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本篇內容介紹了“MVCC實現原理是什么”的有關知識，在實際案例的操作過程中，不少人都會遇到這樣的困境，接下來就讓小編帶領大家學習一下如何處理這些情況吧！希望大家仔細閱讀，能夠學有所成！
MVCC即多版本控制器，其特點就是在同一時間，不同事務可以讀取到不同版本的數據，從而去解決臟讀和不可重復讀的問題。
這樣的解釋你看了不下幾十遍了吧！但是你真的理解什么是多版本控制器嗎？
生活案例：搬家
最近小Q跟自己的女朋友搬到新家，由于出小區的時候需要支付當月的物業費。
于是小Q跟自己的女朋友同時登錄了小區提供的物業繳費系統。
悲觀并發控制
假設小Q正在查當月需要繳納的費用是多少進行支付的時候，此時小Q查詢的這條數據是已經被鎖定的。
那么小Q女朋友是無法訪問該數據的，直至小Q支付完成或者退出系統將悲觀鎖釋放，小Q的女朋友才可以查詢到數據。
悲觀鎖保證在同一時間只能有一個線程訪問，默認數據在訪問的時候會產生沖突，然后在整個過程都加上了鎖。
這樣的系統對于用戶來說就是毫無體驗感，如果多個人同時需要訪問一條信息，只能在一臺設備上看嘍！
樂觀并發控制
在小Q查看物業費欠費情況，并且支付的同時，小Q的女朋友也可以訪問到該數據。
樂觀鎖認為即使在并發環境下，也不會產生沖突問題，所以不會去做加鎖操作。
而是在數據提交的時候進行檢測，如果發現有沖突則返回沖突信息。
小結
Innodb的MVCC機制就是樂觀鎖的一種體現，讀不加鎖，讀寫不沖突，在不加鎖的情況下能讓多個事務進行并發讀寫，并且解決讀寫沖突問題，極大的提高系統的并發性
鎖按照粒度分為表鎖、行鎖、頁鎖。
按照使用方式分為共享鎖、排它鎖。
根據思想分為樂觀鎖、悲觀鎖。
無論是樂觀鎖、悲觀鎖都只是一種思想而已，并不是實際的鎖機制，這點一定要清楚。
悲觀鎖實際為悲觀并發控制，縮寫PCC。
悲觀鎖持消極態度，認為每一次訪問數據時，總是會發生沖突，因此，每次訪問必須先鎖住數據，完成訪問后在釋放鎖。
保證在同一時間只有單個線程可以訪問，實現數據的排它性。同時悲觀鎖使用數據庫自身的鎖機制實現，可以解決讀-寫，寫-寫的沖突。
那么在什么場景下可以使用悲觀鎖呢！
悲觀鎖適用于在寫多讀少的并發環境下使用，雖然并發效率不高，但是保證了數據的安全性。
跟悲觀鎖一樣，樂觀鎖實際為樂觀并發控制，縮寫為OCC。
樂觀鎖相對于悲觀鎖而言，認為即使在并發環境下，外界對數據的操作不會產生沖突，所以不會去加鎖，而是會在提交更新的時候才會正式的對數據沖突與否進行檢測。
如果發現沖突，要么再重試一次，要么切換為悲觀的策略。
樂觀并發控制要解決的是數據庫并發場景下的寫-寫沖突，指用無鎖的方式去解決
在事務并發的情況下會產生以下問題。
臟讀：讀取其它事務未提交的數據。
不可重復讀：一個事務在讀取一條數據時，由于另一個事務修改了這條數據并且提交事務，再次讀取時導致數據不一致
幻讀：一個事務讀取了某個范圍的數據，同時另一個事務新增了這個范圍的數據，再次讀取發現倆次得到的結果不一致。
MVCC在Innodb存儲引擎的實現主要是為了提高數據庫并發能力，用更好的方式去處理讀--寫沖突，同時做到不加鎖、非阻塞并發讀寫。
mvcc可以解決臟讀，不可重復讀，mvcc使用快照讀解決了部分幻讀問題，但是在修改時還是使用當前讀，所以還是存在幻讀問題，幻讀問題最終就是使用間隙鎖解決。
在了解MVCC是如何解決事務并發帶來的問題之前，需要先明白倆個概念，當前讀、快照讀。
給讀操作加上共享鎖、排它鎖，DML操作加上排它鎖，這些操作就是當前讀。
共享鎖、排它鎖也被稱之為讀鎖、寫鎖。
共享鎖與共享鎖是共存的，但是要修改、添加、刪除時，必須等到共享鎖釋放才可進行操作。
因為在Innodb存儲引擎中，DML操作都會隱式添加排它鎖。
所以說當前讀所讀取的記錄就是最新的記錄，讀取數據時加上鎖，保證其它事務不能修改當前記錄。
如果你看到這里就默認你對隔離級別有一定的了解哈！
快照讀的前提是隔離級別不是串行級別，串行級別的快照讀會退化成當前讀。
快照讀的出現旨在提高事務并發性，其實現基于本文的主角MVCC即多版本控制器。
MVCC可以認為是行鎖的一個變種，但是它在很多情況下避免了加鎖操作。
所以說快照讀的數據有可能不是最新的，而是之前版本的數據。
為什么要提到快照讀呢！因為read-view就是通過快照讀生成的，為了防止后文概念模糊，所以在這里進行說明。
不加鎖的簡單的select都屬于快照讀。
select id name user where id = 1;
與之對應的則是當前讀，給select加上共享鎖、排它鎖。
select id name from user where id = 1 lock in share mode; select id name from user where id = 1 for update;
