图文结合带你搞懂InnoDB MVCC

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  • GreatSQL是MySQL的国产分支版本，使用上与MySQL一致。
    • 前情提要
    • 当前读
    • 快照读

  • 什么是MVCC

    • 三个隐藏字段
    • Undo Log回滚日志
    • MVCC版本链
    • ReadView读视图

  • 不同隔离级别下MVCC分析

    • READ-COMMITTED隔离级别
    • REPEATABLE-READ隔离级别

前情提要

事务有四大特性ACID分别是：原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔离性（Isolation）、持久性（Durability）

其中隔离性是通过数据库的锁加上MVCC(多版本并发控制)来保证的。

在介绍MVCC之前先来了解一下当前读和快照读。

当前读

当前读读取的是记录的最新版本。同时在读取的时候还要保证其他的并发事务不能更改当前记录，那么当前读会对它要读取的记录进行加锁。不同的操作会加上不同类型的锁，如：SELECT ... LOCK IN SHARE MODE(共享锁)，SELECT ... FOR UPDATE、UPDATE、INSERT、 DELETE(排他锁)。

快照读

简单的不加锁的SELECT就是快照读，快照读读取的是快照生成时的数据，不一定是最新的数据，它是不加锁的非阻塞读。而不同隔离级别下，创建快照的时机也不同：

  • READ-COMMITTED(读已提交)：事务每次SELECT时创建ReadView
  • REPEATABLE-READ(可重复读)：事务第一次SELECT时创建ReadView，后续一直使用

在MySQL默认隔离级别(REPEATABLE-READ)下，快照读保证了数据的可重复读。

什么是MVCC

MVCC全称Multi-Version Concurrency Control，即多版本并发控制。它是一种并发控制的方法，它可以维护一个数据的多个版本，用更好的方式去处理读写冲突，做到即使有读写冲突也能不加锁。MySQL中MVCC的具体实现，还需要依赖于表中的三个隐藏字段、Undo Log日志以及ReadView。

三个隐藏字段

mysql> SHOW CREATE TABLE stu \G;
*************************** 1. row ***************************
       Table: stu
Create Table: CREATE TABLE `stu` (
  `id` int NOT NULL,
  `name` varchar(10) NOT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_0900_ai_ci
1 row in set (0.00 sec)

mysql> SELECT * FROM stu;
+----+--------+
| id | name   |
+----+--------+
|  1 |   m    |
|  2 |   f    |
+----+--------+

当创建了上述这张表后，我们在查看表结构时只能看到id、name字段，实际上除了这两个字段外，InnoDB引擎还自动为我们添加了三个隐藏字段，见下表：

字段 含义
DB_TRX_ID 最近修改事务ID，记录插入这条记录或最后一次修改该记录的事务ID。
DB_ROLL_PTR 回滚指针，指向这条记录的上一个版本，用于配合Undo Log，指向上一个版本。
DB_ROW_ID 隐藏主键，如果表结构没有指定主键，将会生成该隐藏字段。

我们可以使用ibd2sdi工具来从表空间文件中提取序列化的字典信息（SDI），来验证一下这三个隐藏字段是否存在。

["ibd2sdi"
,
{
    "type": 1,
    "id": 402,
    "object":
        {
    "mysqld_version_id": 80025,
    "dd_version": 80023,
    "sdi_version": 80019,
    "dd_object_type": "Table",
    "dd_object": {
        "name": "stu",
        "mysql_version_id": 80025,
        "created": 20220919023413,
        "last_altered": 20220919023413,
        "hidden": 1,
        "options": "avg_row_length=0;encrypt_type=N;explicit_encryption=0;key_block_size=0;keys_disabled=0;pack_record=1;stats_auto_recalc=0;stats_sample_pages=0;",
        "columns": [
            {
                "name": "id",
                "type": 4,
                "is_nullable": false,
                "is_zerofill": false,
                "is_unsigned": false,
                "is_auto_increment": false,
                "is_virtual": false,
                "hidden": 1,
···省略
            },
            {
                "name": "name",
                "type": 16,
                "is_nullable": false,
                "is_zerofill": false,
                "is_unsigned": false,
                "is_auto_increment": false,
                "is_virtual": false,
                "hidden": 1,
···省略
            },
            {
                "name": "DB_TRX_ID", #最近修改事务ID
                "type": 10,
                "is_nullable": false,
                "is_zerofill": false,
                "is_unsigned": false,
                "is_auto_increment": false,
                "is_virtual": false,
                "hidden": 2,
···省略
            },
            {
                "name": "DB_ROLL_PTR", #回滚指针
                "type": 9,
                "is_nullable": false,
                "is_zerofill": false,
                "is_unsigned": false,
                "is_auto_increment": false,
                "is_virtual": false,
                "hidden": 2,
···省略
            }
        ],
注意：因为这张表里已经指定了主键为id列，所以不会生成隐藏主键DB_ROW_ID列。

