08 | 事务到底是隔离的还是不隔离的？

• 在可重复读隔离级别下执行的事务，不受外界影响。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。
• 行锁的时候，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，它会被锁住，进入等待状态。

问题：那么等到这个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？

例子： t(id, k) —> (1,1)

• 图1 事务A、B、C的执行流程 :

• 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。

想要马上启动一个事务，可以使用start transaction with consistent snapshot 这个命令。

• 事务C没有显式地使用begin/commit，表示这个update语句本身就是一个事务， 语句完成的时候会自动提交 。

• 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。

其结果为： 事务B查到的k的值是3，而事务A查到的k的值是1 。

两个“视图”

• 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。
• InnoDB在实现MVCC时用到的一致性读视图，即consistent read view，用于支持 RC（Read Committed，读提交）和RR（Repeatable Read，可重复读）隔离级别的实现 。

“快照”在MVCC里是怎么工作的？

• 在可重复读隔离级别下 ， 事务在启动的时候就“拍了个快照”。这个快照是基于整库的。

问题：快照是怎么实现的 ?

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rowtrx_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rowtrx_id也是25。

• 语句更新会生成undo log（回滚日志），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 。

一致性视图（read-view）

• 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 （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）。

• 数据版本的可见性规则，就是基于数据的rowtrx_id和这个一致性视图的对比结果得到的。

  • 数据版本可见性规则

  

  • 对于当前事务的启动瞬间来说，一个数据版本的rowtrx_id，有以下几种可能：
    • 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；
    • 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；
    • 落在黄色部分，那就包括两种情况
      • a. 若 rowtrx_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 rowtrx_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。

• 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。

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rowtrx_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]。

• 事务A查询数据逻辑图

• 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rowtrx_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。

• 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。

  • 事务A查询语句的读数据流程是这样：它的视图数组是[99,100]
    • 找到(1,3)的时候，判断出rowtrx_id=101，比高水位大，处于红色区域，不可见；
    • 接着，找到上一个历史版本，一看rowtrx_id=102，比高水位大，处于红色区域，不可见；
    • 再往前找，终于找到了（1,1)，它的rowtrx_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。

• 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：

• 版本未提交，不可见；

• 版本已提交，但是是在视图创建后提交的，不可见；

• 版本已提交，而且是在视图创建前提交的，可见。

更新逻辑

疑问：事务B的update语句，如果按照一致性读，好像结果不对哦？

事务B的视图数组是先生成的，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B更新逻辑图

• 如果事务B在更新之前查询一次数据，这个查询返回的k的值确实是1。
• 但是，当它要去更新数据的时候，就不能再在历史版本上更新了，否则事务C的更新就丢失了。 因此，事务B此时的set k=k+1是在（1,2）的基础上进行的操作。

**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）。 **

• 因此，在更新的时候，当前读拿到的数据是(1,2)，更新后生成了新版本的数据(1,3)，这个新版本 的rowtrx_id是101。
• 所以，在执行事务B查询语句的时候，一看自己的版本号是101，最新数据的版本号也是101，是 自己的更新，可以直接使用，所以查询得到的k的值是3。

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 *fromt 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）。

mysql> select k from t where id=1 lock in share mode;
mysql> select k from t where id=1 for update;
1
2

假设事务C不是马上提交的，而是变成了下面的事务C’，会怎么样呢？

• 事务A、B、C’的执行流程:

事务C’的不同是，更新后并没有马上提交，在它提交前，事务B的更新语句先发起了。

• 虽然事务C’还没提交，但是(1,2)这个版本也已经生成了，并且是当前的最新版本。那么，事 务B的更新语句会怎么处理呢？

• 这时候，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。

• 事务B更新逻辑图（配合事务C’）

• 到这里，把一致性读、当前读和行锁就串起来了。

再回到开头的问题： 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。

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：

• 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；
• 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。

在读提交隔离级别下，事务A和事务B的查询语句查到的k，分别应该是 多少呢？

• “start transaction with consistent snapshot; ”的意思是从这个语句开始，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

• 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’）

• 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。

小结

• InnoDB的行数据有多个版本，每个数据版本有自己的rowtrx_id

• 每个事务或者语句有自己的一 致性视图

• 普通查询语句是一致性读，一致性读会根据rowtrx_id和一致性视图确定数据版本的可见性。

  • 对于可重复读，查询只承认在事务启动前就已经提交完成的数据；
  • 对于读提交，查询只承认在语句启动前就已经提交完成的数据；

• 当前读，总是读取已经提交完成的最新版本。