終于來到本文最重要的部分，前邊的敘述都是為了給原理這一塊做鋪墊。
在這之前需要知道MVCC只在REPEATABLE READ（可重復讀） 和 READ COMMITTED（已讀提交）這倆種隔離級別下適用。
MVCC實現原理是由倆個隱式字段、undo日志、Read view來實現的。
在Innodb存儲引擎中，在有聚簇索引的情況下每一行記錄中都會隱藏倆個字段，如果沒有聚簇索引則還有一個6byte的隱藏主鍵。
這倆個隱藏列一個記錄的是何時被創建的，一個記錄的是什么時候被刪除。
這里不要理解為是記錄的是時間，存儲的是事務ID。
倆個隱式字段為DB_TRX_ID,DB_ROLL_PTR，沒有聚簇索引還會有DB_ROW_ID這個字段。
DB_TRX_ID：記錄創建這條數據上次修改它的事務 ID
DB_ROLL_PTR：回滾指針，指向這條記錄的上一個版本
隱式字段實際還有一個delete flag字段，即記錄被更新或刪除，這里的刪除并不代表真的刪除，而是將這條記錄的delete flag改為true（這里埋下一個伏筆，數據庫的刪除是真的刪除嗎？）
之前對undo log的作用只提到了回滾操作實現原子性，現在需要知道的另一個作用就是實現MVCC多版本控制器。
undo log細分為倆種，insert時產生的undo log、update，delete時產生的undo log
在Innodb中insert產生的undo log在提交事務之后就會被刪除，因為新插入的數據沒有歷史版本，所以無需維護undo log。
update和delete操作產生的undo log都屬于一種類型，在事務回滾時需要，而且在快照讀時也需要，則需要維護多個版本信息。只有在快照讀和事務回滾不涉及該日志時，對應的日志才會被purge線程統一刪除。
purge線程會清理undo log的歷史版本，同樣也會清理del flag標記的記錄。
undo log在mvcc中的作用
寫到這里關于undo log在mvcc中的作用估計還是蒙圈的。
undo log保存的是一個版本鏈，也就是使用DB_ROLL_PTR這個字段來連接的。
當數據庫執行一個select語句時會產生一致性視圖read view。
那么這個read view是由查詢時所有未提交事務ID組成的數組，數組中最小的事務ID為min_id和已創建的最大事務ID為max_id組成，查詢的數據結果需要跟read-view做比較從而得到快照結果。
所以說undo log在mvcc中的作用就是為了根據存儲的事務ID和一致性視圖做對比，從而得到快照結果。
假設一開始的數據為下圖
此時執行了一條更新的SQL語句update user set name = 'niuniu where id = 1' ,那么undo log的記錄就會發生變化
也就是說當執行一條更新語句時會把之前的原有數據拷貝到undo log日志中。
同時你可以看見最新的一條記錄在末尾處連接了一條線，也就是說DB_ROLL_PTR記錄的就是存放在undo log日志的指針地址。
最終有可能需要通過指針來找到歷史數據。
當執行SQL語句查詢時會產生一致性視圖，也就是read-view，它是由查詢的那一時間所有未提交事務ID組成的數組，和已經創建的最大事務ID組成的。
在這個數組中最小的事務ID被稱之為min_id，最大事務ID被稱之為max_id，查詢的數據結果要根據read-view做對比從而得到快照結果。
于是就產生了以下的對比規則，這個規則就是使用當前的記錄的trx_id跟read-view進行對比，對比規則如下。
如果落在trx_id<min_id，表示此版本是已經提交的事務生成的，由于事務已經提交所以數據是可見的
如果落在trx_id>max_id，表示此版本是由將來啟動的事務生成的，是肯定不可見的
若在min_id<=trx_id<=max_id時
如果row的trx_id在數組中，表示此版本是由還沒提交的事務生成的，不可見，但是當前自己的事務是可見的
如果row的trx_id不在數組中，表明是提交的事務生成了該版本，可見
在這里還有一個特殊情況那就是對于已經刪除的數據，在之前的undo log日志講述時說了update和delete是同一種類型的undo log，同樣也可以認為delete就是update的特殊情況。
當刪除一條數據時會將版本鏈上最新的數據復制一份，然后將trx_id修改為刪除時的trx_id，同時在該記錄的頭信息中存在一個delete flag標記，將這個標記寫上true，用來表示當前記錄已經刪除。
在查詢時按照版本鏈的規則查詢到對應的記錄，如果delete flag標記位為true，意味著數據已經被刪除，則不返回數據。
如果你對這里的read-view的生成和版本鏈對比規則不懂，不要著急，也不要在這里浪費時間，請繼續往下看，咔咔會使用一個簡單的案例和一個復雜的案例給大家重現上述的規則。
