08 | 事務究竟是隔離的仍是不隔離的？

我在第3篇文章和你講事務隔離級別的時候提到過，若是是可重複讀隔離級別，事務T啓動的時候會建立一個視圖read-view，以後事務T執行期間，即便有其餘事務修改了數據，事務T看到的仍然跟在啓動時看到的同樣。也就是說，一個在可重複讀隔離級別下執行的事務，好像與世無爭，不受外界影響。

可是，我在上一篇文章中，和你分享行鎖的時候又提到，一個事務要更新一行，若是恰好有另一個事務擁有這一行的行鎖，它又不能這麼超然了，會被鎖住，進入等待狀態。問題是，既然進入了等待狀態，那麼等到這個事務本身獲取到行鎖要更新數據的時候，它讀到的值又是什麼呢？

我給你舉一個例子吧。下面是一個只有兩行的表的初始化語句。

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);

圖1 事務A、B、C的執行流程

這裏，咱們須要注意的是事務的啓動時機。

begin/start transaction 命令並非一個事務的起點，在執行到它們以後的第一個操做InnoDB表的語句（第一個快照讀語句），事務才真正啓動。若是你想要立刻啓動一個事務，可使用start transaction with consistent snapshot 這個命令。

還須要注意的是，在整個專欄裏面，咱們的例子中若是沒有特別說明，都是默認autocommit=1。

在這個例子中，事務C沒有顯式地使用begin/commit，表示這個update語句自己就是一個事務，語句完成的時候會自動提交。事務B在更新了行以後查詢; 事務A在一個只讀事務中查詢，而且時間順序上是在事務B的查詢以後。

這時，若是我告訴你事務B查到的k的值是3，而事務A查到的k的值是1，你是否是感受有點暈呢？

因此，今天這篇文章，我其實就是想和你說明白這個問題，但願藉由把這個疑惑解開的過程，可以幫助你對InnoDB的事務和鎖有更進一步的理解。

在MySQL裏，有兩個「視圖」的概念：

• 一個是view。它是一個用查詢語句定義的虛擬表，在調用的時候執行查詢語句並生成結果。建立視圖的語法是create view ... ，而它的查詢方法與表同樣。
• 另外一個是InnoDB在實現MVCC時用到的一致性讀視圖，即consistent read view，用於支持RC（Read Committed，讀提交）和RR（Repeatable Read，可重複讀）隔離級別的實現。

它沒有物理結構，做用是事務執行期間用來定義「我能看到什麼數據」。

在第3篇文章《事務隔離：爲何你改了我還看不見？》中，我跟你解釋過一遍MVCC的實現邏輯。今天爲了說明查詢和更新的區別，我換一個方式來講明，把read view拆開。你能夠結合這兩篇文章的說明來更深一步地理解MVCC。

「快照」在MVCC裏是怎麼工做的？

在可重複讀隔離級別下，事務在啓動的時候就「拍了個快照」。注意，這個快照是基於整庫的。

這時，你會說這看上去不太現實啊。若是一個庫有100G，那麼我啓動一個事務，MySQL就要拷貝100G的數據出來，這個過程得多慢啊。但是，我平時的事務執行起來很快啊。

實際上，咱們並不須要拷貝出這100G的數據。咱們先來看看這個快照是怎麼實現的。

InnoDB裏面每一個事務有一個惟一的事務ID，叫做transaction id。它是在事務開始的時候向InnoDB的事務系統申請的，是按申請順序嚴格遞增的。

而每行數據也都是有多個版本的。每次事務更新數據的時候，都會生成一個新的數據版本，而且把transaction id賦值給這個數據版本的事務ID，記爲row trx_id。同時，舊的數據版本要保留，而且在新的數據版本中，可以有信息能夠直接拿到它。

也就是說，數據表中的一行記錄，其實可能有多個版本(row)，每一個版本有本身的row trx_id。

如圖2所示，就是一個記錄被多個事務連續更新後的狀態。

圖2 行狀態變動圖

圖中虛線框裏是同一行數據的4個版本，當前最新版本是V4，k的值是22，它是被transaction id 爲25的事務更新的，所以它的row trx_id也是25。

