08 | 事务究竟是隔离的仍是不隔离的？

时间 2019-11-26

原文原文链接

我在第3篇文章和你讲事务隔离级别的时候提到过，若是是可重复读隔离级别，事务T启动的时候会建立一个视图read-view，以后事务T执行期间，即便有其余事务修改了数据，事务T看到的仍然跟在启动时看到的同样。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。mysql

可是，我在上一篇文章中，和你分享行锁的时候又提到，一个事务要更新一行，若是恰好有另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，那么等到这个事务本身获取到行锁要更新数据的时候，它读到的值又是什么呢？sql

我给你举一个例子吧。下面是一个只有两行的表的初始化语句。数组

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，咱们须要注意的是事务的启动时机。翻译

begin/start transaction 命令并非一个事务的起点，在执行到它们以后的第一个操做InnoDB表的语句（第一个快照读语句），事务才真正启动。若是你想要立刻启动一个事务，可使用start transaction with consistent snapshot 这个命令。3d

还须要注意的是，在整个专栏里面，咱们的例子中若是没有特别说明，都是默认autocommit=1。日志

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

这时，若是我告诉你事务B查到的k的值是3，而事务A查到的k的值是1，你是否是感受有点晕呢？blog

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

在MySQL里，有两个“视图”的概念：开发

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。建立视图的语法是create view ... ，而它的查询方法与表同样。
另外一个是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。

它没有物理结构，做用是事务执行期间用来定义“我能看到什么数据”。

在第3篇文章《事务隔离：为何你改了我还看不见？》中，我跟你解释过一遍MVCC的实现逻辑。今天为了说明查询和更新的区别，我换一个方式来讲明，把read view拆开。你能够结合这两篇文章的说明来更深一步地理解MVCC。

“快照”在MVCC里是怎么工做的？

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。

这时，你会说这看上去不太现实啊。若是一个库有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。但是，我平时的事务执行起来很快啊。

实际上，咱们并不须要拷贝出这100G的数据。咱们先来看看这个快照是怎么实现的。

InnoDB里面每一个事务有一个惟一的事务ID，叫做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，而且把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，而且在新的数据版本中，可以有信息能够直接拿到它。

也就是说，数据表中的一行记录，其实可能有多个版本(row)，每一个版本有本身的row trx_id。

如图2所示，就是一个记录被多个事务连续更新后的状态。

图2 行状态变动图

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，所以它的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V一、V二、V3并非物理上真实存在的，而是每次须要的时候根据当前版本和undo log计算出来的。好比，须要V2的时候，就是经过V4依次执行U三、U2算出来。

明白了多版本和row trx_id的概念后，咱们再来想一下，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，可以看到全部已经提交的事务结果。可是以后，这个事务执行期间，其余事务的更新对它不可见。

所以，一个事务只须要在启动的时候声明说，“以我启动的时刻为准，若是一个数据版本是在我启动以前生成的，就认；若是是我启动之后才生成的，我就不认，我必需要找到它的上一个版本”。

固然，若是“上一个版本”也不可见，那就得继续往前找。还有，若是是这个事务本身更新的数据，它本身仍是要认的。

在实现上， InnoDB为每一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”的全部事务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，当前系统里面已经建立过的事务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获得的。

这个视图数组把全部的row trx_id 分红了几种不一样的状况。

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讲，一个数据版本的row trx_id，有如下几种可能：

若是落在绿色部分，表示这个版本是已提交的事务或者是当前事务本身生成的，这个数据是可见的；
若是落在红色部分，表示这个版本是由未来启动的事务生成的，是确定不可见的；
若是落在黄色部分，那就包括两种状况
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。

好比，对于图2中的数据来讲，若是有一个事务，它的低水位是18，那么当它访问这一行数据时，就会从V4经过U3计算出V3，因此在它看来，这一行的值是11。

你看，有了这个声明后，系统里面随后发生的更新，是否是就跟这个事务看到的内容无关了呢？由于以后的更新，生成的版本必定属于上面的2或者3(a)的状况，而对它来讲，这些新的数据版本是不存在的，因此这个事务的快照，就是“静态”的了。

因此你如今知道了，InnoDB利用了“全部数据都有多个版本”的这个特性，实现了“秒级建立快照”的能力。

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

这里，咱们不妨作以下假设：

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、10一、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，我先把其余干扰语句去掉，只画出跟事务A查询逻辑有关的操做：

图4 事务A查询数据逻辑图

从图中能够看到，第一个有效更新是事务C，把数据从(1,1)改为了(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)改为了(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尚未提交，可是它生成的(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，不然就变成脏读了。

