MVCC（Multi-Version Concurrent Control），即多版本并发控制协议，广泛使用于数据库系统。

MVCC基本原理

在介绍MVCC概念之前，我们先来想一下数据库系统里的一个问题：假设有多个用户同时读写数据库里的一行记录，那么怎么保证数据的一致性呢？一个基本的解决方法是对这一行记录加上一把锁，将不同用户对同一行记录的读写操作完全串行化执行，由于同一时刻只有一个用户在操作，因此一致性不存在问题。但是，它存在明显的性能问题：读会阻塞写，写也会阻塞读，整个数据库系统的并发性能将大打折扣。

MVCC（Multi-Version Concurrent Control），即多版本并发控制协议，它的目标是在保证数据一致性的前提下，提供一种高并发的访问性能。在MVCC协议中，每个用户在连接数据库时看到的是一个具有一致性状态的镜像，每个事务在提交到数据库之前对其他用户均是不可见的。当事务需要更新数据时，不会直接覆盖以前的数据，而是生成一个新的版本的数据，因此一条数据会有多个版本存储，但是同一时刻只有最新的版本号是有效的。因此，读的时候就可以保证总是以当前时刻的版本的数据可以被读到，不论这条数据后来是否被修改或删除。

在并发读写数据库时，读操作可能会不一致的数据（脏读）。为了避免这种情况，需要实现数据库的并发访问控制，最简单的方式就是加锁访问。由于，加锁会将读写操作串行化，所以不会出现不一致的状态。但是，读操作会被写操作阻塞，大幅降低读性能。在java concurrent包中，有copyonwrite系列的类，专门用于优化读远大于写的情况。而其优化的手段就是，在进行写操作时，将数据copy一份，不会影响原有数据，然后进行修改，修改完成后原子替换掉旧的数据，而读操作只会读取原有数据。通过这种方式实现写操作不会阻塞读操作，从而优化读效率。而写操作之间是要互斥的，并且每次写操作都会有一次copy，所以只适合读大于写的情况。

MVCC的原理与copyonwrite类似，全称是Multi-Version Concurrent Control，即多版本并发控制。在MVCC协议下，每个读操作会看到一个一致性的snapshot，并且可以实现非阻塞的读。MVCC允许数据具有多个版本，这个版本可以是时间戳或者是全局递增的事务ID，在同一个时间点，不同的事务看到的数据是不同的。

实现原理： 

------------------------------------------------------------------------------------------> 时间轴

|-------R(T1)-----|

|-----------U(T2)-----------|

如上图，假设有两个并发操作R(T1)和U(T2)，T1和T2是事务ID，T1小于T2，系统中包含数据a = 1(T1)，R和W的操作如下：

R：read a (T1)

U：a = 2    (T2)

R（读操作）的版本T1表示要读取数据的版本，而之后写操作才会更新版本，读操作不会。在时间轴上，R晚于U，而由于U在R开始之后提交，所以对于R是不可见的。所以，R只会读取T1版本的数据，即a = 1。

由于在update操作提交之前，不能影响已有数据的一致性，所以不会改变旧的数据，update操作会被拆分成insert + delete。需要标记删除旧的数据，insert新的数据。只有update提交之后，才会影响后续的读操作。而对于读操作而且，只能读到在其之前的所有的写操作，正在执行中的写操作对其是不可见的。

上面说了一堆的虚的理论，下面来点干活，看一下MySQL的innodb引擎是如何实现MVCC的。innodb会为每一行添加两个字段，分别表示该行创建的版本和删除的版本，填入的是事务的版本号，这个版本号随着事务的创建不断递增。在repeated read的隔离级别（事务的隔离级别请看这篇文章）下，具体各种数据库操作的实现：

select：满足以下两个条件innodb会返回该行数据：（1）该行的创建版本号小于等于当前版本号，用于保证在select操作之前所有的操作已经执行落地。（2）该行的删除版本号大于当前版本或者为空。删除版本号大于当前版本意味着有一个并发事务将该行删除了。

insert：将新插入的行的创建版本号设置为当前系统的版本号。

delete：将要删除的行的删除版本号设置为当前系统的版本号。

update：不执行原地update，而是转换成insert + delete。将旧行的删除版本号设置为当前版本号，并将新行insert同时设置创建版本号为当前版本号。