下圖是準備的素材，這里應該都理解select 返回的結果為niuniu，即事務102修改后的結果
從上圖中可以看到有三個事務正在進行。
事務ID為100、101是修改的其它表，只有事務ID為102修改的需要查詢的這張表。
接下來看看select這一列查詢返回的結果是不是就是事務ID為102修改的結果。
此時生成的read-view為[100,101],102
那么現在就可以返回去看一下read-view規則，在這里事務ID100就是min_id，事務ID102就是max_id。
這個 select語句返回結果肯定是 niuniu。
那么接下來看一下在MVCC中是如何查找數據的。
當前版本鏈。
那么就會拿著trx_id 為102進行比對，會發現這個102就是max_id
然后你再看一下版本鏈的對比規則中第三種情況
如果落在min_id<=trx_id<=max_id會存在倆種情況
此時信息就已經非常明確了，事務ID102是沒有在數組中的，所以表示這個版本是已經提交的事務生成的，那么就是可見的唄！
毫無疑問查詢會返回niuniu這個值
先通過這個簡單的案例讓你對版本鏈有一個簡單的理解，接下來將使用一個比較繁瑣的案例再來跟大家演示一遍。
本例要求知道 select的第二個查詢結果。深黑色字體。
同樣是在kaka那一條記錄的基礎上。
當事務ID100兩次更新后，版本鏈也會改變，現在的版本鏈如下圖，紅色部分為最新數據，藍色數據為undo log的版本鏈數據。
對于此時生成的read-view你會有什么疑問，在RR級別也就是可重復讀的隔離級別下。
當在一個事務下執行查詢時，所有的read-view都是沿用的第一條查詢語句生成的。
那此時的read-view也就是[100,101],102
看一下底層查找步驟
目前數據的事務ID為100
根據規則會落在min_id<=trx_id<=max_id這個區間
并且當前行的事務ID100是在read-view的數組中的，表示此時事務還沒有提交則不可見
繼續在版本鏈中往下尋找，此時找到的事務ID還是100，跟上述流程一致
通過查找版本鏈，將發現事務 ID為102
102是read-view的max_id，同樣也會落在min_id<=trx_id<=max_id這個區間，但是跟之前不同的是事務102是沒有在數組中的，表示這個版本事務已經提交了所以是可見的
最后返回的是 niuniu
為了讓大家體驗一下可重復讀級別生成的read-view是根據在同一事務中第一條快照讀產生的，再來看一個案例
此時的事務ID101也再對數據更新兩次，然后在進行查詢看一下會返回什么值
經過案例一、案例二的熟悉現在對undo log的版本鏈和對比規則已經有了一定的了解了吧！
案例三就不在那么詳細的說明了。
此時的版本鏈如下
此時的read-view依然為[100,101],102。
那么首先會根據事務101去版本鏈對比，事務101和事務100都會落在min_id<=trx_id<=max_id這個區間，并且還都在數組中，所以數據是不可見的。
那么繼續往版本鏈中尋找就會遇到事務102，這個是最大的事務ID并且不在數組中，所以是可見的。
于是最終的返回結果還是niuniu。
可以看到個案例三的圖不同的是新增了一個查詢語句，那么假設這倆條語句執行的時間都是一致的，它們返回的結果會相同嗎？
案例三查詢到的值為niuniu
其實現在版本鏈跟案例三也是一致的
那么來梳理一下尋找過程
首先這里的read-view發生了變化，此時的read-view為[101],102
拿著當前的事務ID101跟版本鏈規則進行對比，落盤在min_id<=trx_id<=max_id，并且在數組中，則數據不可見
然后進入版本鏈，找到下一個數據的事務 ID，還是101，與上一個一致
接下來是事務ID100
事務ID100是落在trx_id<min_id，表示此版本是已經提交的事務生成的，由于事務已經提交所以數據是可見的
所以最終返回結果為niuniu2
在同一個事務中進行查詢，會沿用第一次查詢語句生成的read-view（前提是隔離級別是在可重復讀）
通過以上的四個案例，在版本鏈尋找過程中，可以總結出一個小技巧
根據這個小技巧你可以很快的得知此版本是否可見。
如果當前的事務ID在綠色部分，是已經提交事務，則數據可見
如果當前的事務ID在藍色部分，會有倆種情況，如果當前事務ID在read-view數組內，是沒有提交的事務不可見，如果不在數組內數據可見
如果落在紅色部分，則不考慮，對于未來的事情不去想即可。
“MVCC實現原理是什么”的內容就介紹到這里了，感謝大家的閱讀。如果想了解更多行業相關的知識可以關注億速云網站，小編將為大家輸出更多高質量的實用文章！
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