好，如今事务A要来读数据了，它的视图数组是[99,100]。固然了，读数据都是从当前版本读起的。因此，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，可是事务A不论在何时查询，看到这行数据的结果都是一致的，因此咱们称之为一致性读。

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

因此，我来给你翻译一下。一个数据版本，对于一个事务视图来讲，除了本身的更新老是可见之外，有三种状况：

版本未提交，不可见；
版本已提交，可是是在视图建立后提交的，不可见；
版本已提交，并且是在视图建立前提交的，可见。

如今，咱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，属于状况1，不可见；
(1,2)虽然提交了，可是是在视图数组建立以后提交的，属于状况2，不可见；
(1,1)是在视图数组建立以前提交的，可见。

你看，去掉数字对比后，只用时间前后顺序来判断，分析起来是否是轻松多了。因此，后面咱们就都用这个规则来分析。

更新逻辑

细心的同窗可能有疑问了：事务B的update语句，若是按照一致性读，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，以后事务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，若是事务B在更新以前查询一次数据，这个查询返回的k的值确实是1。

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

因此，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）。

所以，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。

因此，在执行事务B查询语句的时候，一看本身的版本号是101，最新数据的版本号也是101，是本身的更新，能够直接使用，因此查询获得的k的值是3。

这里咱们提到了一个概念，叫做当前读。其实，除了update语句外，select语句若是加锁，也是当前读。

因此，若是把事务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，也均可以读到版本号是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不是立刻提交的，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’的不一样是，更新后并无立刻提交，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，可是(1,2)这个版本也已经生成了，而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，咱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，必需要读最新版本，并且必须加锁，所以就被锁住了，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，咱们把一致性读、当前读和行锁就串起来了。

如今，咱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。若是当前的记录的行锁被其余事务占用的话，就须要进入锁等待。

而读提交的逻辑和可重复读的逻辑相似，它们最主要的区别是：

在可重复读隔离级别下，只须要在事务开始的时候建立一致性视图，以后事务里的其余查询都共用这个一致性视图；
在读提交隔离级别下，每个语句执行前都会从新算出一个新的视图。

那么，咱们再看一下，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？

这里须要说明一下，“start transaction with consistent snapshot; ”的意思是从这个语句开始，建立一个持续整个事务的一致性快照。因此，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，能够看到这两个查询语句的建立视图数组的时机发生了变化，就是图中的read view框。（注意：这里，咱们用的仍是事务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建立的，时序上(1,2)、(1,3)的生成时间都在建立这个视图数组的时刻以前。可是，在这个时刻：

(1,3)还没提交，属于状况1，不可见；
(1,2)提交了，属于状况3，可见。

因此，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。

小结

InnoDB的行数据有多个版本，每一个数据版本有本身的row trx_id，每一个事务或者语句有本身的一致性视图。普通查询语句是一致性读，一致性读会根据row trx_id和一致性视图肯定数据版本的可见性。

对于可重复读，查询只认可在事务启动前就已经提交完成的数据；
对于读提交，查询只认可在语句启动前就已经提交完成的数据；

而当前读，老是读取已经提交完成的最新版本。

你也能够想一下，为何表结构不支持“可重复读”？这是由于表结构没有对应的行数据，也没有row trx_id，所以只能遵循当前读的逻辑。

固然，MySQL 8.0已经能够把表结构放在InnoDB字典里了，也许之后会支持表结构的可重复读。

又到思考题时间了。我用下面的表结构和初始化语句做为试验环境，事务隔离级别是可重复读。如今，我要把全部“字段c和id值相等的行”的c值清零，可是却发现了一个“诡异”的、改不掉的状况。请你构造出这种状况，并说明其原理。

mysql> CREATE TABLE `t` (
`id` int(11) NOT NULL,
`c` int(11) DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB;
insert into t(id, c) values(1,1),(2,2),(3,3),(4,4);

复现出来之后，请你再思考一下，在实际的业务开发中有没有可能碰到这种状况？你的应用代码会不会掉进这个“坑”里，你又是怎么解决的呢？

你能够把你的思考和观点写在留言区里，我会在下一篇文章的末尾和你讨论这个问题。感谢你的收听，也欢迎你把这篇文章分享给更多的朋友一块儿阅读。

上期问题时间

我在上一篇文章最后，留给你的问题是：怎么删除表的前10000行。比较多的留言都选择了第二种方式，即：在一个链接中循环执行20次 delete from T limit 500。

确实是这样的，第二种方式是相对较好的。

第一种方式（即：直接执行delete from T limit 10000）里面，单个语句占用时间长，锁的时间也比较长；并且大事务还会致使主从延迟。

第三种方式（即：在20个链接中同时执行delete from T limit 500），会人为形成锁冲突。