MySQL 笔记整理（8.a） --事务到底是隔离还是不隔离的？

笔记记录自林晓斌（丁奇）老师的《mysql实战45讲》

8.a） --事务到底是隔离还是不隔离的？

　　这部分内容不太容易理解，笔者也是进行了多次阅读。因此引用原文：

　　之前有提到过，如果是在可重复读隔离级别，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，在之前也行锁相关内容时又提到，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);

　　　　图一， 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，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命令。

• 第一种启动方式，一致性视图是在执行第一个快照读语句时创建的。
• 第二种启动方式，一致性视图是在执行start transaction with consistent snapshot时创建的。

　　还需要注意，没有特殊说明的情况下，我们默认autocommit=1.

　　在上面这个例子中，事务c没有显示的使用begin/commit，表示这个update语句本身就是一个事务，语句完成时会自动提交。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。这时候，如果告诉你事务b查询到的k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？

　　所以今天这篇文章就是想和你说明这个问题。在mysql里有两个视图概念：

• 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时用到的一致性视图，即consistent read view，用于支持rc（read commited 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，作用是事务执行期间用来定义“我能看到什么数据”.

“快照”在mvcc里是怎么工作的？

　　在可重复读的隔离级别下，事务在启动的时候就“拍了个快照”，注意，这个快照是基于整个数据库的。这时，你可能觉得这不太现实，毕竟如果一个库有100g，那么我启动一个事务，mysql就要拷贝100g的数据，这个过程得多慢啊。可是平常执行事务却很快。实际上，并不需要拷贝这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。

　　而且，每行数据也是有多个版本的，每次事务更新的时候，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，数据表中的每一行记录，其实可能有多个版本（row）,每个版本有自己的row trx_id。

　　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 行状态变更图

　　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，因此它的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在哪儿呢？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，能够看见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，如果一个数据版本在我启动之前生成，就认；否则就不认。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”。除此之外，如果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记为搞水位。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。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，对于当期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期事务自己生成的，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。

　　所以你现在知道了，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。接下来我们回顾一下图1中的三个事务，分析事务a的语句返回的结果，为什么是k=1.

　　未完待续.....