深入理解MySQL的MVCC原理

本文涉及的产品
RDS MySQL Serverless 基础系列,0.5-2RCU 50GB
云数据库 RDS MySQL,集群系列 2核4GB
推荐场景:
搭建个人博客
云数据库 RDS MySQL,高可用系列 2核4GB
简介: 深入理解MySQL的MVCC原理一、MVCC定义1、并发事务可能产生的问题2、当前读和快照读二、MVCC实现、原理1、隐藏字段2、版本链3、ReadView三、手动验证MVCC的原理1、事务隔离级别为RC(读已提交隔):2、事务隔离级别为RR(可重复读):

一、MVCC定义



MVCC(Mutil Version Concurrency Control)多版本并发控制,是一种并发控制的方法(而非具体实现),一般在数据库管理系统中,实现对数据库的并发访问。

上面的解释比较抽象,下面来一点一点分析。



1、并发事务可能产生的问题

当一个事务访问数据库的数据时,无论读、写,都不会产生并发问题。


当两个事务同时访问数据库中的相同数据时,可能有几种情况:


读:两个事务都查询数据。当两个事务对相同数据全部是读操作时,不会产生任何并发问题。

读+写:一个事务查询数据,一个事务修改数据。当两个事务对相同数据有读有写时,可能会产生脏读、不可重复度、幻读的问题(但发生脏读、不可重复度、幻读就并不一定表示有问题,具体还是要看场景,有些业务场景发生不可重复度是不允许的,但有些业务场景可能发生脏读也没啥大碍)。

写:两个事务都修改数据,当两个事务对相同数据全部是写操作时,可能产生数据丢失(回滚丢失、覆盖丢失)等问题。

多个事务同时访问数据库中相同的数据,也是一样的,可能存在【读】、【读+写】、【写】这三种情况。


那如何解决上面的问题呢?


并发事务对数据的读操作不会产生并发问题,所以不用解决;

并发事务对数据的读+写,常规操作一般会对要操作的数据加锁来解决并发读+写可能产生的问题,MySQL的InnoDB实现了MVCC来更好地处理读写冲突,可以做到即使存在并发读写,也可以不用加锁,实现"非阻塞并发读"。

并发事务对数据的写操作,只能通过加锁(乐观锁/悲观锁)来解决。

到了这里,我们脑子里需要有这么个印象:MySQL实现的MVCC,主要是用于在并发读写的情况下,保证 “读” 数据时无需加锁也可以读取到数据的某一个版本的快照,好处是可以避免加锁,降低开销,解决了读写冲突,增大了数据库的并发性能。


2、当前读和快照读


在进一步了解MySQL中实现MVCC的细节之前,还需要了解两个定义:


当前读:读取的数据是最新版本,读取数据时还要保证其他并发事务不会修改当前的数据,当前读会对读取的记录加锁。比如:select …… lock in share mode(共享锁)、select …… for update | update | insert | delete(排他锁)


快照读:每一次修改数据,都会在 undo log 中存有快照记录,这里的快照,就是读取undo log中的某一版本的快照。这种方式的优点是可以不用加锁就可以读取到数据,缺点是读取到的数据可能不是最新的版本。一般的查询都是快照读,比如:select * from t_user where id=1;在MVCC中的查询都是快照度。


二、MVCC实现、原理



MySQL中MVCC主要是通过行记录中的隐藏字段(隐藏主键 row_id、事务ID trx_id、回滚指针 roll_pointer)、undo log(版本链)、ReadView(一致性读视图)来实现的。

1、隐藏字段


MySQL中,在每一行记录中除了自定义的字段,还有一些隐藏字段:


row_id:当数据库表没定义主键时,InnoDB会以row_id为主键生成一个聚集索引。


trx_id:事务ID记录了新增/最近修改这条记录的事务id,事务id是自增的。


roll_pointer:回滚指针指向当前记录的上一个版本(在 undo log 中)。


2、版本链


简单提下 redo log 和 undo log。在修改数据的时候,会向 redo log 中记录修改的页内容(为了在数据库宕机重启后恢复对数据库的操作),也会向 undo log 记录数据原来的快照(用于回滚事务)。undo log有两个作用,除了用于回滚事务,还用于实现MVCC。


