MYSQL MVCC实现原理
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https://draveness.me/database-concurrency-control/
MVCC(Multi Version Concurrency Control的简称)，代表多版本并发控制。与MVCC相对的，是基于锁的并发控制，Lock-Based Concurrency Control)。
MVCC最大的优势：读不加锁，读写不冲突。在读多写少的OLTP应用中，读写不冲突是非常重要的，极大的增加了系统的并发性能
了解MVCC前，我们先学习下Mysql架构和数据库事务隔离级别
MYSQL 架构
MySQL从概念上可以分为四层，顶层是接入层，不同语言的客户端通过mysql的协议与mysql服务器进行连接通信，接入层进行权限验证、连接池管理、线程管理等。下面是mysql服务层，包括sql解析器、sql优化器、数据缓冲、缓存等。再下面是mysql中的存储引擎层，mysql中存储引擎是基于表的。最后是系统文件层，保存数据、索引、日志等。
事务隔离级别
大家都知道数据库事务具备ACID特性，即Atomicity(原子性) Consistency(一致性), Isolation(隔离性), Durability(持久性)
原子性：要执行的事务是一个独立的操作单元，要么全部执行，要么全部不执行
一致性：事务的一致性是指事务的执行不能破坏数据库的一致性，一致性也称为完整性。一个事务在执行后，数据库必须从一个一致性状态转变为另一个一致性状态。
隔离性：多个事务并发执行时，一个事务的执行不应影响其他事务的执行，SQL92规范中对隔离性定义了不同的隔离级别：
读未提交(READ UNCOMMITED)->读已提交(READ COMMITTED)->可重复读(REPEATABLE READ)->序列化(SERIALIZABLE)。隔离级别依次增强，但是导致的问题是并发能力的减弱。
| 隔离级别 | 脏读 | 不可重复读 | 幻读 | 概念 |
|---|---|---|---|---|
| READ UNCOMMITED | √ | √ | √ | 事务能够看到其他事务没有提交的修改，当另一个事务又回滚了修改后的情况，又被称为脏读dirty read |
| READ COMMITTED | × | √ | √ | 事务能够看到其他事务提交后的修改，这时会出现一个事务内两次读取数据可能因为其他事务提交的修改导致不一致的情况，称为不可重复读 |
| REPEATABLE READ | × | × | √ | 事务在两次读取时读取到的数据的状态是一致的 |
| SERIALIZABLE | × | × | × | 可重复读中可能出现第二次读读到第一次没有读到的数据，也就是被其他事务插入的数据，这种情况称为幻读phantom read, 该级别中不能出现幻读 |
大多数数据库系统的默认隔离级别都是READ COMMITTED（但MySQL不是)，InnoDB存储引擎默认隔离级别REPEATABLE READ，通过多版本并发控制（MVCC，Multiversion Concurrency Control）解决了幻读的问题。
MYSQL 事务日志
事务日志可以帮助提高事务的效率。使用事务日志，存储引擎在修改表的数据时只需要修改其内存拷贝，再把该修改行为记录到持久在硬盘上的事务日志中，而不用每次都将修改的数据本身持久到磁盘。事务日志采用的是追加的方式，因此写日志的操作是磁盘上一小块区域内的顺序I/O，而不像随机I/O需要在磁盘的多个地方移动磁头，所以采用事务日志的方式相对来说要快得多。事务日志持久以后，内存中被修改的数据在后台可以慢慢地刷回到磁盘。目前大多数存储引擎都是这样实现的，我们通常称之为预写式日志（Write-Ahead Logging），修改数据需要写两次磁盘。
如果数据的修改已经记录到事务日志并持久化，但数据本身还没有写回磁盘，此时系统崩溃，存储引擎在重启时能够自动恢复这部分修改的数据。
MySQL Innodb中跟数据持久性、一致性有关的日志，有以下几种：
- Bin Log:是mysql服务层产生的日志，常用来进行数据恢复、数据库复制，常见的mysql主从架构，就是采用slave同步master的binlog实现的
- Redo Log:记录了数据操作在物理层面的修改，mysql中使用了大量缓存，修改操作时会直接修改内存，而不是立刻修改磁盘，事务进行中时会不断的产生redo log，在事务提交时进行一次flush操作，保存到磁盘中。当数据库或主机失效重启时，会根据redo log进行数据的恢复，如果redo log中有事务提交，则进行事务提交修改数据。