Undo Log回滚日志

回滚日志，在增、改、删操作的时候产生的便于数据回滚的日志。当INSERT操作的时候，产生的回滚日志在事务提交后可被立即删除。而UPDATE和DELETE操作的时候，产生的Undo Log日志不仅在进行数据回滚时需要，在进行快照读时也需要，所以不会立即被删除。

Undo Log详情可见文章：待浩源Undo Log文章发表后添加

MVCC版本链

当有多个并发事务操作一行数据时，对这行数据的修改会产生多个版本，多个版本通过上述的一个隐藏字段DB_ROLL_PTR回滚指针指向Undo Log数据地址形成一个链表，即MVCC版本链。

图文结合带你搞懂InnoDB MVCC_第1张图片

ReadView读视图

ReadView读视图是快照读SQL执行时MVCC提取数据的依据，记录并维护系统当前活跃的事务（未提交的）id。

上面讲过Undo Log和MVCC版本链，一条数据经过多次修改会产生多个版本，而快照读是根据不同时机创建的快照获取数据的，那么快照读SQL在执行时该读取那个版本的数据就是靠ReadViw读视图来决定的。

ReadView读视图中包含了四个核心字段，也是读取数据的判断依据：

字段 含义
m_ids 当前活跃的事务ID集合
min_trx_id 最小活跃事务ID
max_trx_id 预分配事务ID，当前最大事务ID+1（因为事务ID是自增的）
creator_trx_id ReadView创建者的事务ID

ReadView一共有四种匹配规则：

条件 能否访问 说明
trx_id == creatro_trx_id 可以访问该版本 成立，说明数据是当前这个事务更改的。
trx_id < min_trx_id 可以访问该版本 成立，说明数据已经提交了。
trx_id > max_trx_id 不可以访问该版本 成立，说明该事务是在ReadView生成后才开启的。
min_trx_id <= trx_id <= max_trx_id 如果trx_id不在m_ids中，那么可以访问该版本 成立，说明数据已经提交。

不同隔离级别下MVCC分析

READ-COMMITTED隔离级别

前面有提到过在READ-COMMITTED隔离级别下事务在每次快照读SQL执行时创建ReadView，每次创建的ReadView的四个字段对应的值也是不同的，所以在READ-COMMITTED隔离级别下每次快照读SQL获取的数据可能也是不同的。

下面通过一个READ-COMMITTED隔离级别下并发事务的案例来详细看看：

现有四个并发事务同时访问一条数据：

图文结合带你搞懂InnoDB MVCC_第2张图片

图文结合带你搞懂InnoDB MVCC_第3张图片

在上述并发事务中，事务5查询了两次id为1的数据，因为当前的隔离级别设置为了READ-COMMITTED，事务在每次快照读SQL执行时创建一个ReadView，每次生成的ReadView中的四个字段值都不同。那么三次快照读都会根据生成的ReadView中的字段进行规则匹配，从而决定返回的数据。接下来看看流程：

事务5第一次快照读解读

事务5第一次进行查询时生成的ReadView以及原数据如下图：

图文结合带你搞懂InnoDB MVCC_第4张图片

在匹配版本数据前，先与表中数据进行匹配：

该数据对应的DB_TRX_ID为3，此时MVCC就会通过ReadView带着这条数据去进行规则匹配：

首先是第一条规则db_trx_id == creator_trx_id，db_trx_id(3)不等于creator_trx_id(5)故不成立；

第二条规则db_trx_id < min_trx_id，db_trx_id(3)不小于min_trx_id(3)故不成立；

第三条规则db_trx_id > max_trx_id，db_trx_id(3)小于max_trx_id(6)故不成立；

第四条规则min_trx_id <= db_trx_id <= max_trx_id，db_trx_id(3)在min_trx(3)与max_trx_id(6)之间，但是同时处于m_ids(3,4,5)集合之中故也不成立。