用一个简单的例子来画一下MVCC中用到的undo log版本链的逻辑图:


当事务100(trx_id=100)执行了 insert into t_user values(1,'张三',20);之后:

40.png


当事务102(trx_id=102)执行了 update t_user set name='李四' where id=1;之后:

41.png

当事务103(trx_id=103)执行了 update t_user set name='王五' where id=1;之后:

42.png



3、ReadView


在上面的例子中,多个事务对 id=1 的数据修改后,这行记录除了最新的数据,在 undo log 中还有多个版本的快照。那其他事务查询时能查到最新版本的数据吗?如果不能,能读到哪个版本的快照呢?这就要由ReadView来决定了。


ReadView 就是MVCC在对数据进行快照读时,会产生的一个”读视图“(翻译过来就是ReadView~哈哈哈)。


ReadView中有4个比较重要的变量(具体这几个变量名是啥我也不知道,不过不要在意这些细节,这里就随便定义一下……):


m_ids:活跃事务id列表,当前系统中所有活跃的(也就是没提交的)事务的事务id列表。


min_trx_id:m_ids 中最小的事务id。


max_trx_id:生成 ReadView 时,系统应该分配给下一个事务的id(注意不是 m_ids 中最大的事务id),也就是m_ids 中的最大事务id + 1 。


creator_trx_id:生成该 ReadView 的事务的事务id。


某个事务进行快照读时可以读到哪个版本的数据,ReadView 有一套算法:


(1)当【版本链中记录的 trx_id 等于当前事务id(trx_id = creator_trx_id)】时,说明版本链中的这个版本是当前事务修改的,所以该快照记录对当前事务可见。


(2)当【版本链中记录的 trx_id 小于活跃事务的最小id(trx_id < min_trx_id)】时,说明版本链中的这条记录已经提交了,所以该快照记录对当前事务可见。


(3)当【版本链中记录的 trx_id 大于下一个要分配的事务id(trx_id > max_trx_id)】时,该快照记录对当前事务不可见。


(4)当【版本链中记录的 trx_id 大于等于最小活跃事务id】且【版本链中记录的trx_id小于下一个要分配的事务id】(min_trx_id<= trx_id < max_trx_id)时,如果版本链中记录的 trx_id 在活跃事务id列表 m_ids 中,说明生成 ReadView 时,修改记录的事务还没提交,所以该快照记录对当前事务不可见;否则该快照记录对当前事务可见。


当事务对 id=1 的记录进行快照读时select * from t_user where id=1,在版本链的快照中,从最新的一条记录开始,依次判断这4个条件,直到某一版本的快照对当前事务可见,否则继续比较上一个版本的记录。


MVCC主要是用来解决RU隔离级别下的脏读和RC隔离级别下的不可重复读的问题,所以MVCC只在RC(解决脏读)和RR(解决不可重复读)隔离级别下生效,也就是MySQL只会在RC和RR隔离级别下的快照读时才会生成ReadView。区别就是,在RC隔离级别下,每一次快照读都会生成一个最新的ReadView;在RR隔离级别下,只有事务中第一次快照读会生成ReadView,之后的快照读都使用第一次生成的ReadView。


事务能否查询到其他事务修改的数据,取决于可见性算法,可见性算法又是取决于 ReadView 中的值,ReadView 在 RC 和 RR 两种隔离级别下生成的时机不同,所以导致两种隔离级别下,某个事务修改数据的可见性对其他事务是不同的(RC隔离级别下一个事务可以查询到其他事务在此期间修改并提交的数据;RR隔离级别下一个事务无法查询到其他事务在此期间修改并提交的数据)。


还是有点抽象?那就手动来亲自验证一下,之后就会清晰很多。(如果想要真正理解上面的算法,建议最好找个例子,亲自验证一下)


三、手动验证MVCC的原理



还是用上面的例子来说。

前提条件:事务100(trx_id=100)向表中插入了一条id=1的数据: insert into t_user values(1,'张三',20);并提交了事务。