其中，写操作（insert、delete和update）执行时，需要将系统版本号递增。

由于旧数据并不真正的删除，所以必须对这些数据进行清理，innodb会开启一个后台线程执行清理工作，具体的规则是将删除版本号小于当前系统版本的行删除，这个过程叫做purge。

通过MVCC很好的实现了事务的隔离性，可以达到repeated read级别，要实现serializable还必须加锁。

  MySQL到底是怎么实现MVCC的？这个问题无数人都在问，但google中并无答案，本文尝试从Mysql源码中寻找答案。

  在Mysql中MVCC是在Innodb存储引擎中得到支持的，Innodb为每行记录都实现了三个隐藏字段：

• 6字节的事务ID（DB_TRX_ID ）
• 7字节的回滚指针（DB_ROLL_PTR）
• 隐藏的ID

1. Innodb的事务相关概念

• redo log
  redo log就是保存执行的SQL语句到一个指定的Log文件，当Mysql执行recovery时重新执行redo log记录的SQL操作即可。当客户端执行每条SQL（更新语句）时，redo log会被首先写入log buffer；当客户端执行COMMIT命令时，log buffer中的内容会被视情况刷新到磁盘。redo log在磁盘上作为一个独立的文件存在，即Innodb的log文件。
• undo log
  与redo log相反，undo log是为回滚而用，具体内容就是copy事务前的数据库内容（行）到undo buffer，在适合的时间把undo buffer中的内容刷新到磁盘。undo buffer与redo buffer一样，也是环形缓冲，但当缓冲满的时候，undo buffer中的内容会也会被刷新到磁盘；与redo log不同的是，磁盘上不存在单独的undo log文件，所有的undo log均存放在主ibd数据文件中（表空间），即使客户端设置了每表一个数据文件也是如此。
• rollback segment
  回滚段这个概念来自Oracle的事物模型，在Innodb中，undo log被划分为多个段，具体某行的undo log就保存在某个段中，称为回滚段。可以认为undo log和回滚段是同一意思。
• 锁
  Innodb提供了基于行的锁，如果行的数量非常大，则在高并发下锁的数量也可能会比较大，据Innodb文档说，Innodb对锁进行了空间有效优化，即使并发量高也不会导致内存耗尽。
  对行的锁有分两种：排他锁、共享锁。共享锁针对对，排他锁针对写，完全等同读写锁的概念。如果某个事务在更新某行（排他锁），则其他事物无论是读还是写本行都必须等待；如果某个事物读某行（共享锁），则其他读的事物无需等待，而写事物则需等待。通过共享锁，保证了多读之间的无等待性，但是锁的应用又依赖Mysql的事务隔离级别。
• 隔离级别
  隔离级别用来限制事务直接的交互程度，目前有几个工业标准：
  - READ_UNCOMMITTED：脏读
  - READ_COMMITTED：读提交
  - REPEATABLE_READ：重复读
  - SERIALIZABLE：串行化
  Innodb对四种类型都支持，脏读和串行化应用场景不多，读提交、重复读用的比较广泛，后面会介绍其实现方式。

2. 行的更新过程

下面演示下事务对某行记录的更新过程：

1. 初始数据行

F1～F6是某行列的名字，1～6是其对应的数据。后面三个隐含字段分别对应该行的事务号和回滚指针，假如这条数据是刚INSERT的，可以认为ID为1，其他两个字段为空。

2.事务1更改该行的各字段的值

当事务1更改该行的值时，会进行如下操作：

• 用排他锁锁定该行
• 记录redo log
• 把该行修改前的值Copy到undo log，即上图中下面的行
• 修改当前行的值，填写事务编号，使回滚指针指向undo log中的修改前的行

3.事务2修改该行的值

与事务1相同，此时undo log，中有有两行记录，并且通过回滚指针连在一起。

因此，如果undo log一直不删除，则会通过当前记录的回滚指针回溯到该行创建时的初始内容，所幸的时在Innodb中存在purge线程，它会查询那些比现在最老的活动事务还早的undo log，并删除它们，从而保证undo log文件不至于无限增长。

