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MySQL实战笔记--深入理解RR隔离级别

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一致性视图的创建时间

  • start transaction 并不是一个事务的起点，在执行到它之后的第一个操作InnoDB表的语句，事务才真正启动。如果要立即启动一个事务，可以使用start transaction with consistent shapshot；
  • 在使用start transaction 时，一致性视图是在执行第一个快照读语句是创建的；
  • 使用start transaction with consistent shapshot 时，一致性视图是在该语句执行时就创建了；

两种视图

  • 普通视图：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生成结果；
  • 一致性读视图：InnoDB的MVCC是使用一致性读视图实现的，该视图是RC和RR隔离级别实现的基础；

事务快照的实现

  • InnoDB中每个事务都有一个唯一的transaction id，是按照顺序严格递增的；

  • 每行数据会有多个版本，每次有事务更新该行数据时，就会生成一个新的数据版本，并将该事务ID记录到该版本的row trx_id中，表示该版本是由哪个事务产生的；同时旧版本也会保留，并且可以通过新版本访问旧版本数据；（链表？）

  • 行数据版本示例：
    数据版本
    说明：

    1. 图中在物理上只存在V4，也就是最新版本，V1、V2和V3都是逻辑上存在的，是通过Undo日志计算出来的；
    2. 也就是说物理上，每行数据只会保留其最新版本，及所有未提交事务产生的Undo日志；

  • 可重复读：事务启动时，能够看到所有已提交的事务的结果，能够看到事务内的结果，但在该事务执行期间，其他事务的更新对其不可见；

  • 事务启动时，InnoDB生成一个数组，保存事务启动时所有处于active状态的事务的ID；数组中的最小事务ID为低水位，当前系统中已经创建过的最大事务ID加1为高水位；

  • 该视图数组以及高水位，一起构成了一个该事务的一致性读视图；
    一致性视图

  • 对于当前事务来说，数据版本的可见性规则如下：

    1. 如果数据版本中的row trx_id小于低水位，表示该数据已提交，则该数据版本对当前事务来说是可见的；
    2. 如果数据版本中的row trx_id等于当前事务ID，表示数据版本是当前事务产生的，则该数据版本对当前事务来说也是可见的；
    3. 如果数据版本中的row trx_id大于等于高水位，表示数据版本是未来某个事务产生的，则该数据版本对当前事务来说不可见；
    4. 如果数据版本中的row tx_id在低水位和高水位之间，此时如果row trx_id在当前事务的视图数组中，表示该数据版本是由未提交的事务产生的，则该数据版本对当前事务来说不可见；如果row trx_id不在当前事务的视图数组中，表示该数据版本是由已提交的事务产生的，则该数据版本对当前事务来说是可见的；

  • 基于以上规则，实现了事务的快照；

  • InnoDB 利用了”所有数据都有多个版本”的这个特性，实现了秒级快照；

示例

  • 表结构如下：

    1
    2
    3
    4
    5
    6
    mysql> 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);

  • 事务信息如下：
    事务提交顺序

  • 问题：

    • 事务A的查询结果？
    • 事务B的查询结果？

  • 分析

    • 假设id=1的数据在事务ABC开始前，row trx_id = 90；
    • 假设事务ABC的transaction id分别为100，101，102；
    • 假设事务A开始前还有active 的事务，其id = 99，且再没有其他事务；
    • 则按照之前的一致性视图描述，事务A的一致性视图数组为[99, 100]，其中低水位为99，高水位为101；
    • 同理可得事务B的一致性视图数组为[99，100，101]，其中低水位为99，高水位为102；
    • 同理可得事务C的一致性视图数组为[99，100，101，102]，其中低水位为99，高水位为103；
    • id=1的数据的版本列表为：最新版本的row trx_id = 101，次新版本的row trx_id = 102，之后是row trx_id = 90；
    • 则按照RR隔离级别下可见性规则，可知，事务A在查询时，首先发现最新版本101等于其视图数组的高水位101，则该版本不可见，继续找旧版本；接着发现102大于其高水位101，也不可见，最后发现90小于其低水位99，可见，得到最后查询结果是1；
    • 事务B在查询开始时，按照可见性规则，可知，事务B发现最新版本101等于当前事务ID 101，则是该事务内更新，可见，得到最后查询结果是3；

其他点

  • 数据更新时是先读后写的，这里的读，是“当前读”，即读当前时刻数据版本的最新值；
  • 当有多个事务同时读数据最新值时，需要加锁来保证顺序；比如：如果示例中的事务C没有立即提交，而是在事务B的更新和提交之间再提交，则事务B的更新就会由于需要等待事务C的提交而卡住（等待事务C释放id=1的行锁）；

总结

  • RR隔离级别的核心是一致性读视图；

  • 事务在执行更新时需要执行当前读，如果当前有其他事务占据了行锁，则需要等待；

  • RR隔离级别在事务开始时就创建了一致性读视图，之后事务中的其他语句都共享该一致性读视图；

  • RC隔离级别在事务的第一个语句开始执行时才创建一致性读视图，之后事务中每条语句执行前都会重新计算一遍一致性读视图；

    • 在RC隔离级别下再分析一下示例；
    • 显然数据的版本依旧是101–> 102 –> 90；
    • 事务A在执行查询时的一致性视图为[99, 100, 101]，低水位是99，高水位是103；则发现数据版本101在一致性视图数组中，且与当前事务ID不等，属于未提交事务，则不可见，继续找102版本，发现102版本不再一致性视图数组中，且小于高水位，属于已经提交的版本，可见，得到结果为2；
    • 事务B的查询时的一致性视图为[99, 100, 101], 低水位是99，高水位是103；则发现数据版本101在一致性视图数组中，且与当前事务ID相等，可见，得到结果为3；

  • 对于表结构，由于其没有对应的行数据，所以没有row trx_id字段，只能遵循当前读，也就是读最新版本；

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