经过这次匹配，表中最新的数据无法匹配，故要与MVCC版本链中最上面的数据进行规则匹配

与MVCC版本链中最上方的版本进行匹配：

图文结合带你搞懂InnoDB MVCC_第5张图片

第一条规则db_trx_id(2)不等于creator_trx_id(5)故不成立；

第二条规则db_trx_id(2)小于min_trx_id(3)，该版本的数据满足匹配规则中的第二条，说明数据已经提交，此时匹配将终止并返回这个版本对应的数据。

事务5第二次快照读

因为当前事务的隔离级别为READ-COMMITTED(读已提交)，所以在每次快照读的时候都会创建一个ReadView，所以事务5第二次进行查询时生成的ReadView以及原数据如下图：

图文结合带你搞懂InnoDB MVCC_第6张图片

在匹配版本数据前，先与表中数据进行匹配：

该数据对应的DB_TRX_ID为4，此时MVCC就会通过ReadView带着这条数据去进行规则匹配：

首先是第一条规则db_trx_id == creator_trx_id，db_trx_id(4)不等于creator_trx_id(5)故不成立；

第二条规则db_trx_id < min_trx_id，db_trx_id(4)不小于min_trx_id(4)故不成立；

第三条规则db_trx_id > max_trx_id，db_trx_id(4)小于max_trx_id(6)故不成立；

第四条规则min_trx_id <= db_trx_id <= max_trx_id，db_trx_id(4)在min_trx(4)与max_trx_id(6)之间，但是同时处于m_ids(4,5)集合之中故也不成立。

经过这次匹配，表中最新的数据无法匹配，故要与MVCC版本链中最上面的数据进行规则匹配

与MVCC版本链中最上方的版本进行匹配：

图文结合带你搞懂InnoDB MVCC_第7张图片

第一条规则db_trx_id(3)不等于creator_trx_id(5)故不成立；

第二条规则db_trx_id(3)小于min_trx_id(4)，该版本的数据满足匹配规则中的第二条，说明数据已经提交，此时匹配将终止并返回这个版本对应的数据。

REPEATABLE-READ级别

现在来看看REPEATABLE-READ可重复读隔离级别有什么不同的地方。同样，有四个并发事务同时访问一条数据：

图文结合带你搞懂InnoDB MVCC_第8张图片

图文结合带你搞懂InnoDB MVCC_第9张图片

在上述并发事务中，事务5查询了两次id为1的数据，因为当前的隔离级别设置为了REPEATABLE-READ，事务在第一次快照读SQL执行时创建ReadView，后续该事务所有的快照读都复用该ReadView。接下来看看流程：

事务5第一次快照读解读

事务5第一次进行查询时生成的ReadView以及原数据如下图：

图文结合带你搞懂InnoDB MVCC_第10张图片

在匹配版本数据前，先与表中数据进行匹配：

该数据对应的DB_TRX_ID为3，此时MVCC就会通过ReadView带着这条数据去进行规则匹配：

首先是第一条规则db_trx_id == creator_trx_id，db_trx_id(3)不等于creator_trx_id(5)故不成立；

第二条规则db_trx_id < min_trx_id，db_trx_id(3)不小于min_trx_id(3)故不成立；

第三条规则db_trx_id > max_trx_id，db_trx_id(3)小于max_trx_id(6)故不成立；

第四条规则min_trx_id <= db_trx_id <= max_trx_id，db_trx_id(3)在min_trx(3)与max_trx_id(6)之间，但是同时处于m_ids(3,4,5)集合之中故也不成立。

经过这次匹配，表中最新的数据无法匹配，故要与MVCC版本链中最上面的数据进行规则匹配

与MVCC版本链中最上方的版本进行匹配：

图文结合带你搞懂InnoDB MVCC_第11张图片

第一条规则db_trx_id(2)不等于creator_trx_id(5)故不成立；

第二条规则db_trx_id(2)小于min_trx_id(3)，该版本的数据满足匹配规则中的第二条，说明数据已经提交，此时匹配将终止并返回这个版本对应的数据。

事务5第二次快照读解读

因为当前事务的隔离级别为REPEATABLE-READ(可重复读)，所以第二次快照读也会沿用第一次快照读时创建的ReadView，如下：

图文结合带你搞懂InnoDB MVCC_第12张图片

在匹配版本数据前，先与表中数据进行匹配：

该数据对应的DB_TRX_ID为4，此时MVCC就会通过ReadView带着这条数据去进行规则匹配：

首先是第一条规则db_trx_id == creator_trx_id，db_trx_id(4)不等于creator_trx_id(5)故不成立；

第二条规则db_trx_id < min_trx_id，db_trx_id(4)不小于min_trx_id(3)故不成立；

第三条规则db_trx_id > max_trx_id，db_trx_id(4)小于max_trx_id(6)故不成立；

第四条规则min_trx_id <= db_trx_id <= max_trx_id，db_trx_id(4)在min_trx(4)与max_trx_id(6)之间，但是同时处于m_ids(4,5)集合之中故也不成立。