4. 事务提交

当事务正常提交时Innbod只需要更改事务状态为COMMIT即可，不需做其他额外的工作，而Rollback则稍微复杂点，需要根据当前回滚指针从undo log中找出事务修改前的版本，并恢复。如果事务影响的行非常多，回滚则可能会变的效率不高，根据经验值没事务行数在1000～10000之间，Innodb效率还是非常高的。很显然，Innodb是一个COMMIT效率比Rollback高的存储引擎。据说，Postgress的实现恰好与此相反。

5. Insert Undo log

上述过程确切地说是描述了UPDATE的事务过程，其实undo log分insert和update undo log，因为insert时，原始的数据并不存在，所以回滚时把insert undo log丢弃即可，而update undo log则必须遵守上述过程。

3. 事务级别

众所周知地是更新（update、insert、delete）是一个事务过程，在Innodb中，查询也是一个事务，只读事务。当读写事务并发访问同一行数据时，能读到什么样的内容则依赖事务级别：

• READ_UNCOMMITTED
  读未提交时，读事务直接读取主记录，无论更新事务是否完成
• READ_COMMITTED
  读提交时，读事务每次都读取undo log中最近的版本，因此两次对同一字段的读可能读到不同的数据（幻读），但能保证每次都读到最新的数据。
• REPEATABLE_READ
  每次都读取指定的版本，这样保证不会产生幻读，但可能读不到最新的数据
• SERIALIZABLE
  锁表，读写相互阻塞，使用较少

读事务一般有SELECT语句触发，在Innodb中保证其非阻塞，但带FOR UPDATE的SELECT除外，带FOR UPDATE的SELECT会对行加排他锁，等待更新事务完成后读取其最新内容。就整个Innodb的设计目标来说，就是提供高效的、非阻塞的查询操作。

4. MVCC

上述更新前建立undo log，根据各种策略读取时非阻塞就是MVCC，undo log中的行就是MVCC中的多版本，这个可能与我们所理解的MVCC有较大的出入，一般我们认为MVCC有下面几个特点：

• 每行数据都存在一个版本，每次数据更新时都更新该版本
• 修改时Copy出当前版本随意修改，个事务之间无干扰
• 保存时比较版本号，如果成功（commit），则覆盖原记录；失败则放弃copy（rollback）

就是每行都有版本号，保存时根据版本号决定是否成功，听起来含有乐观锁的味道。。。，而Innodb的实现方式是：

• 事务以排他锁的形式修改原始数据
• 把修改前的数据存放于undo log，通过回滚指针与主数据关联
• 修改成功（commit）啥都不做，失败则恢复undo log中的数据（rollback）

二者最本质的区别是，当修改数据时是否要排他锁定，如果锁定了还算不算是MVCC？ 

Innodb的实现真算不上MVCC，因为并没有实现核心的多版本共存，undo log中的内容只是串行化的结果，记录了多个事务的过程，不属于多版本共存。但理想的MVCC是难以实现的，当事务仅修改一行记录使用理想的MVCC模式是没有问题的，可以通过比较版本号进行回滚；但当事务影响到多行数据时，理想的MVCC据无能为力了。

比如，如果Transaciton1执行理想的MVCC，修改Row1成功，而修改Row2失败，此时需要回滚Row1，但因为Row1没有被锁定，其数据可能又被Transaction2所修改，如果此时回滚Row1的内容，则会破坏Transaction2的修改结果，导致Transaction2违反ACID。

理想MVCC难以实现的根本原因在于企图通过乐观锁代替二段提交。修改两行数据，但为了保证其一致性，与修改两个分布式系统中的数据并无区别，而二提交是目前这种场景保证一致性的唯一手段。二段提交的本质是锁定，乐观锁的本质是消除锁定，二者矛盾，故理想的MVCC难以真正在实际中被应用，Innodb只是借了MVCC这个名字，提供了读的非阻塞而已。

5.总结

也不是说MVCC就无处可用，对一些一致性要求不高的场景和对单一数据的操作的场景还是可以发挥作用的，比如多个事务同时更改用户在线数，如果某个事务更新失败则重新计算后重试，直至成功。这样使用MVCC会极大地提高并发数，并消除线程锁。

6. 参考资料

• Mysql官网
• http://blog.chinaunix.net/link.php?url=http://forge.mysql.com%2Fwiki%2FMySQL_Internals
• Understanding MySQL Internals

InnoDB MVCC何时创建read view

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