MySQL数据库笔记——多版本并发控制MVCC
大家好,这里是Good Note,关注 公主号:Goodnote,本文详细介绍MySQL的并发控制:多版本并发控制MVCC。

文章目录
- 背景介绍
- 数据库并发控制——锁机制
- 悲观锁和乐观锁
- 悲观锁
- 乐观锁
- 数据库并发控制——MVCC 的引入
- MVCC 和锁机制的对比
- MySQL 的多版本并发控制 (MVCC)
- 快照读和当前读
- 快照读和当前读的对比
- 隐藏的系统列
- Undo Log(回滚日志)
- Read View(读视图)
- 可见性算法(Visibility Algorithm)
- MVCC 支持的事务隔离级别
- 整体工作流程
- 总结
- MVCC 的优点
- MVCC 的局限性
- 示例:MVCC 的快照读
- 历史文章
背景介绍
许多人认为 MVCC(Multi-Version Concurrency Control,多版本并发控制) 是一种乐观锁的实现方式,我们先来了解一下什么是乐观锁和悲观锁。
数据库并发控制——锁机制
在数据库系统中,并发控制是保证多个事务在并发执行时数据一致性的核心技术。传统的并发控制方法是使用 锁,它是一种直接而有效的解决方案。
- 锁的分类:
- DQL(Data Query Language,数据查询语言):查询数据(如
SELECT)时使用 读锁。 - DML(Data Manipulation Language,数据操作语言):对数据进行增、删、改操作(如
INSERT、DELETE、UPDATE)时使用 写锁。 - DDL(Data Definition Language,数据库定义语言):定义和修改表结构(如
CREATE TABLE、DROP TABLE)时,通常会使用 元数据锁。
- DQL(Data Query Language,数据查询语言):查询数据(如
悲观锁和乐观锁
悲观锁
- 概念:
悲观锁假定会发生并发冲突,因此在对资源进行操作之前,会先加锁,确保其他事务无法同时访问该资源。 - 特点:
- 需要加锁,锁定资源后,其他线程对该资源的操作会被阻塞。
- 开销较大,可能导致性能下降。
- 应用场景:
- 适用于并发冲突频繁的场景。
- 例子:
数据库中的 行级锁 或 Java 中的synchronized关键字。
乐观锁
- 概念:
乐观锁假定不会发生并发冲突,因此不加锁,而是在更新数据时,通过比较版本号或条件检查来保证操作的正确性。 - 特点:
- 不加锁,操作更轻量级。
- 需要在操作完成后检查是否发生冲突。
- 应用场景:
- 适用于并发冲突较少的场景。
- 实现方式:
- 版本号机制:每次修改数据时,更新版本号。更新操作成功的前提是版本号没有变化。
- CAS(Compare And Swap):通过原子性比较和更新操作实现乐观锁。
数据库并发控制——MVCC 的引入
许多人认为 MVCC(Multi-Version Concurrency Control,多版本并发控制) 是一种乐观锁的实现方式,但 MVCC 的核心在于通过 版本控制和可见性算法 来实现数据库的并发控制。InnoDB 的 MVCC 通过隐藏字段、Undo Log 和 Read View 协同工作,实现了高效的多版本并发控制:
-
隐藏字段:
- 提供版本控制信息,判断事务的可见性。
-
Undo Log:
- 保存数据的历史版本,支持事务回滚和快照读。
-
Read View:
- 在事务启动时生成的元数据,用于确定哪些数据版本对事务可见。
MVCC 和锁机制的对比
| 特性 | 锁(悲观锁/乐观锁) | MVCC |
|---|---|---|
| 加锁开销 | 悲观锁需要加锁,开销较大;乐观锁无需加锁 | 不加锁,依赖多版本数据 |
| 并发性能 | 读写互斥,可能导致线程阻塞 | 读写分离,读操作不阻塞写 |
| 实现方式 | 直接加锁或通过版本号/CAS 判断 | 通过 Undo Log 和事务视图维护多版本 |
| 适用场景 | 并发冲突频繁的场景(悲观锁) | 读多写少的场景,且冲突较少 |
| 优缺点 | 加锁开销大,读写冲突会阻塞 | 空间开销较大,但读性能更优 |
MySQL 的多版本并发控制 (MVCC)
多版本并发控制 (MVCC, Multi-Version Concurrency Control) 是 MySQL 用于实现事务隔离的一种机制,主要应用于 InnoDB 存储引擎。通过 MVCC,MySQL 可以在高并发环境下实现 读写并行,同时减少锁的使用,提高性能。
快照读和当前读
-
快照读(Snapshot Read):
- 读取的是数据的快照版本(历史版本),即事务开始时的数据状态,而不是最新的。
- 常见的
SELECT语句都是快照读,除非显式使用加锁查询。
-
当前读(Current Read):
- 读取的是最新版本的数据,并且会对读取的数据加锁以确保一致性。
- 常见的当前读操作包括:
SELECT ... FOR UPDATESELECT ... LOCK IN SHARE MODEUPDATEDELETEINSERT
快照读和当前读的对比
| 操作类型 | 快照读(Snapshot Read) | 当前读(Current Read) |
|---|---|---|
| 使用场景 | 普通 SELECT 查询 | 加锁查询(SELECT ... FOR UPDATE 等) |
