MySQL事务隔离与行锁的关系

一时失言乱红尘 2024-04-01 17:54 53阅读 0赞

#### MySQL事务隔离与行锁的关系 ####

*  1. MySQL事务隔离
 *  2. MySQL行锁
 *  3. 事务隔离问题

## 1. MySQL事务隔离 ##

[MySQL事务详解][MySQL]  
MySQL事务详解中介绍了事务隔离相关概念原理，如果是可在重复读隔离级别，事务T启动的时候会创建一个视图read-view，之后事务T在执行期间，即使有其他事务修改了数据，事务T看到的仍然跟在启动时看到的一样，也就是说，一个在可重复度隔离级别下执行的事务，是不受其他事务影响的。

## 2. MySQL行锁 ##

[MySQL行锁][MySQL 1]

## 3. 事务隔离问题 ##

在MySQL行锁的时候，如果有其他事务未提交，那么该事务又会被锁住无法获取锁而进入等待状态，那么等到这个事务获取到行锁更新数据的时候，他读到的值是上一个事务更新过的数据还是更新之前的数据呢？

创建测试表

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);

获取事务以及执行流程  
![在这里插入图片描述][ab78d826619d4db2a6bc0fafe890536f.png]  
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 withconsistent snapshot 这个命令。

还需要注意的是，例子中如果没有特别说明，都是默认autocommit=1。  
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？

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。

**快照在MVCC里工作原理**  
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。  
这时，你会说这看上去不太现实啊。如果一个库有100G，那么我启动一个事务，MySQL就要拷贝100G的数据出来，这个过程得多慢啊。可是，我平时的事务执行起来很快啊。实际上，我们并不需要拷贝出这100G的数据。我们先来看看这个快照是怎么实现的。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rowtrx\_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rowtrx\_id。  
![在这里插入图片描述][77cbaf3eaf9249739051a3fb72a3410f.png]  
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rowtrx\_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？ 在实际上，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。明白了多版本和rowtrx\_id的概念后，我们再来想一下，InnoDB是怎么定义那个“100G”的快照的。

按照可重复读的定义，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）。而数据版本的可见性规则，就是基于数据的rowtrx\_id和这个一致性视图的对比结果得到的。这个视图数组把所有的rowtrx\_id 分成了几种不同的情况。  
![在这里插入图片描述][b8c938a7c442462782dc0bfca69b69b5.png]  
这样，对于当前事务的启动瞬间来说，一个数据版本的rowtrx\_id，有以下几种可能：

1.  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；
2.  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；
3.  如果落在黄色部分，那就包括两种情况  
    a. 若 rowtrx\_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 rowtrx\_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。

你看，有了这个声明后，系统里面随后发生的更新，是不是就跟这个事务看到的内容无关了呢？  
因为之后的更新，生成的版本一定属于上面的2或者3(a)的情况，而对它来说，这些新的数据版本是不存在的，所以这个事务的快照，就是“静态”的了。所以你现在知道了，InnoDB I 利用了 利 “所有数据都有多个版本 所 ”的这个特性，实现了 的 “秒级创建 秒快照快 ”的能力。

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rowtrx\_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rowtrx\_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。

**查询逻辑**  
所以，事务A查询语句的读数据流程是这样的：  
找到(1,3)的时候，判断出rowtrx\_id=101，比高水位大，处于红色区域，不可见；  
接着，找到上一个历史版本，一看rowtrx\_id=102，比高水位大，处于红色区域，不可见；  
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：  
(1,3)还没提交，属于情况1，不可见；  
(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；  
(1,1)是在视图数组创建之前提交的，可见。

**更新逻辑**  
可能有疑问了：事务事 B的update u 语句，如果按照一致性读，好像结果不对哦？  
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？  
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 更值，称为 值 “当前读 当 ”（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rowtrx\_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。所以，如果把事务A的查询语句select \*fromt 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;

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？  
![在这里插入图片描述][2e5ca71c75904d1abb4970a1c7764549.png]  
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。那么，事务B的更新语句会怎么处理呢？  
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。

到这里，我们把一致性读、当前读和行锁就串起来了。  
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？ 事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，事务B查询结果k=3。

[MySQL]: https://blog.csdn.net/m0_37583655/article/details/127704672
[MySQL 1]: https://blog.csdn.net/m0_37583655/article/details/127717261
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