- Undo Log: 除了记录redo log外，当进行数据修改时还会记录undo log，undo log用于数据的撤回操作，它记录了修改的反向操作，比如，插入对应删除，修改对应修改为原来的数据，通过undo log可以实现事务回滚，并且可以根据undo log回溯到某个特定的版本的数据，实现MVCC
MVCC实现
MVCC是通过在每行记录后面保存两个隐藏的列来实现的。这两个列，一个保存了行的创建时间，一个保存行的过期时间（或删除时间）。当然存储的并不是实际的时间值，而是系统版本号（system version number)。每开始一个新的事务，系统版本号都会自动递增。事务开始时刻的系统版本号会作为事务的版本号，用来和查询到的每行记录的版本号进行比较。
下面看一下在REPEATABLE READ隔离级别下，MVCC具体是如何操作的。
-
SELECT
InnoDB会根据以下两个条件检查每行记录：
- InnoDB只查找版本早于当前事务版本的数据行（也就是，行的系统版本号小于或等于事务的系统版本号），这样可以确保事务读取的行，要么是在事务开始前已经存在的，要么是事务自身插入或者修改过的。
- 行的删除版本要么未定义，要么大于当前事务版本号。这可以确保事务读取到的行，在事务开始之前未被删除。
只有符合上述两个条件的记录，才能返回作为查询结果
-
INSERT
InnoDB为新插入的每一行保存当前系统版本号作为行版本号。
-
DELETE
InnoDB为删除的每一行保存当前系统版本号作为行删除标识。
-
UPDATE
InnoDB为插入一行新记录，保存当前系统版本号作为行版本号，同时保存当前系统版本号到原来的行作为行删除标识。
保存这两个额外系统版本号，使大多数读操作都可以不用加锁。这样设计使得读数据操作很简单，性能很好，并且也能保证只会读取到符合标准的行，不足之处是每行记录都需要额外的存储空间，需要做更多的行检查工作，以及一些额外的维护工作
举例说明
create table mvcctest(
id int primary key auto_increment,
name varchar(20));
transaction 1:
start transaction;
insert into mvcctest values(NULL,'mi');
insert into mvcctest values(NULL,'kong');
commit;
假设系统初始事务ID为1；
| ID | NAME | 创建时间 | 过期时间 |
|---|---|---|---|
| 1 | mi | 1 | undefined |
| 2 | kong | 1 | undefined |
transaction 2:
start transaction;
select * from mvcctest; //(1)
select * from mvcctest; //(2)
commit
SELECT
假设当执行事务2的过程中，准备执行语句(2)时，开始执行事务3：
transaction 3:
start transaction;
insert into mvcctest values(NULL,'qu');
commit;
| ID | NAME | 创建时间 | 过期时间 |
|---|---|---|---|
| 1 | mi | 1 | undefined |
| 2 | kong | 1 | undefined |
| 3 | qu | 3 | undefined |
事务3执行完毕，开始执行事务2 语句2，由于事务2只能查询创建时间小于等于2的，所以事务3新增的记录在事务2中是查不出来的，这就通过乐观锁的方式避免了幻读的产生
UPDATE
假设当执行事务2的过程中，准备执行语句(2)时，开始执行事务4：
transaction session 4:
start transaction;
update mvcctest set name = 'fan' where id = 2;
commit;
InnoDB执行UPDATE，实际上是新插入了一行记录，并保存其创建时间为当前事务的ID，同时保存当前事务ID到要UPDATE的行的删除时间
| ID | NAME | 创建时间 | 过期时间 |
|---|---|---|---|
| 1 | mi | 1 | undefined |
| 2 | kong | 1 | 4 |
| 2 | fan | 4 | undefined |
事务4执行完毕，开始执行事务2 语句2，由于事务2只能查询创建时间小于等于2的，所以事务修改的记录在事务2中是查不出来的，这样就保证了事务在两次读取时读取到的数据的状态是一致的
DELETE
假设当执行事务2的过程中，准备执行语句(2)时，开始执行事务5：
