的RR隔离级别下，事务A中依然可以读取到事务B最新提交的内容，因为在查询语句后面加上了 lock in share mode 共享锁，此时是当前读操作。当然，当我们加排他锁的时候，也是当前读操作。

• 快照读：简单的select（不加锁）就是快照读，快照读，读取的是记录数据的可见版本，有可能是历史数据，不加锁，是非阻塞读。在不同的隔离级别下：

  • Read Committed：每次select，都生成一个快照读。
  • Repeatable Read：开启事务后第一个select语句才是快照读的地方，后面的查询直接返回的就是前面的快照数据
  • Serializable：快照读会退化为当前读。
  • 测试：
    
    • 在测试中,我们看到即使事务B提交了数据,事务A中也查询不到。 原因就是因为普通的select是快照读，而在当前默认的RR隔离级别下，开启事务后第一个select语句才是快照读的地方，后面执行相同的select语句都是从快照中获取数据，可能不是当前的最新数据，这样也就保证了可重复读。

然后我们来说说MVCC：

全称 Multi-Version Concurrency Control，多版本并发控制。指维护一个数据的多个版本，使得读写操作没有冲突，快照读为MySQL实现MVCC提供了一个非阻塞读功能。MVCC的具体实现，还需要依赖于数据库记录中的三个隐式字段、undo log日志、readView。

三个隐式字段

当我们创建了上面的这张表，我们在查看表结构的时候，就可以显式的看到这三个字段。 实际上除了这三个字段以外，InnoDB还会自动的给我们添加三个隐藏字段及其含义分别是：

undo log日志

前面我们已经提到过，这里我们说说它的具体工作流程：

有一张表原始数据为：

DB_TRX_ID : 代表最近修改事务的ID。因为同一时间可能有很多个事务在操作，这里记录的就是当前事务的编号。而事务的id是自增的。
DB_ROLL_PTR ： 由于这条数据是才插入的，没有被更新过，所以该字段值为null。

然后，有四个并发事务同时在访问这张表。

• 当事务2执行第一条修改语句时，会记录undo log日志，记录数据变更之前的样子; 然后更新记录，并且记录本次操作的事务ID，回滚指针，回滚指针用来指定如果发生回滚，回滚到哪一个版本。
  

  

• 当事务3执行第一条修改语句时，也会记录undo log日志，记录数据变更之前的样子; 然后更新记录，并且记录本次操作的事务ID，回滚指针，回滚指针用来指定如果发生回滚，回滚到哪一个版本。
  
  

• 当事务4执行第一条修改语句时，也会记录undo log日志，记录数据变更之前的样子; 然后更新记录，并且记录本次操作的事务ID，回滚指针，回滚指针用来指定如果发生回滚，回滚到哪一个版本。
  
  

最终我们发现，不同事务或相同事务对同一条记录进行修改，会导致该记录的undolog生成一条记录版本链表，链表的头部是最新的旧记录，链表尾部是最早的旧记录。

readview
ReadView（读视图）是 快照读SQL执行时MVCC提取数据的依据，记录并维护系统当前活跃的事务（未提交的）id。

ReadView中包含了四个核心字段：

而在readview中就规定了版本链数据的访问规则：

trx_id 代表当前undolog版本链对应事务ID。

不同的隔离级别，生成ReadView的时机不同：

• READ COMMITTED ：在事务中每一次执行快照读时生成ReadView。
• REPEATABLE READ：仅在事务中第一次执行快照读时生成ReadView，后续复用该ReadView。

然后我们来看看MVCC的过程原理：

在RC隔离级别下

RC隔离级别下，在事务中每一次执行快照读时生成ReadView。我们就来分析事务5中，两次快照读读取数据，是如何获取数据的?
在事务5中，查询了两次id为30的记录，由于隔离级别为Read Committed，所以每一次进行快照读都会生成一个ReadView，那么两次生成的ReadView如下。

那么这两次快照读在获取数据时，就需要根据所生成的ReadView以及ReadView的版本链访问规则，到undolog版本链中匹配数据，最终决定此次快照读返回的数据。

先来看第一次快照读具体的读取过程：

图片纠正：
左下角的undolog应该没有事务4的那一条版本数据，因为从图中我们可以得知在事务5执行第一次快照的时候，事务4还没有来得及对表中的数据进行修改。

在进行匹配时，会从undo log的版本链，从上到下进行挨个匹配，在匹配到

发现满足条件，返回的数据就是版本链中记录的这条数据。

第二次快照读同理

在RR隔离级别下

RR隔离级别下，仅在事务中第一次执行快照读时生成ReadView，后续复用该ReadView。 而RR 是可重复读，在一个事务中，执行两次相同的select语句，查询到的结果是一样的。

那MySQL是如何做到可重复读的呢? 我们简单分析一下就知道了

我们看到，在RR隔离级别下，只是在事务中第一次快照读时生成ReadView，后续都是复用该ReadView，那么既然ReadView都一样， ReadView的版本链匹配规则也一样， 那么最终快照读返回的结果也是一样的。

所以呢，MVCC的实现原理就是通过 InnoDB表的隐藏字段、UndoLog 版本链、ReadView来实现的。而MVCC + 锁，则实现了事务的隔离性。 而一致性则是由redolog 与 undolog保证。