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一、事务的隔离级别
二、mysql怎么实现的可重复读
举例说明MVCC的实现
MVCC逻辑流程-插入
MVCC逻辑流程-删除
MVCC逻辑流程-修改
MVCC逻辑流程-查询
三、幻读
快照读和当前读
四、如何解决幻读
事务隔离级别有四种，mysql默认使用的是可重复读，mysql是怎么实现可重复读的？为什么会出现幻读？是否解决了幻读的问题？
一、事务的隔离级别
Read Uncommitted（未提交读）
在该隔离级别，所有事务都可以看到其他未提交事务的执行结果。读取未提交的数据，也被称之为脏读（Dirty Read）。该级别用的很少。
Read Committed（提交读）
这是大多数数据库系统的默认隔离级别（但不是MySQL默认的）。它满足了隔离的简单定义：一个事务只能看见已经提交事务所做的改变，换句话说就是事务提交之前对其余事务不可见。这种隔离级别也支持不可重复读（Nonrepeatable Read），因为同一事务的其他实例在该实例处理其间可能会有新的commit，所以同一select查询可能返回不同结果。
Repeatable Read（可重复读）
这是MySQL的默认事务隔离级别，它确保同一事务的多个实例在并发读取数据时，会看到同样的数据行。不过理论上，这会导致另一个棘手的问题：幻读 （Phantom Read）。简单的说，幻读指当用户读取某一范围的数据行时，另一个事务又在该范围内插入了新行，当用户再读取该范围的数据行时，会发现有新的“幻影” 行。InnoDB和Falcon存储引擎通过多版本并发控制（MVCC，Multiversion Concurrency Control）机制解决了该问题（mysql彻底解决了幻读问题？请往下看）。
Serializable（可串行化）
这是最高的隔离级别，它强制事务都是串行执行的，使之不可能相互冲突，从而解决幻读问题。换言之，它是在每个读的数据行上加上共享锁。在这个级别，可能导致大量的超时现象和锁竞争。
| 事务隔离级别 | 脏读 | 不可重复读 | 幻读 |
| 读未提交（read-uncommitted） | 是 | 是 | 是 |
| 不可重复读（read-committed） | 否 | 是 | 是 |
| 可重复读（repeatable-read） | 否 | 否 | 是 |
| 串行化（serializable） | 否 | 否 | 否 |
在MySQL的众多存储引擎中，只有InnoDB支持事务，所有这里说的事务隔离级别指的是InnoDB下的事务隔离级别。
二、mysql怎么实现的可重复读
MVCC多版本并发控制(Multi-Version Concurrency Control)是MySQL中基于乐观锁理论实现隔离级别的方式，用于实现读已提交和可重复读取隔离级别。
在《高性能MySQL》中对MVCC的解释如下
举例说明MVCC的实现
新建一张表test_zq如下
| id | test_id | DB_TRX_ID | DB_ROLL_PT |
MVCC逻辑流程-插入
在插入数据的时候，假设系统的全局事务ID从1开始，以下SQL语句执行分析参考注释信息：
begin;-- 获取到全局事务ID
insert into `test_zq` (`id`, `test_id`) values('5','68');
insert into `test_zq` (`id`, `test_id`) values('6','78');
commit;-- 提交事务
复制代码当执行完以上SQL语句之后，表格中的内容会变成：
| id | test_id | DB_TRX_ID | DB_ROLL_PT |
|---|---|---|---|
| 5 | 68 | 1 | NULL |
| 6 | 78 | 1 | NULL |
可以看到，插入的过程中会把全局事务ID记录到列 DB_TRX_ID 中去
MVCC逻辑流程-删除
对上述表格做删除逻辑，执行以下SQL语句（假设获取到的事务逻辑ID为 3）
begin；--获得全局事务ID = 3
delete test_zq where id = 6;
commit;
复制代码执行完上述SQL之后数据并没有被真正删除，而是对删除版本号做改变，如下所示：
| id | test_id | DB_TRX_ID | DB_ROLL_PT |
|---|---|---|---|
| 5 | 68 | 1 | NULL |
| 6 | 78 | 1 | 3 |
MVCC逻辑流程-修改
修改逻辑和删除逻辑有点相似，修改数据的时候 会先复制一条当前记录行数据，同事标记这条数据的数据行版本号为当前是事务版本号，最后把原来的数据行的删除版本号标记为当前是事务。
执行以下SQL语句：
begin;-- 获取全局系统事务ID 假设为 10
update test_zq set test_id = 22 where id = 5;
commit;
复制代码执行后表格实际数据应该是：
| id | test_id | DB_TRX_ID | DB_ROLL_PT |