| 是否加锁 | 不加锁 | 加锁 |
| 数据版本 | 读取快照版本,使用 Undo Log | 读取当前版本,可能会阻塞 |
| 是否支持 MVCC | 支持 | 支持,但需要额外的锁操作 |
隐藏的系统列
InnoDB 存储引擎会为每一行记录添加了以下 三个隐藏的系统列,用于实现 MVCC:
| isDelete | DB_TRX_ID | DB_ROLL_PTR | RowID(可选) | id | name | password |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 是否删除 | 事务 ID | 回滚指针 | 隐藏的自增 ID。如果表未指定主键,系统会自建 | id | name | password |
| 字段名 | 含义 |
|---|---|
| isDelete | 标记该记录是否被逻辑删除,删除标志不是单独的字段,而是存储在记录头信息中,用户不可见。 |
| DB_TRX_ID | 记录每行数据最近一次修改(插入/更新)所对应的事务 ID(Read View中的事务ID)。 |
| DB_ROLL_PTR | 回滚指针,指向该记录的 undo log 日志,保存行的历史版本。 |
Undo Log(回滚日志)
Undo Log 是 InnoDB 存储引擎用于实现事务回滚、快照读(MVCC)的重要机制之一。它记录数据修改前的旧版本,并通过回滚指针(DB_ROLL_PTR)形成一条 Undo 日志链。
-
功能:
- 事务回滚:
- 当事务未提交或被回滚时,Undo Log 提供修改前的数据,用于恢复到原始状态,撤销未提交事务对数据库的影响。
- 多版本控制(MVCC):
- Undo Log 保存了数据的历史版本,通过回滚指针(
DB_ROLL_PTR),其他事务可以通过 Undo Log 获取旧版本数据。
- Undo Log 保存了数据的历史版本,通过回滚指针(
- 事务回滚:
-
Undo Log 的特性:
- 逻辑日志:
- 记录逻辑上的操作。例如:
- 删除一条记录时,Undo Log 会记录一个对应的“插入操作”。
- 更新一条记录时,Undo Log 会记录一个对应的“反向更新操作”。
- 记录逻辑上的操作。例如:
- 存储位置:
- Undo Log 存储在 回滚段 中。
- 逻辑日志:
-
Undo Log 的分类:
- Insert Undo Log:
- 记录事务插入数据时的日志。
- 特点:事务提交后即可丢弃,因为没有其他事务需要访问它。
- Update Undo Log:
- 记录事务更新或删除数据时的日志。
- 特点:事务提交后,仍需保留以支持快照读,只有当没有比该日志更早的
Read View存在时,才能删除。
- Insert Undo Log:
-
问题与优化:
- 长事务可能导致 Undo Log 无法及时清理,因为较早的
Read View仍然需要访问旧版本数据。这会导致存储空间占用过大,建议避免长时间未提交的事务。
- 长事务可能导致 Undo Log 无法及时清理,因为较早的
Read View(读视图)
Read View 是事务在执行快照读(Snapshot Read)时生成的一种快照机制,用于判断当前事务对哪些数据版本可见。
-
功能:
- Read View 确保事务在快照读时能够看到一致性的数据。
- 通过可见性算法(Visibility Algorithm)判断某个数据版本是否对当前事务可见。
-
Read View 的组成:
alive_trx_list:- 当前系统中活跃的事务 ID 列表,包含所有未提交事务的 ID。
up_limit_id:alive_trx_list中的最小事务 ID。
low_limit_id:- 系统当前分配的最大事务 ID 加 1。
可见性算法(Visibility Algorithm)
在生成 Read View 后,InnoDB 通过以下步骤判断数据版本(DB_TRX_ID)是否对当前事务可见, MVCC 的可重复读(Repeatable Read)隔离级别判断如下:
-
判断是否早于活跃事务的最小 ID:
- 如果
DB_TRX_ID < up_limit_id,表明该版本在生成 Read View 前已提交,对当前事务可见。
- 如果
-
判断是否晚于最新事务的最大 ID:
- 如果
DB_TRX_ID >= low_limit_id,表明该版本在生成 Read View 后才生成,对当前事务不可见。
- 如果
-
判断是否属于活跃事务:
- 如果
DB_TRX_ID在alive_trx_list中,说明生成 Read View 时该事务仍未提交,因此该版本对当前事务不可见。
- 如果
-
通过回滚指针查找可见版本:
- 如果数据版本不可见且
ROLL_PTR不为空,则通过ROLL_PTR指向的 Undo Log 查找更早的版本,重复上述判断,直到找到可见的版本。
- 如果数据版本不可见且
MVCC 支持的事务隔离级别
1. 读未提交(Read Uncommitted)
-
Read View:
- 不使用 Read View。
- 读取数据时直接读取最新版本,无论数据是否由其他事务提交。
-
可见性规则:
- 所有事务的最新修改版本对当前事务可见。
- 即使其他事务未提交的数据,也可以被读取(会发生脏读)。
-
特点:
- 无需 Undo Log,也不使用
