环境: MySQL 5.7.24, for linux-glibc2.12 (x86_64)
-- 查看使用的引擎信息
show engines;
隔离级别 | 特点 |
---|---|
读未提交 | 一个事务还没提交时,它所做的变更就已经能被其他事务看到 |
读提交 | 一个事务提交之后,它所做的变更才能被其他事务看到 |
可重复读 | 一个事务执行过程中看到的数据,总是跟它在启动时所看到的数据是一致的。未提交的变更,对其他事务不可见 |
串行化 | 对于同一行记录,“写"会加"写锁”,“读"会加"读锁”。出现读写锁冲突时,后访问的事务必须等待前一个事务执行完成,才能继续执行 |
mysql> show variables like 'transaction_isolation';
+-----------------------+----------------+
| Variable_name | Value |
+-----------------------+----------------+
| transaction_isolation | READ-COMMITTED |
+-----------------------+----------------+
-- CREATE
mysql> CREATE TABLE `t` (
`id` int(11) NOT NULL,
`k` int(11) DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB;
-- INSERT
insert into t(id, k) values(1,1),(2,2);
autocommit=1
。步骤 | 事务A | 事务B | 事务C |
---|---|---|---|
1 | start transaction with consistent snapshot; |
||
2 | start transaction with consistent snapshot; |
||
3 | update t set k=k+1 where id=1; |
||
4 | update t set k=k+1 where id=1; |
||
5 | select k from t where id=1; |
||
6 | select k from t where id=1; |
||
7 | commit; |
||
8 | commit; |
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。start transaction with consistent snapshot
这个命令。
begin/start transaction
方式,一致性视图是在执行第一个快照语句时创建;
马上启动事务方式,一致性视图是在执行
start transaction with consistent snapshot;
时创建。
begin/commit
,表示这个update
语句本身就是一个事务,语句在完成时会自动提交(默认autocommit=1
);在MySQL中,视图 有两种概念。
view
, 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 ...
,查询视图的方法与查询表一样。在RR(Repeatable Read,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。
InnoDB里每个事务都有一个唯一的事务ID,叫做transaction id,是在事务开始的时候向InnoDB的事务系统申请的,按照申请顺序严格递增。
每行数据也都是有多个版本的。每次事务更新数据时,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,并在新的数据版本中,能够有信息可以直接拿到它。
即,数据表的一行记录,其实可能有多个版本(row),每个版本有自己的row trx_id。
下图为行状态变更图,虚线框中是同一行数据的4个版本,最新版本是V4,k=22,是被transaction id为25的事务更新的,因此它的row trx_id也是25。
图中的三个虚线箭头(U1、U2、U3),就是undo log(回滚日志);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。
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(启动了但还没提交)的所有事务ID。
数组里面事务ID的最小值记为低水位,当前系统里已经创建过的事务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row trx_id
和这个一致性视图的对比结果得到的。
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:
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;row trx_id
不在数组中,表示这个版本是由已经提交的事务生成的,可见。InnoDB利用了所有数据都有多个版本这个特性,实现了秒级创建快照的能力。
解析在上面的示例中,事务A的语句返回结果k=1?
这里,我们不妨做如下假设:
1、事务A开始前,系统里只有一个活跃事务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的视图数组就是[99,100,101],事务C的视图数组就是[99,100,101,102]。
事务A查询数据逻辑图:
在上图中,第一个有效更新的事务C,把数据从(1,1)改成了(1,2)。这时,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。
第二个有效更新的事务B,把数据从(1,2)改成了(1,3)。这时,这个数据的最新版本的row trx_id
是101,而102这个版本又成为了历史版本。
在事务A查询的时候,其实事务B还没提交,但它生成的(1,3)这个版本已经变成当前版本了,但是这个版本对事务A必须是不可见的,否则就变成脏读了。
事务A来读数据,它的视图数组是[99,100]。当日了,读数据都是从当前版本读起的,所以事务A查询语句读数据的流程如下:
row trx_id=101
,比高水位大,处于红色区域,不可见;row trx_id=102
,比高水位大,处于红色区域,不可见;row trx_id=90
,比低水位还小,处于绿色区域,可见;版本未提交,不可见
版本已提交,但是在视图创建后提交的,不可见
版本已提交,且是在视图创建前提交的,可见。
更新逻辑
事务B的update
语句,如果按照一致性读,好像结果不对?
事务B更新逻辑:
如果事务B在更新之前,查询一次数据k,这时查询返回的k确实是1。但是,当它要去更新数据时,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的set k=k+1
是在(1,2)的基础上进行的操作。
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)。
row trx_id=101
;row trx_id=101
,而最新数据的row trx_id=101
,可以直接使用,所以k=3.除了update语句外,select语句如果加锁,也是当前读。
-- 读锁(S锁, 共享锁)
mysql> select k from t where id=1 lock in share mode;
-- 写锁(X锁, 排他锁)
mysql> select k from t where id=1 for update;
启动3个事务:A、B、C’,按照以下步骤操作,会怎样呢?
步骤 | 事务A | 事务B | 事务C’ |
---|---|---|---|
1 | start transaction with consistent snapshot; |
||
2 | start transaction with consistent snapshot; |
||
3 | start transaction with consistent snapshot; |
||
4 | update t set k=k+1 where id=1; |
||
5 | update t set k=k+1 where id=1; |
||
6 | select k from t where id=1; |
||
7 | select k from t where id=1; |
commit; |
|
8 | commit; |
||
9 | commit; |
事务C’与上面的事务C不同,显式使用begin/commit
,所以在update
后并没有马上提交,在它提交之前,事务B的更新语句执行了。
这时,虽然事务C’还没提交,但是(1,2)这个版本已经生成,并且是当前的最新版本,这个版本上的写锁还没释放。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,必须要等事务C’释放写锁,才能继续它的当前读。
事务B更新逻辑(配合事务C’):
这样就把一致性读、当前读、行锁串起来了。
事务的可重复读能力是怎么实现的?
读提交的逻辑和可重复读的逻辑类似,主要区别是:
在读提交隔离级别下,事务A和事务B的查询语句返回的k分别是多少呢?
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,这个用法就没有意义了,等效于普通的start transaction
。
读提交隔离级别下的事务状态图(这里用的是事务C的逻辑直接提交,而不是C’):
事务A的查询语句的视图数组是在执行select
语句时创建,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,事务A查询语句返回k=2;事务B查询结果k=3。
《高性能MySQL》
《MySQL实战45讲》 作者:丁奇
之前学习了大神丁奇的《MySQL实战45讲》,目前在看《高性能高MySQL》,也想自己整理一下MySQL知识点,发现力不从心,也发现大神之所以是大神,那是因为真的牛。
推荐大家还是去学习丁奇的《MySQL实战45讲》,条理清晰,循序渐进,深入浅出,通俗易懂。而且每一讲后面都有高质量的留言评论, 从中能获益良多。感谢!
MySQL基础架构 ↩︎