之后又有3个事务(事务101、事务102、事务103)来对这条数据进行读写操作:


43.png44.png

在时间点 t1 ~ t6 时,整个版本链中只有一个快照,trx_id 为 100:

45.png


在时间点 t7 ~ t11 时,整个版本链中有两个快照,trx_id 为 102、100:


46.png

在时间点 t11 ~ t14 时,整个版本链中有三个快照,trx_id 为 103、102、100:


47.png


1、事务隔离级别为RC(读已提交隔):

当前事务隔离级别为RC(读已提交隔)时,每个事务每次查询对应生成的ReadView是这样的,跟着这张图来梳理一下:

48.png


在时间点t2,事务101查询时生成的ReadView内容为:


trx_list: 101
min_trx_id:101
max_trx_id:102
creator_trx_id:101
  • 当前时间点,版本链中只有一个快照(trx_id=100),因为 trx_id(100)< min_trx_id(101),符合算法的第(2)条规则,所以trx_id=100的这个快照对当前事务可见。
  • 在时间点t4,事务102查询时生成的ReadView内容为:
trx_list: 101,102
min_trx_id:101
max_trx_id:103
creator_trx_id:102


  • 当前时间点,版本链中只有一个快照(trx_id=100),因为 trx_id(100)< min_trx_id(101),符合算法的第(2)条规则,所以trx_id=100的这个快照对当前事务可见。
  • 在时间点t6,事务103查询时生成的ReadView内容为:
trx_list: 101,102,103
min_trx_id:101
max_trx_id:104
creator_trx_id:103


  • 当前时间点,版本链中只有一个快照(trx_id=100),因为 trx_id(100)< min_trx_id(101),符合算法的第(2)条规则,所以trx_id=100的这个快照对当前事务可见。
  • 在时间点t8,事务101查询时生成的ReadView内容为:
trx_list: 101,102,103
min_trx_id:101
max_trx_id:104
creator_trx_id:101

当前时间点,版本链中有两个快照(trx_id=102 -> trx_id=100),从版本链中的快照中,从最新的开始,依次判断:


对于trx_id=102的快照,min_trx_id(101) <= trx_id(102) < max_trx_id(104) ,且trx_id(102) 在 trx_list(101,102,103) 中,说明当前事务生成ReadView时,修改该记录的事务仍然是活跃事务(还未提交),根据算法的第(4)条规则,trx_id=102的快照对当前事务不可见。这也就验证了在RC隔离级别下,事务102修改但未提交的数据对于事务101应该不可见。


对于trx_id=100的快照,因为 trx_id(100)< min_trx_id(101),符合算法的第(2)条规则,所以trx_id=100的这个快照对当前事务可见。


在时间点t9,事务102查询时生成的ReadView内容为:


trx_list: 101,102,103
min_trx_id:101
max_trx_id:104
creator_trx_id:102


当前时间点,版本链中有两个快照(trx_id=102 -> trx_id=100),从版本链中的快照中,从最新的开始,依次判断:


对于trx_id=102的快照,因为 trx_id(102) = creator_trx_id(102),符合算法的第(1)条规则,所以trx_id=102的这个快照对当前事务可见。


在时间点t11,事务103查询时生成的ReadView内容为:


trx_list: 101,103
min_trx_id:101
max_trx_id:104
creator_trx_id:103


当前时间点,版本链中有两个快照(trx_id=102 -> trx_id=100),从版本链中的快照中,从最新的开始,依次判断:


对于trx_id=102的快照,min_trx_id(101) <= trx_id(102) < max_trx_id(104) ,且trx_id(102) 不在 trx_list(101,103) 中,说明当前事务生成ReadView时,修改该记录的事务不是活跃事务(已经提交),根据算法的第(4)条规则,trx_id=102的快照对当前事务可见。这也就验证了在RC隔离级别下,事务102修改且提交的数据对于事务103是可见的。


