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1. MVCC简介
1.1 什么是MVCC
MVCC是一种多版本并发控制机制。
1.2 MVCC是为了解决什么问题?
- 大多数的MYSQL事务型存储引擎,如,InnoDB，Falcon以及PBXT都不使用一种简单的行锁机制.事实上,他们都和MVCC–多版本并发控制来一起使用.
- 大家都应该知道,锁机制可以控制并发操作,但是其系统开销较大,而MVCC可以在大多数情况下代替行级锁,使用MVCC,能降低其系统开销.
1.3 MVCC实现
MVCC是通过保存数据在某个时间点的快照来实现的. 不同存储引擎的MVCC. 不同存储引擎的MVCC实现是不同的,典型的有乐观并发控制和悲观并发控制.
2.MVCC 具体实现分析
下面,我们通过InnoDB的MVCC实现来分析MVCC使怎样进行并发控制的.
InnoDB的MVCC,是通过在每行记录后面保存两个隐藏的列来实现的,这两个列，分别保存了这个行的创建时间，一个保存的是行的删除时间。这里存储的并不是实际的时间值,而是系统版本号(可以理解为事务的ID)，没开始一个新的事务，系统版本号就会自动递增，事务开始时刻的系统版本号会作为事务的ID.下面看一下在REPEATABLE READ隔离级别下,MVCC具体是如何操作的.
2.1简单的小例子
create table yang(
id int primary key auto_increment,
name varchar(20));
假设系统的版本号从1开始.
INSERT
InnoDB为新插入的每一行保存当前系统版本号作为版本号.
第一个事务ID为1；
start transaction;
insert into yang values(NULL,'yang') ;
insert into yang values(NULL,'long');
insert into yang values(NULL,'fei');
commit;对应在数据中的表如下(后面两列是隐藏列,我们通过查询语句并看不到)
| id | name | 创建时间(事务ID) | 删除时间(事务ID) |
|---|---|---|---|
| 1 | yang | 1 | undefined |
| 2 | long | 1 | undefined |
| 3 | fei | 1 | undefined |
SELECT
InnoDB会根据以下两个条件检查每行记录:
a.InnoDB只会查找版本早于当前事务版本的数据行(也就是,行的系统版本号小于或等于事务的系统版本号)，这样可以确保事务读取的行，要么是在事务开始前已经存在的，要么是事务自身插入或者修改过的.
b.行的删除版本要么未定义,要么大于当前事务版本号,这可以确保事务读取到的行，在事务开始之前未被删除.
只有a,b同时满足的记录，才能返回作为查询结果.
DELETE
InnoDB会为删除的每一行保存当前系统的版本号(事务的ID)作为删除标识.
看下面的具体例子分析:
第二个事务,ID为2;
start transaction;
select * from yang; //(1)
select * from yang; //(2)
commit; 假设1
假设在执行这个事务ID为2的过程中,刚执行到(1),这时,有另一个事务ID为3往这个表里插入了一条数据;
第三个事务ID为3;
start transaction;
insert into yang values(NULL,'tian');
commit;这时表中的数据如下:
| id | name | 创建时间(事务ID) | 删除时间(事务ID) |
|---|---|---|---|
| 1 | yang | 1 | undefined |
| 2 | long | 1 | undefined |
| 3 | fei | 1 | undefined |
| 4 | tian | 3 | undefined |
然后接着执行事务2中的(2),由于id=4的数据的创建时间(事务ID为3),执行当前事务的ID为2,而InnoDB只会查找事务ID小于等于当前事务ID的数据行,所以id=4的数据行并不会在执行事务2中的(2)被检索出来,在事务2中的两条select 语句检索出来的数据都只会下表:
| id | name | 创建时间(事务ID) | 删除时间(事务ID) |
|---|---|---|---|
| 1 | yang | 1 | undefined |
| 2 | long | 1 | undefined |
| 3 | fei | 1 | undefined |
假设2
假设在执行这个事务ID为2的过程中,刚执行到(1),假设事务执行完事务3后，接着又执行了事务4;
第四个事务:
start transaction;
delete from yang where id=1;
commit; 此时数据库中的表如下:
| id | name | 创建时间(事务ID) | 删除时间(事务ID) |
|---|---|---|---|
| 1 | yang | 1 | 4 |
| 2 | long | 1 | undefined |
| 3 | fei | 1 | undefined |
| 4 | tian | 3 | undefined |
接着执行事务ID为2的事务(2),根据SELECT 检索条件可以知道,它会检索创建时间(创建事务的ID)小于当前事务ID的行和删除时间(删除事务的ID)大于当前事务的行,而id=4的行上面已经说过,而id=1的行由于删除时间(删除事务的ID)大于当前事务的ID,所以事务2的(2)select * from yang也会把id=1的数据检索出来.所以,事务2中的两条select 语句检索出来的数据都如下:
| id | name | 创建时间(事务ID) | 删除时间(事务ID) |
|---|---|---|---|
| 1 | yang | 1 | 4 |
| 2 | long | 1 | undefined |
| 3 | fei | 1 | undefined |
UPDATE
InnoDB执行UPDATE，实际上是新插入了一行记录，并保存其创建时间为当前事务的ID，同时保存当前事务ID到要UPDATE的行的删除时间.
假设3
假设在执行完事务2的(1)后又执行,其它用户执行了事务3,4,这时，又有一个用户对这张表执行了UPDATE操作:
第5个事务:
start transaction;
update yang set name='Long' where id=2;
commit;根据update的更新原则:会生成新的一行,并在原来要修改的列的删除时间列上添加本事务ID,得到表如下:
| id | name | 创建时间(事务ID) | 删除时间(事务ID) |
|---|---|---|---|
| 1 | yang | 1 | 4 |
| 2 | long | 1 | 5 |
| 3 | fei | 1 | undefined |
| 4 | tian | 3 | undefined |
| 2 | Long | 5 | undefined |
继续执行事务2的(2),根据select 语句的检索条件,得到下表:
| id | name | 创建时间(事务ID) | 删除时间(事务ID) |
|---|---|---|---|
| 1 | yang | 1 | 4 |
| 2 | long | 1 | 5 |
| 3 | fei | 1 | undefined |
还是和事务2中(1)select 得到相同的结果.
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