经过这次匹配，表中最新的数据无法匹配，故要与MVCC版本链中最上面的数据进行规则匹配

与MVCC版本链中最上方的版本进行匹配：

图文结合带你搞懂InnoDB MVCC_第13张图片

第一条规则db_trx_id(3)不等于creator_trx_id(5)故不成立；

第二条规则db_trx_id(3)不小于min_trx_id(4)故不成立；

第三条规则db_trx_id小于max_trx_id(6)故不成立；

第四条规则db_trx_id(3)在min_trx(3)与max_trx_id(6)之间，但是同时处于m_ids(3,4,5)集合之中故也不成立。

经过第二次匹配，MVCC版本链中最上层的数据版本也无法匹配，故要与第二条版本进行匹配

与MVCC版本链中第二条版本进行匹配：

图文结合带你搞懂InnoDB MVCC_第14张图片

第一条规则db_trx_id(2)不等于creator_trx_id(5)故不成立；

第二条规则db_trx_id(2)小于min_trx_id(3)，该版本的数据满足匹配规则中的第二条，说明数据已经提交，此时匹配将终止并返回这个版本对应的数据。

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    这是我舍友@某人提供的是为了做酒店时判断每个楼栋有几间空房子的。房间表与数据楼栋表与数据查询楼栋房间总数查询空房间数当时就在想怎么把后一个单列的数据合并到前面那三列的数据里呢？又是百度，又是谷歌，都是什么“unitall”。。表示我要的不是这个。有点难为我小脑瓜，实在是对数据库不了解，只会日常操作。最后是我舍友想出了解决办法直接贴图好了，如果想要了解case是什么，你可以自行查资料。学习查东西也是
  • 计算机毕设Node.js+Vue校园易购二手交易平台（程序+LW+部署） Node程序源码强子 vue.js课程设计node.js
    项目运行环境配置：Node.js最新版+Vscode+Mysql5.7+HBuilderX+Navicat11+Vue。项目技术：Express框架+Node.js+Vue等等组成，B/S模式+Vscode管理+前后端分离等等。环境需要1.运行环境：最好是Nodejs最新版，我们在这个版本上开发的。其他版本理论上也可以。2.开发
  • MySQL 源码｜55 - 语法解析(V2)：基础查询语句（query_specification）｜V20240915 长行 MySQL源码mysql源码语法解析查询
    目录文档：MySQL源码｜源码剖析文档目录源码位置（版本=MySQL8.0.37）：sql/sql_yacc.yy前置文档：MySQL源码｜68-语法解析(V2)：LOCKING子句（锁定读取）｜V20240909MySQL源码｜39-语法解析(V2)：ORDERBY子句｜V20240814｜V20240912（第2版）MySQL源码｜40-语法解析(V2)：GROUPBY子句｜V20240814
  • 老生常谈：MySQL高可用架构 我有一头小花驴 mysql架构数据库
    引言“高可用”是互联网一个永恒的话题，先避开MySQL不谈，为了保证各种服务的高可用有几种常用的解决方案。服务冗余：把服务部署多份，当某个节点不可用时，切换到其他节点。服务冗余对于无状态的服务是相对容易的。服务备份：有些服务是无法同时存在多个运行时的，比如说：Nginx的反向代理，一些集群的leader节点。这时可以存在一个备份服务，处于随时待命状态。自动切换：服务冗余之后，当某个节点不可用时，要
  • mysql 隐秘后门_【技术分享】CVE-2016-5483：利用mysqldump备份可生成后门 Toby Dai mysql隐秘后门
    预估稿费：100RMB投稿方式：发送邮件至linwei#360.cn，或登陆网页版在线投稿前言mysqldump是用来创建MySQL数据库逻辑备份的一个常用工具。它在默认配置下可以生成一个.sql文件，其中包含创建/删除表和插入数据等。在导入转储文件的时候，攻击者可以通过制造恶意表名来实现任意SQL语句查询和shell命令执行的目的。另一个与之相关的漏洞利用场景可以参考。攻击场景攻击者已经能够访问
  • 处理绿盟科技安全评估的系统漏洞 自我修炼的小石头 数据库运维开发工具
    如下图一次扫描,中度风险39个,这个是必须要处理的.其中mysql占了36个,一看这个感觉整个人都不好了.但是最后解决的办法也很简单,就是升级.系统版本Redhat7.31.telnet因为要升级openssh,openssl,为了避免意外,首先要开启telnet服务,并把所有相关的包上传到服务器.1.1确认是否安装了telnet和xinetd（默认是没有安装）rpm-qatelnet*rpm-q
  • 基本数据类型和引用类型的初始值 3213213333332132 java基础
    package com.array; /** * @Description 测试初始值 * @author FuJianyong * 2015-1-22上午10:31:53 */ public class ArrayTest { ArrayTest at; String str; byte bt; short s; int i; long
  • 摘抄笔记--《编写高质量代码：改善Java程序的151个建议》 白糖_ 高质量代码
            记得3年前刚到公司，同桌同事见我无事可做就借我看《编写高质量代码：改善Java程序的151个建议》这本书，当时看了几页没上心就没研究了。到上个月在公司偶然看到，于是乎又找来看看，我的天，真是非常多的干货，对于我这种静不下心的人真是帮助莫大呀。           看完整本书，也记了不少笔记
  • 【备忘】Django 常用命令及最佳实践 dongwei_6688 django
