MVCC 机制的原理及实现

什么是 MVCC

MVCC (Multiversion Concurrency Control) 中文全程叫多版本并发控制，是现代数据库（包括 MySQL、Oracle、PostgreSQL 等）引擎实现中常用的处理读写冲突的手段，目的在于提高数据库高并发场景下的吞吐性能。

如此一来不同的事务在并发过程中，SELECT 操作可以不加锁而是通过 MVCC 机制读取指定的版本历史记录，并通过一些手段保证保证读取的记录值符合事务所处的隔离级别，从而解决并发场景下的读写冲突。

下面举一个多版本读的例子，例如两个事务 A 和 B 按照如下顺序进行更新和读取操作
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在事务 A 提交前后，事务 B 读取到的 x 的值是什么呢？答案是：事务 B 在不同的隔离级别下，读取到的值不一样。

如果事务 B 的隔离级别是读未提交（RU），那么两次读取均读取到 x 的最新值，即 20。
如果事务 B 的隔离级别是读已提交（RC），那么第一次读取到旧值 10，第二次因为事务 A 已经提交，则读取到新值 20。
如果事务 B 的隔离级别是可重复读或者串行（RR，S），则两次均读到旧值 10，不论事务 A 是否已经提交。
可见在不同的隔离级别下，数据库通过 MVCC 和隔离级别，让事务之间并行操作遵循了某种规则，来保证单个事务内前后数据的一致性。

为什么需要 MVCC

InnoDB 相比 MyISAM 有两大特点，一是支持事务而是支持行级锁，事务的引入带来了一些新的挑战。相对于串行处理来说，并发事务处理能大大增加数据库资源的利用率，提高数据库系统的事务吞吐量，从而可以支持可以支持更多的用户。但并发事务处理也会带来一些问题，主要包括以下几种情况：

更新丢失（Lost Update）：当两个或多个事务选择同一行，然后基于最初选定的值更新该行时，由于每个事务都不知道其他事务的存在，就会发生丢失更新问题 —— 最后的更新覆盖了其他事务所做的更新。如何避免这个问题呢，最好在一个事务对数据进行更改但还未提交时，其他事务不能访问修改同一个数据。

脏读（Dirty Reads）：一个事务正在对一条记录做修改，在这个事务并提交前，这条记录的数据就处于不一致状态；这时，另一个事务也来读取同一条记录，如果不加控制，第二个事务读取了这些尚未提交的脏数据，并据此做进一步的处理，就会产生未提交的数据依赖关系。这种现象被形象地叫做 “脏读”。

不可重复读（Non-Repeatable Reads）：一个事务在读取某些数据已经发生了改变、或某些记录已经被删除了！这种现象叫做“不可重复读”。

幻读（Phantom Reads）：一个事务按相同的查询条件重新读取以前检索过的数据，却发现其他事务插入了满足其查询条件的新数据，这种现象就称为 “幻读”。

以上是并发事务过程中会存在的问题，解决更新丢失可以交给应用，但是后三者需要数据库提供事务间的隔离机制来解决。实现隔离机制的方法主要有两种：

加读写锁

一致性快照读，即 MVCC

但本质上，隔离级别是一种在并发性能和并发产生的副作用间的妥协，通常数据库均倾向于采用 Weak Isolation。

InnoDB 中的 MVCC

本文聚焦于 MySQL 中的 MVCC 实现，从《高性能 MySQL》一书中对 MVCC 的介绍可知：

MySQL 中 InnoDB 引擎支持 MVCC
应对高并发事务, MVCC 比单纯的加行锁更有效, 开销更小
MVCC 在读已提交（Read Committed）和可重复读（Repeatable Read）隔离级别下起作用
MVCC 既可以基于乐观锁又可以基于悲观锁来实现

InnoDB MVCC 实现原理

InnoDB 中 MVCC 的实现方式为：每一行记录都有两个隐藏列：DATA_TRX_ID、DATA_ROLL_PTR（如果没有主键，则还会多一个隐藏的主键列）。
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DATA_TRX_ID

记录最近更新这条行记录的事务 ID，大小为 6 个字节

DATA_ROLL_PTR

表示指向该行回滚段（rollback segment）的指针，大小为 7 个字节，InnoDB 便是通过这个指针找到之前版本的数据。该行记录上所有旧版本，在 undo 中都通过链表的形式组织。