transaction session 5:
start transaction;
delete from mvcctest where id = 2;
commit;
| ID | NAME | 创建时间 | 过期时间 |
|---|---|---|---|
| 1 | mi | 1 | undefined |
| 2 | kong | 1 | 5 |
事务5执行完毕，开始执行事务2 语句2，由于事务2只能查询创建时间小于等于2、并且过期时间大于等于2，所以id=2的记录在事务2 语句2中，也是可以查出来的,这样就保证了事务在两次读取时读取到的数据的状态是一致的
参考：
在学习几年编程之后，你会发现所有的问题都没有简单、快捷的解决方案，很多问题都需要权衡和妥协，而本文介绍的就是数据库在并发性能和可串行化之间做的权衡和妥协 - 并发控制机制。
如果数据库中的所有事务都是串行执行的，那么它非常容易成为整个应用的性能瓶颈，虽然说没法水平扩展的节点在最后都会成为瓶颈，但是串行执行事务的数据库会加速这一过程；而并发（Concurrency）使一切事情的发生都有了可能，它能够解决一定的性能问题，但是它会带来更多诡异的错误。
引入了并发事务之后，如果不对事务的执行进行控制就会出现各种各样的问题，你可能没有享受到并发带来的性能提升就已经被各种奇怪的问题折磨的欲仙欲死了。
概述
如何控制并发是数据库领域中非常重要的问题之一，不过到今天为止事务并发的控制已经有了很多成熟的解决方案，而这些方案的原理就是这篇文章想要介绍的内容，文章中会介绍最为常见的三种并发控制机制：
分别是悲观并发控制、乐观并发控制和多版本并发控制，其中悲观并发控制其实是最常见的并发控制机制，也就是锁；而乐观并发控制其实也有另一个名字：乐观锁，乐观锁其实并不是一种真实存在的锁，我们会在文章后面的部分中具体介绍；最后就是多版本并发控制（MVCC）了，与前两者对立的命名不同，MVCC 可以与前两者中的任意一种机制结合使用，以提高数据库的读性能。
既然这篇文章介绍了不同的并发控制机制，那么一定会涉及到不同事务的并发，我们会通过示意图的方式分析各种机制是如何工作的。
悲观并发控制
控制不同的事务对同一份数据的获取是保证数据库的一致性的最根本方法，如果我们能够让事务在同一时间对同一资源有着独占的能力，那么就可以保证操作同一资源的不同事务不会相互影响。
最简单的、应用最广的方法就是使用锁来解决，当事务需要对资源进行操作时需要先获得资源对应的锁，保证其他事务不会访问该资源后，在对资源进行各种操作；在悲观并发控制中，数据库程序对于数据被修改持悲观的态度，在数据处理的过程中都会被锁定，以此来解决竞争的问题。
读写锁
为了最大化数据库事务的并发能力，数据库中的锁被设计为两种模式，分别是共享锁和互斥锁。当一个事务获得共享锁之后，它只可以进行读操作，所以共享锁也叫读锁；而当一个事务获得一行数据的互斥锁时，就可以对该行数据进行读和写操作，所以互斥锁也叫写锁。
共享锁和互斥锁除了限制事务能够执行的读写操作之外，它们之间还有『共享』和『互斥』的关系，也就是多个事务可以同时获得某一行数据的共享锁，但是互斥锁与共享锁和其他的互斥锁并不兼容，我们可以很自然地理解这么设计的原因：多个事务同时写入同一数据难免会发生各种诡异的问题。
如果当前事务没有办法获取该行数据对应的锁时就会陷入等待的状态，直到其他事务将当前数据对应的锁释放才可以获得锁并执行相应的操作。
两阶段锁协议
两阶段锁协议（2PL）是一种能够保证事务可串行化的协议，它将事务的获取锁和释放锁划分成了增长（Growing）和缩减（Shrinking）两个不同的阶段。
在增长阶段，一个事务可以获得锁但是不能释放锁；而在缩减阶段事务只可以释放锁，并不能获得新的锁，如果只看 2PL 的定义，那么到这里就已经介绍完了，但是它还有两个变种：
- Strict 2PL：事务持有的互斥锁必须在提交后再释放；
- Rigorous 2PL：事务持有的所有锁必须在提交后释放；
虽然锁的使用能够为我们解决不同事务之间由于并发执行造成的问题，但是两阶段锁的使用却引入了另一个严重的问题，死锁；不同的事务等待对方已经锁定的资源就会造成死锁，我们在这里举一个简单的例子：
两个事务在刚开始时分别获取了 draven 和 beacon 资源上面的锁，然后再请求对方已经获得的锁时就会发生死锁，双方都没有办法等到锁的释放，如果没有死锁的处理机制就会无限等待下去，两个事务都没有办法完成。
死锁的处理
死锁在多线程编程中是经常遇到的事情，一旦涉及多个线程对资源进行争夺就需要考虑当前的几个线程或者事务是否会造成死锁；解决死锁大体来看有两种办法，一种是从源头杜绝死锁的产生和出现，另一种是允许系统进入死锁的状态，但是在系统出现死锁时能够及时发现并且进行恢复。