你可能會問，前面的文章不是說，語句更新會生成undo log（回滾日誌）嗎？那麼，undo log在哪呢？

實際上，圖2中的三個虛線箭頭，就是undo log；而V一、V二、V3並非物理上真實存在的，而是每次須要的時候根據當前版本和undo log計算出來的。好比，須要V2的時候，就是經過V4依次執行U三、U2算出來。

明白了多版本和row trx_id的概念後，咱們再來想一下，InnoDB是怎麼定義那個「100G」的快照的。

按照可重複讀的定義，一個事務啓動的時候，可以看到全部已經提交的事務結果。可是以後，這個事務執行期間，其餘事務的更新對它不可見。

所以，一個事務只須要在啓動的時候聲明說，「以我啓動的時刻爲準，若是一個數據版本是在我啓動以前生成的，就認；若是是我啓動之後才生成的，我就不認，我必需要找到它的上一個版本」。

固然，若是「上一個版本」也不可見，那就得繼續往前找。還有，若是是這個事務本身更新的數據，它本身仍是要認的。

在實現上， InnoDB爲每一個事務構造了一個數組，用來保存這個事務啓動瞬間，當前正在「活躍」的全部事務ID。「活躍」指的就是，啓動了但還沒提交。

數組裏面事務ID的最小值記爲低水位，當前系統裏面已經建立過的事務ID的最大值加1記爲高水位。

這個視圖數組和高水位，就組成了當前事務的一致性視圖（read-view）。

而數據版本的可見性規則，就是基於數據的row trx_id和這個一致性視圖的對比結果獲得的。

這個視圖數組把全部的row trx_id 分紅了幾種不一樣的狀況。

圖3 數據版本可見性規則

這樣，對於當前事務的啓動瞬間來講，一個數據版本的row trx_id，有如下幾種可能：

1. 若是落在綠色部分，表示這個版本是已提交的事務或者是當前事務本身生成的，這個數據是可見的；

2. 若是落在紅色部分，表示這個版本是由未來啓動的事務生成的，是確定不可見的；

3. 若是落在黃色部分，那就包括兩種狀況
   a. 若 row trx_id在數組中，表示這個版本是由還沒提交的事務生成的，不可見；
   b. 若 row trx_id不在數組中，表示這個版本是已經提交了的事務生成的，可見。

好比，對於圖2中的數據來講，若是有一個事務，它的低水位是18，那麼當它訪問這一行數據時，就會從V4經過U3計算出V3，因此在它看來，這一行的值是11。

你看，有了這個聲明後，系統裏面隨後發生的更新，是否是就跟這個事務看到的內容無關了呢？由於以後的更新，生成的版本必定屬於上面的2或者3(a)的狀況，而對它來講，這些新的數據版本是不存在的，因此這個事務的快照，就是「靜態」的了。

因此你如今知道了，InnoDB利用了「全部數據都有多個版本」的這個特性，實現了「秒級建立快照」的能力。

接下來，咱們繼續看一下圖1中的三個事務，分析下事務A的語句返回的結果，爲何是k=1。

這裏，咱們不妨作以下假設：

1. 事務A開始前，系統裏面只有一個活躍事務ID是99；

2. 事務A、B、C的版本號分別是100、10一、102，且當前系統裏只有這四個事務；

3. 三個事務開始前，(1,1）這一行數據的row trx_id是90。

這樣，事務A的視圖數組就是[99,100], 事務B的視圖數組是[99,100,101], 事務C的視圖數組是[99,100,101,102]。

爲了簡化分析，我先把其餘干擾語句去掉，只畫出跟事務A查詢邏輯有關的操做：

圖4 事務A查詢數據邏輯圖

從圖中能夠看到，第一個有效更新是事務C，把數據從(1,1)改爲了(1,2)。這時候，這個數據的最新版本的row trx_id是102，而90這個版本已經成爲了歷史版本。