在时间点t14,事务101查询时生成的ReadView内容为:


trx_list: 101
min_trx_id:101
max_trx_id:104
creator_trx_id:101


当前时间点,版本链中有三个快照(trx_id=103 -> trx_id=102 -> trx_id=100),从版本链中的快照中,从最新的开始,依次判断:


对于trx_id=103的快照,min_trx_id(101) <= trx_id(103) < max_trx_id(104) ,且trx_id(103) 不在 trx_list(101) 中,说明当前事务生成ReadView时,修改该记录的事务不是活跃事务(已经提交),根据算法的第(4)条规则,trx_id=103的快照对当前事务可见。这也就验证了在RC隔离级别下,事务103修改且提交的数据对于事务101是可见的。


2、事务隔离级别为RR(可重复读):


当前事务隔离级别为RR(可重复读)时,每个事务每次查询对应生成的ReadView是这样的,跟着这张图来梳理一下:

49.png


上面说过,在RC隔离级别下,每一次快照读都会生成一个最新的ReadView;在RR隔离级别下,只有事务中第一次快照读会生成ReadView,之后的快照读都使用第一次生成的ReadView。


所以,事务101在 t8、t14 时刻查询时,使用的 ReadView 跟 t2 时刻一样;事务102在t9时刻查询时使用的ReadView 跟 t4 时刻一样;事务103在 t11 时刻查询时使用的ReadView 跟 t6 时刻一样。


文章到这里就结束了,有心的同学可以跟着上面【事务隔离级别为RC】时的步骤,来推演验证一下在每个时间点、每个事务查询都能查到哪个版本的快照数据,也能加深一下理解(为了有些同学推演后想对比答案,我就把答案也写在下面了)。




在时间点t2,事务101查询时生成的ReadView内容为:

trx_list: 101
min_trx_id:101
max_trx_id:102
creator_trx_id:101


  • 当前时间点,版本链中只有一个快照(trx_id=100),因为 trx_id(100)< min_trx_id(101),符合算法的第(2)条规则,所以trx_id=100的这个快照对当前事务可见。
  • 在时间点t4,事务102查询时生成的ReadView内容为:
trx_list: 101,102
min_trx_id:101
max_trx_id:103
creator_trx_id:102
  • 当前时间点,版本链中只有一个快照(trx_id=100),因为 trx_id(100)< min_trx_id(101),符合算法的第(2)条规则,所以trx_id=100的这个快照对当前事务可见。
  • 在时间点t6,事务103查询时生成的ReadView内容为
trx_list: 101,102,103
min_trx_id:101
max_trx_id:104
creator_trx_id:103


当前时间点,版本链中只有一个快照(trx_id=100),因为 trx_id(100)< min_trx_id(101),符合算法的第(2)条规则,所以trx_id=100的这个快照对当前事务可见。


在时间点t8,事务101查询时用的ReadView和在t2时间点生成的ReadView一样:

trx_list: 101
min_trx_id:101
max_trx_id:102
creator_trx_id:101


当前时间点,版本链中有两个快照(trx_id=102 -> trx_id=100),从版本链中的快照中,从最新的开始,依次判断:


对于trx_id=102的快照,trx_id(102) >= max_trx_id(102) ,根据算法的第(3)条规则,trx_id=102的快照对当前事务不可见。这也验证了在RR隔离级别下,事务102修改但未提交的数据对于事务101应该不可见(RC都不可见了,更别说RR了)。


对于trx_id=100的快照,因为 trx_id(100)< min_trx_id(101),符合算法的第(2)条规则,所以trx_id=100的这个快照对当前事务可见。


在时间点t9,事务102查询时用的ReadView和在t4时间点生成的ReadView一样:


trx_list: 101,102
min_trx_id:101
max_trx_id:103
creator_trx_id:102


当前时间点,版本链中有两个快照(trx_id=102 -> trx_id=100),从版本链中的快照中,从最新的开始,依次判断:


对于trx_id=102的快照,因为 trx_id(102) = creator_trx_id(102),符合算法的第(1)条规则,所以trx_id=102的这个快照对当前事务可见。


