开始

事务中我们提到的事务A开启一个事务后，事务B也开始一个事务。那么事务A从头到尾看到的数值都是一样的。

行锁中又提到的是一个事务要更新一行会拿到这行的锁，另一个事务也要操作这一行的话也会拿到行锁。那在拿行锁的时候就没那么简单了，会被锁住，进入等待状态。等事务A执行完之后，事务B成功拿到了锁在更新数据的时候。事务B读到的数值又是什么呢？

开始之前，我们先复习一下 事务的启动机制。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 这个命令。

1. 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；
   
2. 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。
   

举一个例子吧，以下是事务A,B,C的执行流程。可以先猜一下k的值分别是多少。

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

事务A的值是1，事务B的值是3 你是不是很惊讶。我当初第一次学习的时候也是一样的惊讶。甚至是怀疑我之前的知识点是否有问题。没关系 我们一步一步解析。

视图概念

第一种视图create view 创建视图也是我们常用的视图。平时在做报表查询复杂SQL的时候会做一些视图的封装。

第二种视图就属于MySQL的实现视图了。read view 视图，我们都说是一致性视图。用来实现mvcc里的读提交和可重复读隔离级别的。

快照在MVCC中是如何工作的？

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。如果一个库有 100G，那么我启动一个事务，MySQL 就要拷贝 100G 的数据出来，这个过程得多慢啊。可是，我平时的事务执行起来很快啊。

实际上，我们并不需要拷贝出这 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，叫作 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，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，就是一条记录被多个事务连续更新后的状态。

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，能够看到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，如果一个数据版本是在我启动之前生成的，就认；如果是我启动以后才生成的，我就不认，我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。还有，如果是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，对于当前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前事务自己生成的，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。
   

比如，对于图 2 中的数据来说，如果有一个事务，它的低水位是 18，那么当它访问这一行数据时，就会从 V4 通过 U3 计算出 V3，所以在它看来，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，是不是就跟这个事务看到的内容无关了呢？因为之后的更新，生成的版本一定属于上面的 2 或者 3(a) 的情况，而对它来说，这些新的数据版本是不存在的，所以这个事务的快照，就是“静态”的了。

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，为什么是 k=1。

这里，我们不妨做如下假设：

1. 事务 A 开始前，系统里面只有一个活跃事务 ID 是 99；
   
2. 事务 A、B、C 的版本号分别是 100、101、102，且当前系统里只有这四个事务；
   
3. 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，我先把其他干扰语句去掉，只画出跟事务 A 查询逻辑有关的操作：

图 4 事务 A 查询数据逻辑图

从图中可以看到，第一个有效更新是事务 C，把数据从 (1,1) 改成了 (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) 改成了 (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 还没有提交，但是它生成的 (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，否则就变成脏读了。

好，现在事务 A 要来读数据了，它的视图数组是[99,100]。当然了，读数据都是从当前版本读起的。所以，事务 A 查询语句的读数据流程是这样的：

1. 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；
2. 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；
3. 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，但是事务 A 不论在什么时候查询，看到这行数据的结果都是一致的，所以我们称之为一致性读。

这样执行下来，虽然期间这一行数据被修改过，但是事务 A 不论在什么时候查询，看到这行数据的结果都是一致的，所以我们称之为一致性读。

所以，我来给你翻译一下。一个数据版本，对于一个事务视图来说，除了自己的更新总是可见以外，有三种情况：

1. (1,3) 还没提交，属于情况 1，不可见；
2. (1,2) 虽然提交了，但是是在视图数组创建之后提交的，属于情况 2，不可见；
3. (1,1) 是在视图数组创建之前提交的，可见。

你看，去掉数字对比后，只用时间先后顺序来判断，分析起来是不是轻松多了。所以，后面我们就都用这个规则来分析。

更新逻辑

看图 5 中！

事务 B 的视图数组是先生成的 (事务启动数组生成)

之后事务 C 才提交 ，不是应该看不见 (1,2) 吗，怎么能算出 (1,3) 来？(事务隔离级别，语句执行完自动提交)

是的，如果事务B在更新之前查询一遍数据k的值的确是1。(隔离级别不可见)

但是当他去更新数据的时候，已经不能正常更新了。他会判断当前这条记录的版本。他发现这条记录已经被其他事务执行过了。如果无视的话事务C就被覆盖了，就没意义了。所以事务B必须在事务C的基础上进行操作。

所以，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）。

现在事务B查询了最新值之后，就会记录当前时刻的版本号。他发现当前最新版本与自己的版本号一致。说明数据是正确的。就开始执行更新操作。于是事务B就在事务C的基础上继续了update。

我们解读一下上面的当前读，除了 update 语句外，select 语句如果加锁，也是当前读。

所以，如果把事务 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，也都可以读到版本号是 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）。

select k from t where id=1 lock in share mode;
select k from t where id=1 for update;

图 5 事务 B 更新逻辑图

继续举个例子展开一些细节聊一下。如图6，这个是上面的事务A,B,C的流程。只不过这里的C换成了C‘。C’的区别就是执行完语句之后不立刻自动提交，而是采用commit手动提交的方式，而且这个手动提交等事务B执行完SQL语句之后再执行。

那么事务B会如何处理呢？是否跟上文的流程一样呢？

这时候，我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，必须要读最新版本，而且必须加锁，因此就被锁住了，必须等到事务 C’释放这个锁，才能继续它的当前读。

图 6 事务 A、B、C'的执行流程

图 7 配合图6理解图

到这里，我们把一致性读、当前读和行锁就串起来了。

可重复读的能力是怎么实现的

现在，我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。如果当前的记录的行锁被其他事务占用的话，就需要进入锁等待。

而读提交的逻辑和可重复读的逻辑类似，它们最主要的区别是：

1. 在可重复读隔离级别下，只需要在事务开始的时候创建一致性视图，之后事务里的其他查询都共用这个一致性视图；
2. 在读提交隔离级别下，每一个语句执行前都会重新算出一个新的视图。

读提交隔离级别下，数值流程？

start transaction with consistent snapshot从这个语句开始，创建一个持续整个事务的一致性快照。所以，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，可以看到这两个查询语句的创建视图数组的时机发生了变化，就是图中的 read view 框。（注意：这里，我们用的还是事务 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创建的，时序上 (1,2)、(1,3) 的生成时间都在创建这个视图数组的时刻之前。但是，在这个时刻：

• (1,3) 还没提交，属于情况 1，不可见；
• (1,2) 提交了，属于情况 3，可见。

所以，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。