第二個有效更新是事務B，把數據從(1,2)改爲了(1,3)。這時候，這個數據的最新版本（即row trx_id）是101，而102又成爲了歷史版本。

你可能注意到了，在事務A查詢的時候，其實事務B尚未提交，可是它生成的(1,3)這個版本已經變成當前版本了。但這個版本對事務A必須是不可見的，不然就變成髒讀了。

好，如今事務A要來讀數據了，它的視圖數組是[99,100]。固然了，讀數據都是從當前版本讀起的。因此，事務A查詢語句的讀數據流程是這樣的：

• 找到(1,3)的時候，判斷出row trx_id=101，比高水位大，處於紅色區域，不可見；
• 接着，找到上一個歷史版本，一看row trx_id=102，比高水位大，處於紅色區域，不可見；
• 再往前找，終於找到了（1,1)，它的row trx_id=90，比低水位小，處於綠色區域，可見。

這樣執行下來，雖然期間這一行數據被修改過，可是事務A不論在何時查詢，看到這行數據的結果都是一致的，因此咱們稱之爲一致性讀。

這個判斷規則是從代碼邏輯直接轉譯過來的，可是正如你所見，用於人肉分析可見性很麻煩。

因此，我來給你翻譯一下。一個數據版本，對於一個事務視圖來講，除了本身的更新老是可見之外，有三種狀況：

1. 版本未提交，不可見；

2. 版本已提交，可是是在視圖建立後提交的，不可見；

3. 版本已提交，並且是在視圖建立前提交的，可見。

如今，咱們用這個規則來判斷圖4中的查詢結果，事務A的查詢語句的視圖數組是在事務A啓動的時候生成的，這時候：

• (1,3)還沒提交，屬於狀況1，不可見；
• (1,2)雖然提交了，可是是在視圖數組建立以後提交的，屬於狀況2，不可見；
• (1,1)是在視圖數組建立以前提交的，可見。

你看，去掉數字對比後，只用時間前後順序來判斷，分析起來是否是輕鬆多了。因此，後面咱們就都用這個規則來分析。

更新邏輯

細心的同窗可能有疑問了：事務B的update語句，若是按照一致性讀，好像結果不對哦？

你看圖5中，事務B的視圖數組是先生成的，以後事務C才提交，不是應該看不見(1,2)嗎，怎麼能算出(1,3)來？

圖5 事務B更新邏輯圖

是的，若是事務B在更新以前查詢一次數據，這個查詢返回的k的值確實是1。

可是，當它要去更新數據的時候，就不能再在歷史版本上更新了，不然事務C的更新就丟失了。所以，事務B此時的set k=k+1是在（1,2）的基礎上進行的操做。

因此，這裏就用到了這樣一條規則：更新數據都是先讀後寫的，而這個讀，只能讀當前的值，稱爲「當前讀」（current read）。

所以，在更新的時候，當前讀拿到的數據是(1,2)，更新後生成了新版本的數據(1,3)，這個新版本的row trx_id是101。

因此，在執行事務B查詢語句的時候，一看本身的版本號是101，最新數據的版本號也是101，是本身的更新，能夠直接使用，因此查詢獲得的k的值是3。

這裏咱們提到了一個概念，叫做當前讀。其實，除了update語句外，select語句若是加鎖，也是當前讀。

因此，若是把事務A的查詢語句select * from t where id=1修改一下，加上lock in share mode 或 for update，也均可以讀到版本號是101的數據，返回的k的值是3。下面這兩個select語句，就是分別加了讀鎖（S鎖，共享鎖）和寫鎖（X鎖，排他鎖）。

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，假設事務C不是立刻提交的，而是變成了下面的事務C’，會怎麼樣呢？

圖6 事務A、B、C'的執行流程

事務C’的不一樣是，更新後並無立刻提交，在它提交前，事務B的更新語句先發起了。前面說過了，雖然事務C’還沒提交，可是(1,2)這個版本也已經生成了，而且是當前的最新版本。那麼，事務B的更新語句會怎麼處理呢？

這時候，咱們在上一篇文章中提到的「兩階段鎖協議」就要上場了。事務C’沒提交，也就是說(1,2)這個版本上的寫鎖還沒釋放。而事務B是當前讀，必需要讀最新版本，並且必須加鎖，所以就被鎖住了，必須等到事務C’釋放這個鎖，才能繼續它的當前讀。

