前言

第3篇MySQL文章中讲事务隔离级别的时候提到过,如果是可重复读隔离级别,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,一个在可重复读隔离级别下执行的事务,好像与世无争,不受外界影响。但是,我在上一篇文章中,说到行锁的时候又提到,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。下面是一个只有两行的表的初始化语句。

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);

图1 事务A、B、C的执行流程

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(第一个快照读语句),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。

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。

最终的结果是事务B查到的k的值是3,而事务A查到的k的值是1,我们会感到很疑惑。所以,今天这篇文章,其实就是说明白这个问题,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)隔离级别的实现的实现。

在第3篇文章中,解释过一遍MVCC的实现逻辑。今天为了说明查询和更新的区别,换一个方式来说明,把read view拆开。

一、“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。

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。

明白了多版本和row trx_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。一个事务在启动时,如果某个数据版本是启动以后才生成的,那就必须找到它的上一个版本。

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row trx_id和这个一致性视图的对比结果得到的。

数据版本的可见性规则

这个视图数组把所有的row trx_id 分成了几种不同的情况。

图3 数据版本可见性规则

这样,对于当前事务的启动瞬间来说,一个数据版本的row trx_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 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。

比如,对于图2中的数据来说,如果有一个事务,它的低水位是18,那么当它访问这一行数据时,就会从V4通过U3计算出V3,所以在它看来,这一行的值是11。

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:

  1. 事务A开始前,系统里面只有一个活跃事务ID是99;

  2. 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;

  3. 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:

图4 事务A查询数据逻辑图

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:

  • 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;
  • 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;
  • 再往前找,终于找到了(1,1),它的row trx_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。

去掉数字对比后,只用时间先后顺序来判断,分析起来是不是轻松多了。所以,后面我们就都用这个规则来分析。

二、更新逻辑

这时我们可能有疑问了:事务B的update语句,如果按照一致性读,好像结果不对哦?

下图中,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。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;

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。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。

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。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’)

图8 读提交隔离级别下的事务状态图

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。


标题:(8)讲事务到底是隔离的还是不隔离的——MySQL学习笔记
作者:AlgerFan
地址:https://www.algerfan.cn/articles/2019/08/07/1565187839895.html
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