事务隔离

0 概述

提到事务，你肯定不陌生，和数据库打交道的时候，我们总是会用到事务。
最经典的例子就是转账，你要给朋友小王转100块钱，而此时你的银行卡只有100块钱。转账过程具体到程序里会有一系列的操作，比如查询余额、做加减法、更新余额等，这些操作必须保证是一体的，不然等程序查完之后，还没做减法之前，你这100块钱，完全可以借着这个时间差再查一次，然后再给另外一个朋友转账，如果银行这么整，不就乱了么？这时就要用到“事务”这个概念了。
简单来说，事务就是要保证一组数据库操作，要么全部成功，要么全部失败

在MySQL中，事务支持是在引擎层实现的。
你现在知道，MySQL是一个支持多引擎的系统，但并不是所有的引擎都支持事务。比如MySQL原生的MyISAM引擎就不支持事务，这也是MyISAM被InnoDB取代的重要原因之一。今天的文章里，我将会以InnoDB为例，剖析MySQL在事务支持方面的特定实现，并基于原理给出相应的实践建议，希望这些案例能加深你对MySQL事务原理的理解。

1 隔离性与隔离级别

• 隔离性概述

  • 提到事务，你肯定会想到 ACID（Atomicity、Consistency、Isolation、Durability，即原子性、一致性、隔离性、持久性），今天我们就来说说其中 I，也就是“隔离性”。
  • 当数据库上有多个事务同时执行的时候，就可能出现脏读（dirty read）、不可重复读（non-repeatable read）、幻读（phantom read）的问题，为了解决这些问题，就有了“隔离级别”的概念。
  • 在谈隔离级别之前，你首先要知道，你隔离得越严实，效率就会越低。因此很多时候，我们都要在二者之间寻找一个平衡点。

• 隔离级别

SQL 标准的事务隔离级别包括

1. 读未提交（read uncommitted）

读未提交是指，一个事务还没提交时，它做的变更就能被别的事务看到

1. 读提交（read committed）

读提交是指，一个事务提交之后，它做的变更才会被其他事务看到

1. 可重复读（repeatable read）

可重复读是指，一个事务执行过程中看到的数据，总是跟这个事务在启动时看到的数据是一致的

1. 串行化（serializable ）

串行化，顾名思义是对于同一行记录，“写”会加“写锁”，“读”会加“读锁”。当出现读写锁冲突的时候，后访问的事务必须等前一个事务执行完成，才能继续执行。

• Read View
  • 在实现上，数据库里面会创建一个视图，访问的时候以视图的逻辑结果为准。
  • 在“可重复读”隔离级别下，这个视图是在事务启动时创建的，整个事务存在期间都用这个视图。
  • 在“读提交”隔离级别下，这个视图是在每个 SQL 语句开始执行的时候创建的。
  • “读未提交”隔离级别下直接返回记录上的最新值，没有视图概念；
  • “串行化”隔离级别下直接用加锁的方式来避免并行访问。

2 可重复读的实现

• undo log和MVCC
  • 在 MySQL 中，实际上每条记录在更新的时候都会同时记录一条回滚操作（undo log）。
  • 记录上的最新值，通过回滚操作，都可以得到前一个状态的值。假设一个值从 1 被按顺序改成了 2、3、4，在回滚日志里面就会有类似下面的记录。

• 当前值是 4，但是在查询这条记录的时候，不同时刻启动的事务会有不同的 read-view。
• 如图中看到的，在视图 A、B、C 里面，这一个记录的值分别是 1、2、4，同一条记录在系统中可以存在多个版本，就是数据库的多版本并发控制（MVCC）。对于 read-view A，要得到 1，就必须将当前值依次执行图中所有的回滚操作得到。

• undo log的删除

  • 回滚日志总不能一直保留吧，什么时候删除呢？答案是，在不需要的时候才删除。也就是说，系统会判断，当没有事务再需要用到这些回滚日志时，回滚日志会被删除。
  • 什么时候才不需要了呢？就是当系统里没有比这个回滚日志更早的 read-view 的时候。

• 长事务的弊端

  • 基于上面的说明，我们来讨论一下为什么建议你尽量不要使用长事务。
  • 长事务意味着系统里面会存在很老的事务视图。由于这些事务随时可能访问数据库里面的任何数据，所以这个事务提交之前，数据库里面它可能用到的回滚记录都必须保留，这就会导致大量占用存储空间。
  • 除了对回滚段的影响，长事务还占用锁资源，也可能拖垮整个库，这个我们会在后面讲锁的时候展开。

3 事务的启动方式

MySQL的事务启动方式有以下几种：

1. 显式启动事务语句， begin 或 start transaction。配套的提交语句是 commit，回滚语句是 rollback。
2. set autocommit=1

• 这也是MySQL的默认情况。
• MySQL中的每条指令都会自动开启一个事务，执行结束后也会自动提交。

1. set autocommit=0

• 这个命令会将这个线程的自动提交关掉。
• 意味着如果你只执行一个 select 语句，这个事务就启动了，而且并不会自动提交。这个事务持续存在直到你主动执行 commit 或 rollback 语句，或者断开连接。

4 当前读与快照读

如果是可重复读隔离级别，事务 T 启动的时候会创建一个视图 read-view，之后事务 T 执行期间，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。也就是说，一个在可重复读隔离级别下执行的事务，好像与世无争，不受外界影响。
但是，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，它又不能这么超然了，会被锁住，进入等待状态。问题是，既然进入了等待状态，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？

下面是一个只有两行的表的初始化语句

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);

事务A、B、C的执行流程

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

• 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；
• 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

在上述例子中，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。

这时，如果我告诉你事务 B 查到的 k 的值是 3，而事务 A 查到的 k 的值是 1，你是不是感觉有点晕呢？

在 MySQL 里，有两个“视图”的概念：

• 一个是 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。
• 另一个是 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？

快照实际上就是一致性视图，在start transaction with consistent snapshot启动事务时就会创建一个快照。
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。
• 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，就是一个记录被多个事务连续更新后的状态，即形成了一个版本链。

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
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。
当前正在活跃的事务 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（活跃事务的ID）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。

总结来说，就是：如果row trx_id小于高水位，且不在视图数组中，那么该数据对当前事务是可见的，否则是不可见的

你看，有了这个一致性视图之后，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？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，因为创建快照只与事务id有关，与数据无关。

接下来，我们继续看一下之前提到的例子，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：

1. 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。
2. 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。
3. 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。
4. 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。

这个判断规则是从代码逻辑直接转译过来的，但是正如你所见，用于人肉分析可见性很麻烦。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：

• 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。

现在，我们用这个规则来判断事务A的查询结果，事务 A 的查询语句的视图数组是在事务 A 启动的时候生成的，这时候：(1,3) 还没提交，属于情况 1，不可见；(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；(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

细心的同学可能有疑问了：事务 B 的 update 语句，如果按照一致性读，好像结果不对哦？你看图 5 中，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？

是的，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。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）。
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 row trx_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。

这里我们提到了一个概念，叫作当前读。其实，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）。

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

再往前一步，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 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。前面说过了，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，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。

到这里，我们把一致性读、当前读和行锁就串起来了。

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）；
• 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。

那么，我们再看一下，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？

这里需要说明一下，“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。

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’）

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。

InnoDB 的行数据有多个版本，每个数据版本有自己的 row trx_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 row trx_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。