DB_ROW_ID

行标识（隐藏单调自增 ID），大小为 6 字节，如果表没有主键，InnoDB 会自动生成一个隐藏主键，因此会出现这个列。另外，每条记录的头信息（record header）里都有一个专门的 bit（deleted_flag）来表示当前记录是否已经被删除。

如何组织 Undo Log 链

关于 Redo Log 和 Undo Log 的相关概念可见之前的文章 InnoDB 中的 redo 和 undo log

上文提到，在多个事务并行操作某行数据的情况下，不同事务对该行数据的 UPDATE 会产生多个版本，然后通过回滚指针组织成一条 Undo Log 链，这节我们通过一个简单的例子来看一下 Undo Log 链是如何组织的，DATA_TRX_ID 和 DATA_ROLL_PTR 两个参数在其中又起到什么样的作用。

还是以上文 MVCC 的例子，事务 A 对值 x 进行更新之后，该行即产生一个新版本和旧版本。假设之前插入该行的事务 ID 为 100，事务 A 的 ID 为 200，该行的隐藏主键为 1。
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事务 A 的操作过程为：

对 DB_ROW_ID = 1 的这行记录加排他锁
把该行原本的值拷贝到 undo log 中，DB_TRX_ID 和 DB_ROLL_PTR 都不动
修改该行的值这时产生一个新版本，更新 DATA_TRX_ID 为修改记录的事务 ID，将 DATA_ROLL_PTR 指向刚刚拷贝到 undo log 链中的旧版本记录，这样就能通过 DB_ROLL_PTR 找到这条记录的历史版本。如果对同一行记录执行连续的 UPDATE，Undo Log 会组成一个链表，遍历这个链表可以看到这条记录的变迁
记录 redo log，包括 undo log 中的修改
那么 INSERT 和 DELETE 会怎么做呢？其实相比 UPDATE 这二者很简单，INSERT 会产生一条新纪录，它的 DATA_TRX_ID 为当前插入记录的事务 ID；DELETE 某条记录时可看成是一种特殊的 UPDATE，其实是软删，真正执行删除操作会在 commit 时，DATA_TRX_ID 则记录下删除该记录的事务 ID。

如何实现一致性读 —— ReadView

在 RU 隔离级别下，直接读取版本的最新记录就 OK，对于 SERIALIZABLE 隔离级别，则是通过加锁互斥来访问数据，因此不需要 MVCC 的帮助。因此 MVCC 运行在 RC 和 RR 这两个隔离级别下，当 InnoDB 隔离级别设置为二者其一时，在 SELECT 数据时就会用到版本链

核心问题是版本链中哪些版本对当前事务可见？

InnoDB 为了解决这个问题，设计了 ReadView（可读视图）的概念。

RR 下的 ReadView 生成

在 RR 隔离级别下，每个事务 touch first read 时（本质上就是执行第一个 SELECT 语句时，后续所有的 SELECT 都是复用这个 ReadView，其它 update, delete, insert 语句和一致性读 snapshot 的建立没有关系），会将当前系统中的所有的活跃事务拷贝到一个列表生成 ReadView。

下图中事务 A 第一条 SELECT 语句在事务 B 更新数据前，因此生成的 ReadView 在事务 A 过程中不发生变化，即使事务 B 在事务 A 之前提交，但是事务 A 第二条查询语句依旧无法读到事务 B 的修改。
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下图中，事务 A 的第一条 SELECT 语句在事务 B 的修改提交之后，因此可以读到事务 B 的修改。但是注意，如果事务 A 的第一条 SELECT 语句查询时，事务 B 还未提交，那么事务 A 也查不到事务 B 的修改。

RC 下的 ReadView 生成

在 RC 隔离级别下，每个 SELECT 语句开始时，都会重新将当前系统中的所有的活跃事务拷贝到一个列表生成 ReadView。二者的区别就在于生成 ReadView 的时间点不同，一个是事务之后第一个 SELECT 语句开始、一个是事务中每条 SELECT 语句开始。

ReadView 中是当前活跃的事务 ID 列表，称之为 m_ids，其中最小值为 up_limit_id，最大值为 low_limit_id，事务 ID 是事务开启时 InnoDB 分配的，其大小决定了事务开启的先后顺序，因此我们可以通过 ID 的大小关系来决定版本记录的可见性，具体判断流程如下：

如果被访问版本的 trx_id 小于 m_ids 中的最小值 up_limit_id，说明生成该版本的事务在 ReadView 生成前就已经提交了，所以该版本可以被当前事务访问。