alive_trx_list等 Read View 属性。
- 无需 Undo Log,也不使用
2. 读已提交(Read Committed)
-
Read View:
- 每次查询都会生成新的 Read View,因此每次查询的结果可能不同。
- Read View 只在当前查询的上下文中生效,不跨查询复用。
-
可见性规则:
- 如果
DB_TRX_ID小于up_limit_id(即数据版本在当前查询的 Read View 生成之前已提交),则该版本对当前事务可见。 - 如果
DB_TRX_ID在活跃事务列表中,说明该版本由未提交事务生成,对当前事务不可见。
- 如果
-
特点:
- 数据版本的可见性随着每次查询变化。
- 防止脏读,但可能发生不可重复读。
3. 可重复读(Repeatable Read)
-
Read View:
- 事务开始时生成一次 Read View,整个事务期间使用同一个快照,确保读取结果一致。
- 该 Read View 的属性(
up_limit_id、low_limit_id和alive_trx_list)在事务期间不会变化。
-
可见性规则:
- 如果
DB_TRX_ID < up_limit_id,说明数据版本在事务开始前已提交,对当前事务可见。 - 如果
DB_TRX_ID >= low_limit_id,说明数据版本在事务开始后生成,对当前事务不可见。 - 如果
DB_TRX_ID在alive_trx_list中,说明数据版本由未提交的事务生成,对当前事务不可见。
- 如果
-
特点:
- 读操作始终基于事务开始时生成的 Read View。
- 防止脏读和不可重复读,但可能发生幻读。
4. 串行化(Serializable)
-
Read View:
- 不使用 Read View。
- 通过加锁(如共享锁、排他锁)实现事务隔离。
-
可见性规则:
- 每次读取时都会加锁,确保当前读操作的可见性。
- 因为加锁阻塞了其他事务的修改或读取,因此不存在不可见的问题。
-
特点:
- 防止脏读、不可重复读和幻读。
- 并发性能较低,但数据一致性最高。
整体工作流程
-
事务修改数据时:
- 写入 Undo Log,保存旧版本数据。
- 更新
DB_TRX_ID和DB_ROLL_PTR。
-
事务执行快照读时:
- 生成 Read View,记录当前系统中活跃事务列表。
- 判断数据版本是否可见:
- 若不可见,使用
DB_ROLL_PTR查找历史版本。
- 若不可见,使用
-
事务提交时:
- Insert Undo Log 可直接删除。
- Update Undo Log 保留,用于支持其他事务的快照读。
-
事务回滚时:
- 通过 Undo Log 恢复旧版本数据,撤销事务的影响。
总结
-
MVCC 是 InnoDB 存储引擎中实现事务隔离和提高并发性能的关键机制。
-
通过维护多个数据版本和 Undo Log,实现快照读和当前读,避免了大量加锁操作。
-
Undo Log:
- 是 MVCC 的基础,记录旧版本数据,支持事务回滚和快照读。
- 分类为 Insert Undo Log 和 Update Undo Log。
-
Read View:
- 确保快照读的隔离性,通过可见性算法判断数据版本是否可见。
- 隔离级别的不同会影响 Read View 的生成时机。
-
两者配合:
- Undo Log 提供数据的历史版本,Read View 判断哪些版本对当前事务可见,共同实现事务的并发控制和一致性。
MVCC 的优点
-
提高并发性能:
- 快照读不需要加锁,避免了读写之间的冲突。
-
减少锁开销:
- 大量读操作可以通过读取历史版本完成,无需加锁,提高效率。
-
支持事务隔离:
- MVCC 能够在不同的隔离级别下提供一致的数据读取。
MVCC 的局限性
-
占用存储空间:
- Undo Log 的存在会增加存储开销,特别是长事务会导致 Undo Log 增长。
-
长事务的性能问题:
- 长事务可能会导致 Undo Log 不能被及时清理,增加性能开销。
-
仅适用于读写混合场景:
- 如果事务中大量是写操作,MVCC 的优势会减弱,因为写操作仍需加锁。
示例:MVCC 的快照读
1. 表结构
CREATE TABLE orders (id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,status VARCHAR(20)
);
2. 插入数据
INSERT INTO orders (status) VALUES ('pending'), ('shipped'), ('delivered');
3. 启动事务并模拟并发查询
事务 A:
START TRANSACTION;
SELECT * FROM orders; -- 快照读,读取事务开始时的版本
UPDATE orders SET status = 'cancelled' WHERE id = 1; -- 当前读,修改最新版本
事务 B:
START TRANSACTION;
SELECT * FROM orders WHERE id = 1; -- 读取事务 A 修改前的快照版本
结果:
- 事务 A 在事务 B 提交之前,可以看到修改后的状态。
- 事务 B 在事务 A 提交之前,读取的是修改前的状态。
历史文章
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