|---|---|---|---|
| 5 | 68 | 1 | 10 |
| 6 | 78 | 1 | 3 |
| 5 | 22 | 10 | NULL |
MVCC逻辑流程-查询
此时，数据查询规则如下：
-
查找数据行版本号早于当前事务版本号的数据行记录
也就是说，数据行的版本号要小于或等于当前是事务的系统版本号，这样也就确保了读取到的数据是当前事务开始前已经存在的数据，或者是自身事务改变过的数据
-
查找删除版本号要么为NULL，要么大于当前事务版本号的记录
这样确保查询出来的数据行记录在事务开启之前没有被删除
根据上述规则，我们继续以上张表格为例，对此做查询操作
begin;-- 假设拿到的系统事务ID为 12
select * from test_zq;
commit;
复制代码执行结果应该是：
| id | test_id | DB_TRX_ID | DB_ROLL_PT |
|---|---|---|---|
| 6 | 22 | 10 | NULL |
这样，同一个事务中，就实现了可重复读。
三、幻读
什么是幻读，如下：
InnoDB实现的RR通过mvcc机制避免了这种幻读现象。
另一种幻读：
姑且把左边的事务命名为事务A，右边的命名为事务B。
事务B执行后，在事务A中查询没有查到B添加的数据行，这就是可重复读。
但是，在事务A执行了update后，再查询时就查到了事务A中添加的数据，这就是幻读。
这种结果告诉我们其实在MySQL可重复读的隔离级别中并不是完全解决了幻读的问题，而是解决了读数据情况下的幻读问题。而对于修改的操作依旧存在幻读问题，就是说MVCC对于幻读的解决是不彻底的。
原以为这也是一种幻读，但经过多次研究资料，这只是对数据修改的操作(update、insert、delete)当前读产生的结果，他其实不是幻读。
快照读和当前读
出现了上面的情况我们需要知道为什么会出现这种情况。在查阅了一些资料后发现在RR级别中，通过MVCC机制，虽然让数据变得可重复读，但我们读到的数据可能是历史数据，不是数据库最新的数据。这种读取历史数据的方式，我们叫它快照读 (snapshot read)，而读取数据库最新版本数据的方式，叫当前读 (current read)。
select 快照读
当执行select操作是innodb默认会执行快照读，会记录下这次select后的结果，之后select 的时候就会返回这次快照的数据，即使其他事务提交了不会影响当前select的数据，这就实现了可重复读了。快照的生成当在第一次执行select的时候，也就是说假设当A开启了事务，然后没有执行任何操作，这时候B insert了一条数据然后commit,这时候A执行 select，那么返回的数据中就会有B添加的那条数据。之后无论再有其他事务commit都没有关系，因为快照已经生成了，后面的select都是根据快照来的。
当前读
对于会对数据修改的操作(update、insert、delete)都是采用当前读的模式。在执行这几个操作时会读取最新的版本号记录，写操作后把版本号改为了当前事务的版本号，所以即使是别的事务提交的数据也可以查询到。假设要update一条记录，但是在另一个事务中已经delete掉这条数据并且commit了，如果update就会产生冲突，所以在update的时候需要知道最新的数据。也正是因为这样所以才导致幻读。
四、如何解决幻读
在快照读情况下，mysql通过mvcc来避免幻读。
在当前读情况下，mysql通过X锁或next-key来避免其他事务修改:
- 使用串行化读的隔离级别
- (update、delete)当where条件为主键时，通过对主键索引加record locks(索引加锁/行锁)处理幻读。
- (update、delete)当where条件为非主键索引时，通过next-key锁处理。next-key是record locks(索引加锁/行锁) 和 gap locks(间隙锁，每次锁住的不光是需要使用的数据，还会锁住这些数据附近的数据)的结合。
Next-Key Lock即在事务中select时使用如下方法加锁，这样在另一个事务对范围内的数据进行修改时就会阻塞（为什么有共享锁会阻塞？不能在有共享锁的记录上加X锁）：
select * from table where id<6 lock in share mode;--共享锁
select * from table where id<6 for update;--排他锁关于next-key locks请参考https://www.cnblogs.com/zhoujinyi/p/3435982.html
参考文章：
https://juejin.im/post/5c68a4056fb9a049e063e0ab
https://zhuanlan.zhihu.com/p/35500144
https://www.jianshu.com/p/69fd2ca17cfd
https://blog.csdn.net/AAA821/article/details/81017704
https://dbaplus.cn/news-11-2518-1.html
《高性能MySQL》