    注意：本文基于 Django 1.8.2 版本   生成数据库迁移脚本（python 脚本） python manage.py makemigrations polls  说明：polls 是你的应用名字，运行该命令时需要根据你的应用名字进行调整   查看该次迁移需要执行的 SQL 语句（只查看语句，并不应用到数据库上）： python manage.p
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    传统的配置方法是无法将bean或属性直接注入到servlet中的，配置代理servlet亦比较麻烦，这里其实有比较简单的方法，其实就是在servlet的init()方法中加入要注入的内容： ServletContext application = getServletContext(); WebApplicationContext wac = WebApplicationContextUtil
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    假设Jenkins的URL为http://22.11.140.38:9080/jenkins/ 基本的格式为 java 基本的格式为 java -jar jenkins-cli.jar [-s JENKINS_URL] command [options][args] 下面具体介绍各个命令的作用及基本使用方法 1. &nb
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    --只包含执行部分的PL/SQL块 --set serveroutput off begin dbms_output.put_line('Hello,everyone!'); end; select * from emp; --包含定义部分和执行部分的PL/SQL块 declare v_ename varchar2(5); begin select
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    Nginx一个常用的功能是作为代理服务器。代理服务器通常完成如下的功能：   接受客户端请求 将请求转发给被代理的服务器 从被代理的服务器获得响应结果 把响应结果返回给客户端 实例 本文把Nginx配置成一个简单的代理服务器 对于静态的html和图片，直接从Nginx获取 对于动态的页面，例如JSP或者Servlet，Nginx则将请求转发给Res
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    转载地址：http://blog.csdn.net/xifeijian/article/details/20956605   大多数的Nginx安装指南告诉你如下基础知识——通过apt-get安装，修改这里或那里的几行配置，好了，你已经有了一个Web服务器了。而且，在大多数情况下，一个常规安装的nginx对你的网站来说已经能很好地工作了。然而，如果你真的想挤压出Nginx的性能，你必
  • [JAVA图形图像]JAVA体系需要稳扎稳打,逐步推进图像图形处理技术 comsci java
         对图形图像进行精确处理，需要大量的数学工具，即使是从底层硬件模拟层开始设计，也离不开大量的数学工具包，因为我认为，JAVA语言体系在图形图像处理模块上面的研发工作，需要从开发一些基础的，类似实时数学函数构造器和解析器的软件包入手，而不是急于利用第三方代码工具来实现一个不严格的图形图像处理软件......   &nb
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    要使用MonkeyRunner，就要学习使用Python，哎 先抄一段官方doc里的代码 作用是启动一个程序（应该是启动程序默认的Activity），然后按MENU键，并截屏 # Imports the monkeyrunner modules used by this program from com.android.monkeyrunner import MonkeyRun
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    csdn的一个关于hadoop的分布式处理方案，存档。 原帖：http://blog.csdn.net/calvinxiu/article/details/1506112。     Hadoop 是Google MapReduce的一个Java实现。MapReduce是一种简化的分布式编程模式，让程序自动分布到一个由普通机器组成的超大集群上并发执行。就如同ja
  • 以資料庫驗證登入 dcj3sjt126com yii
    以資料庫驗證登入 由於 Yii 內定的原始框架程式, 採用綁定在UserIdentity.php 的 demo 與 admin 帳號密碼:    public function authenticate()    {        $users=array( &nbs
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    上次已经说过了如何在github控制面板做查看url的返回信息了。这次就到了直接贴钩子代码的时候了。 工具/原料 git github 方法/步骤   在github的setting里面的webhooks里把我们的url地址填进去。   钩子更新的代码如下： error_reportin
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