如果被访问版本的 trx_id 大于 m_ids 列表中的最大值 low_limit_id，说明生成该版本的事务在生成 ReadView 后才生成，所以该版本不可以被当前事务访问。需要根据 Undo Log 链找到前一个版本，然后根据该版本的 DB_TRX_ID 重新判断可见性。

如果被访问版本的 trx_id 属性值在 m_ids 列表中最大值和最小值之间（包含），那就需要判断一下 trx_id 的值是不是在 m_ids 列表中。如果在，说明创建 ReadView 时生成该版本所属事务还是活跃的，因此该版本不可以被访问，需要查找 Undo Log 链得到上一个版本，然后根据该版本的 DB_TRX_ID 再从头计算一次可见性；如果不在，说明创建 ReadView 时生成该版本的事务已经被提交，该版本可以被访问。

此时经过一系列判断我们已经得到了这条记录相对 ReadView 来说的可见结果。此时，如果这条记录的 delete_flag 为 true，说明这条记录已被删除，不返回。否则说明此记录可以安全返回给客户端。

举个例子

RC 下的 MVCC 判断流程

我们现在回看刚刚的查询过程，为什么事务 B 在 RC 隔离级别下，两次查询的 x 值不同。RC 下 ReadView 是在语句粒度上生成的。

当事务 A 未提交时，事务 B 进行查询，假设事务 B 的事务 ID 为 300，此时生成 ReadView 的 m_ids 为 [200，300]，而最新版本的 trx_id 为 200，处于 m_ids 中，则该版本记录不可被访问，查询版本链得到上一条记录的 trx_id 为 100，小于 m_ids 的最小值 200，因此可以被访问，此时事务 B 就查询到值 10 而非 20。

待事务 A 提交之后，事务 B 进行查询，此时生成的 ReadView 的 m_ids 为 [300]，而最新的版本记录中 trx_id 为 200，小于 m_ids 的最小值 300，因此可以被访问到，此时事务 B 就查询到 20。

RR 下的 MVCC 判断流程

如果在 RR 隔离级别下，为什么事务 B 前后两次均查询到 10 呢？RR 下生成 ReadView 是在事务开始时，m_ids 为 [200,300]，后面不发生变化，因此即使事务 A 提交了，trx_id 为 200 的记录依旧处于 m_ids 中，不能被访问，只能访问版本链中的记录 10

一个争论点

其实并非所有的情况都能套用 MVCC 读的判断流程，特别是针对在事务进行过程中，另一个事务已经提交修改的情况下，这时不论是 RC 还是 RR，直接套用 MVCC 判断都会有问题，例如 RC 下：
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事务 A 的 trx_id = 200，事务 B 的 trx_id = 300，且事务 B 修改了数据之后在事务 A 之前提交，此时 RC 下事务 A 读到的数据为事务 B 修改后的值，这是很显然的。下面我们套用下 MVCC 的判断流程，考虑到事务 A 第二次 SELECT 时，m_ids 应该为 [200]，此时该行数据最新的版本 DATA_TRX_ID = 300 比 200 大，照理应该不能被访问，但实际上事务 A 选取了这条记录返回。

这里其实应该结合 RC 的本质来看，RC 的本质就是事务中每一条 SELECT 语句均可以看到其他已提交事务对数据的修改，那么只要该事物已经提交其结果就是可见的，与这两个事务开始的先后顺序无关，不完全适用于 MVCC 读。

RR 级别下还是用之前那张图：
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这张图的流程中，事务 B 的 trx_id = 300 比事务 A 200 小，且事务 B 先于事务 A 提交，按照 MVCC 的判断流程，事务 A 生成的 ReadView 为 [200]，最新版本的行记录 DATA_TRX_ID = 300 比 200 大，照理不能访问到，但是事务 A 实际上读到了事务 B 已经提交的修改。这里还是结合 RR 本质进行解释，RR 的本质是从第一个 SELECT 语句生成 ReadView 开始，任何已经提交过的事务的修改均可见。

总结

RC、RR 两种隔离级别的事务在执行普通的读操作时，通过访问版本链的方法，使得事务间的读写操作得以并发执行，从而提升系统性能。RC、RR 这两个隔离级别的一个很大不同就是生成 ReadView 的时间点不同，RC 在每一次 SELECT 语句前都会生成一个 ReadView，事务期间会更新，因此在其他事务提交前后所得到的 m_ids 列表可能发生变化，使得先前不可见的版本后续又突然可见了。而 RR 只在事务的第一个 SELECT 语句时生成一个 ReadView，事务操作期间不更新。