在时间点t11,事务103查询时用的ReadView和在t6时间点生成的ReadView一样:


trx_list: 101,102,103
min_trx_id:101
max_trx_id:104
creator_trx_id:103

当前时间点,版本链中有两个快照(trx_id=102 -> trx_id=100),从版本链中的快照中,从最新的开始,依次判断:


对于trx_id=102的快照,min_trx_id(101) <= trx_id(102) < max_trx_id(104) ,且trx_id(102) 在 trx_list(101,102,103) 中,说明当前事务生成ReadView时,修改该记录的事务是活跃事务(还未提交),根据算法的第(4)条规则,trx_id=102的快照对当前事务不可见。这也就验证了在RR隔离级别下,事务102修改且提交的数据对于事务103是不可见的。


在时间点t14,事务101查询时生成的ReadView内容为:

trx_list: 101
min_trx_id:101
max_trx_id:102
creator_trx_id:101

当前时间点,版本链中有三个快照(trx_id=103 -> trx_id=102 -> trx_id=100),从版本链中的快照中,从最新的开始,依次判断:


对于trx_id=103的快照,trx_id(103) >= max_trx_id(102) ,根据算法的第(3)条规则,trx_id=103的快照对当前事务不可见。这也就验证了在RR隔离级别下,事务103修改且提交的数据对于事务101是不可见的。


对于trx_id=102的快照,trx_id(102) >= max_trx_id(102) ,根据算法的第(3)条规则,trx_id=102的快照对当前事务不可见。这也就验证了在RR隔离级别下,事务102修改且提交的数据对于事务101是不可见的。


对于trx_id=100的快照,trx_id(100) < min_trx_id(101) ,根据算法的第(2)条规则,trx_id=100的快照对当前事务可见。