圖7 事務B更新邏輯圖（配合事務C'）

到這裏，咱們把一致性讀、當前讀和行鎖就串起來了。

如今，咱們再回到文章開頭的問題：事務的可重複讀的能力是怎麼實現的？

可重複讀的核心就是一致性讀（consistent read）；而事務更新數據的時候，只能用當前讀。若是當前的記錄的行鎖被其餘事務佔用的話，就須要進入鎖等待。

而讀提交的邏輯和可重複讀的邏輯相似，它們最主要的區別是：

• 在可重複讀隔離級別下，只須要在事務開始的時候建立一致性視圖，以後事務裏的其餘查詢都共用這個一致性視圖；
• 在讀提交隔離級別下，每個語句執行前都會從新算出一個新的視圖。

那麼，咱們再看一下，在讀提交隔離級別下，事務A和事務B的查詢語句查到的k，分別應該是多少呢？

這裏須要說明一下，「start transaction with consistent snapshot; 」的意思是從這個語句開始，建立一個持續整個事務的一致性快照。因此，在讀提交隔離級別下，這個用法就沒意義了，等效於普通的start transaction。

下面是讀提交時的狀態圖，能夠看到這兩個查詢語句的建立視圖數組的時機發生了變化，就是圖中的read view框。（注意：這裏，咱們用的仍是事務C的邏輯直接提交，而不是事務C’）

圖8 讀提交隔離級別下的事務狀態圖

這時，事務A的查詢語句的視圖數組是在執行這個語句的時候建立的，時序上(1,2)、(1,3)的生成時間都在建立這個視圖數組的時刻以前。可是，在這個時刻：

• (1,3)還沒提交，屬於狀況1，不可見；
• (1,2)提交了，屬於狀況3，可見。

因此，這時候事務A查詢語句返回的是k=2。

顯然地，事務B查詢結果k=3。

小結

InnoDB的行數據有多個版本，每一個數據版本有本身的row trx_id，每一個事務或者語句有本身的一致性視圖。普通查詢語句是一致性讀，一致性讀會根據row trx_id和一致性視圖肯定數據版本的可見性。

• 對於可重複讀，查詢只認可在事務啓動前就已經提交完成的數據；
• 對於讀提交，查詢只認可在語句啓動前就已經提交完成的數據；

而當前讀，老是讀取已經提交完成的最新版本。

你也能夠想一下，爲何表結構不支持「可重複讀」？這是由於表結構沒有對應的行數據，也沒有row trx_id，所以只能遵循當前讀的邏輯。

固然，MySQL 8.0已經能夠把表結構放在InnoDB字典裏了，也許之後會支持表結構的可重複讀。

又到思考題時間了。我用下面的表結構和初始化語句做爲試驗環境，事務隔離級別是可重複讀。如今，我要把全部「字段c和id值相等的行」的c值清零，可是卻發現了一個「詭異」的、改不掉的狀況。請你構造出這種狀況，並說明其原理。

mysql> CREATE TABLE `t` (
`id` int(11) NOT NULL,
`c` int(11) DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB;
insert into t(id, c) values(1,1),(2,2),(3,3),(4,4);

復現出來之後，請你再思考一下，在實際的業務開發中有沒有可能碰到這種狀況？你的應用代碼會不會掉進這個「坑」裏，你又是怎麼解決的呢？

你能夠把你的思考和觀點寫在留言區裏，我會在下一篇文章的末尾和你討論這個問題。感謝你的收聽，也歡迎你把這篇文章分享給更多的朋友一塊兒閱讀。

上期問題時間

我在上一篇文章最後，留給你的問題是：怎麼刪除表的前10000行。比較多的留言都選擇了第二種方式，即：在一個鏈接中循環執行20次 delete from T limit 500。

確實是這樣的，第二種方式是相對較好的。

第一種方式（即：直接執行delete from T limit 10000）裏面，單個語句佔用時間長，鎖的時間也比較長；並且大事務還會致使主從延遲。

第三種方式（即：在20個鏈接中同時執行delete from T limit 500），會人爲形成鎖衝突。