相关实践学习
如何在云端创建MySQL数据库
开始实验后,系统会自动创建一台自建MySQL的 源数据库 ECS 实例和一台 目标数据库 RDS。
全面了解阿里云能为你做什么
阿里云在全球各地部署高效节能的绿色数据中心,利用清洁计算为万物互联的新世界提供源源不断的能源动力,目前开服的区域包括中国(华北、华东、华南、香港)、新加坡、美国(美东、美西)、欧洲、中东、澳大利亚、日本。目前阿里云的产品涵盖弹性计算、数据库、存储与CDN、分析与搜索、云通信、网络、管理与监控、应用服务、互联网中间件、移动服务、视频服务等。通过本课程,来了解阿里云能够为你的业务带来哪些帮助 &nbsp; &nbsp; 相关的阿里云产品:云服务器ECS 云服务器 ECS(Elastic Compute Service)是一种弹性可伸缩的计算服务,助您降低 IT 成本,提升运维效率,使您更专注于核心业务创新。产品详情: https://www.aliyun.com/product/ecs
相关文章
|
17天前
|
存储 关系型数据库 MySQL
MySQL MVCC全面解读:掌握并发控制的核心机制
【10月更文挑战第15天】 在数据库管理系统中,MySQL的InnoDB存储引擎采用了一种称为MVCC(Multi-Version Concurrency Control,多版本并发控制)的技术来处理事务的并发访问。MVCC不仅提高了数据库的并发性能,还保证了事务的隔离性。本文将深入探讨MySQL中的MVCC机制,为你在面试中遇到的相关问题提供全面的解答。
54 2
|
20天前
|
存储 关系型数据库 MySQL
MySQL主从复制原理和使用
本文介绍了MySQL主从复制的基本概念、原理及其实现方法,详细讲解了一主两从的架构设计,以及三种常见的复制模式(全同步、异步、半同步)的特点与适用场景。此外,文章还提供了Spring Boot环境下配置主从复制的具体代码示例,包括数据源配置、上下文切换、路由实现及切面编程等内容,帮助读者理解如何在实际项目中实现数据库的读写分离。
MySQL主从复制原理和使用
|
1月前
|
缓存 算法 关系型数据库
Mysql(3)—数据库相关概念及工作原理
数据库是一个以某种有组织的方式存储的数据集合。它通常包括一个或多个不同的主题领域或用途的数据表。
49 5
Mysql(3)—数据库相关概念及工作原理
|
17天前
|
存储 关系型数据库 MySQL
MySQL MVCC深度解析:掌握并发控制的艺术
【10月更文挑战第23天】 在数据库领域,MVCC(Multi-Version Concurrency Control,多版本并发控制)是一种重要的并发控制机制,它允许多个事务并发执行而不产生冲突。MySQL作为广泛使用的数据库系统,其InnoDB存储引擎就采用了MVCC来处理事务。本文将深入探讨MySQL中的MVCC机制,帮助你在面试中自信应对相关问题。
47 3
|
1月前
|
存储 缓存 关系型数据库
MySQL事务日志-Redo Log工作原理分析
事务的隔离性和原子性分别通过锁和事务日志实现,而持久性则依赖于事务日志中的`Redo Log`。在MySQL中,`Redo Log`确保已提交事务的数据能持久保存,即使系统崩溃也能通过重做日志恢复数据。其工作原理是记录数据在内存中的更改,待事务提交时写入磁盘。此外,`Redo Log`采用简单的物理日志格式和高效的顺序IO,确保快速提交。通过不同的落盘策略,可在性能和安全性之间做出权衡。
1619 14
|
20天前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
Mysql中搭建主从复制原理和配置
主从复制在数据库管理中广泛应用,主要优点包括提高性能、实现高可用性、数据备份及灾难恢复。通过读写分离、从服务器接管、实时备份和地理分布等机制,有效增强系统的稳定性和数据安全性。主从复制涉及I/O线程和SQL线程,前者负责日志传输,后者负责日志应用,确保数据同步。配置过程中需开启二进制日志、设置唯一服务器ID,并创建复制用户,通过CHANGE MASTER TO命令配置从服务器连接主服务器,实现数据同步。实验部分展示了如何在两台CentOS 7服务器上配置MySQL 5.7主从复制,包括关闭防火墙、配置静态IP、设置域名解析、配置主从服务器、启动复制及验证同步效果。
Mysql中搭建主从复制原理和配置
|
29天前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
阿里面试:MYSQL 事务ACID,底层原理是什么? 具体是如何实现的?
尼恩,一位40岁的资深架构师,通过其丰富的经验和深厚的技術功底,为众多读者提供了宝贵的面试指导和技术分享。在他的读者交流群中,许多小伙伴获得了来自一线互联网企业的面试机会,并成功应对了诸如事务ACID特性实现、MVCC等相关面试题。尼恩特别整理了这些常见面试题的系统化解答,形成了《MVCC 学习圣经:一次穿透MYSQL MVCC》PDF文档,旨在帮助大家在面试中展示出扎实的技术功底,提高面试成功率。此外,他还编写了《尼恩Java面试宝典》等资料,涵盖了大量面试题和答案,帮助读者全面提升技术面试的表现。这些资料不仅内容详实,而且持续更新,是求职者备战技术面试的宝贵资源。
阿里面试:MYSQL 事务ACID,底层原理是什么? 具体是如何实现的?
|
1月前
|
存储 SQL 关系型数据库
mysql中主键索引和联合索引的原理与区别
本文详细介绍了MySQL中的主键索引和联合索引原理及其区别。主键索引按主键值排序,叶节点仅存储数据区,而索引页则存储索引和指向数据域的指针。联合索引由多个字段组成,遵循最左前缀原则,可提高查询效率。文章还探讨了索引扫描原理、索引失效情况及设计原则,并对比了InnoDB与MyISAM存储引擎中聚簇索引和非聚簇索引的特点。对于优化MySQL性能具有参考价值。
|
2月前
|
关系型数据库 MySQL 数据库
MySQL高级篇——MVCC多版本并发控制
什么是MVCC、快照读与当前读、隐藏字段、Undo Log版本链、ReadView、举例说明、InnoDB 解决幻读问题
MySQL高级篇——MVCC多版本并发控制
|
3月前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
说一下MySQL主从复制的原理?
【8月更文挑战第24天】说一下MySQL主从复制的原理?
60 0