mysql隔离级别加锁情况_MySQL数据库事务各隔离级别加锁情况--read committed amp;amp; MVCC...
上节回顾
上篇记录了我对MySQL 事务 隔离级别read uncommitted的理解。
这篇记录我对 MySQL 事务隔离级别 read committed & MVCC 的理解。
前言
可以很负责人的跟大家说,MySQL 中的此隔离级别不单单是通过加锁实现的,实际上还有repeatable read 隔离级别,其实这两个隔离级别效果的实现还需要一个辅助,这个辅助就是MVCC-多版本并发控制,但其实它又不是严格意义上的多版本并发控制,是不是很懵,没关系,我们一一剖析。
目录
1.单纯加锁是怎么实现 read committed 的?
2.真实的演示情况是什么样子的?
3.MVCC 实现原理?
4.对于InnoDB MVCC 实现原理的反思
1.单纯加锁是怎么实现 read committed 的?
从此隔离级别效果入手:事务只能读其他事务已提交的的记录。
数据库事务隔离级别的实现,InnoDB 支持行级锁,写时加的是行级排他锁(X lock),那么当其他事务访问另一个事务正在update (除select操作外其他操作本质上都是写操作)的同一条记录时,事务的读操作会被阻塞。所以只能等到记录(其实是索引上的锁)上的排他锁释放后才能进行访问,也就是事务提交的时候。这样确实能实现read commited隔离级别效果。
数据库这样做确实可以实现 事务只能读其他事务已提交的的记录 的效果,但是这是很低效的一种做法,为什么呢?因为对于大部分应用来说,读操作是多于写操作的,当写操作加锁时,那么读操作全部被阻塞,这样会导致应用的相应能力受数据库的牵制。
2.真实的演示情况是什么样子的?
看如下操作:
1.开启两个客户端实例,设置事务隔离级别为read committed,并各自开启事务。
set transaction isolation level read committed;
set autocommit = 0;
begin;
2.客户端1做更新操作:
update test set name = '测试' where id =32;
结果如下图所示:
3.客户端2做查询操作:
select name from test where id = 32;
结果如下所示:
这时估计你有疑问了,正在 被客户端1 upate 的记录,客户端2还能无阻塞的读到,而且读到的是未更改之前的数据。
那就是 InnoDB 的辅助打得好,因为内部使用了 MVCC 机制,实现了一致性非阻塞读,大大提高了并发读写效率,写不影响读,且读到的事记录的镜像版本。
下面开始介绍 MVCC 原理。
3.MVCC 实现原理
网上对 MVCC 实现原理 的讲述五花八门,良莠不齐。
包括《高性能MySQL》对 MVCC 的讲解只是停留在表象,并没有结合源码去分析。当然绝大多数人还是相信这本书的,从来没有进行深剖,思考。
如下是 《高性能MySQL》对 MVCC实现原理 的描述:
"InnoDB的 MVCC ,是通过在每行记录的后面保存两个隐藏的列来实现的。这两个列,
一个保存了行的创建时间,一个保存了行的过期时间,
当然存储的并不是实际的时间值,而是系统版本号。"
就是这本书,蒙蔽了真理,害人不浅。
我们还是看源码吧:
1.记录的隐藏列
其实有三列
在Mysql中MVCC是在Innodb存储引擎中得到支持的,Innodb为每行记录都实现了三个隐藏字段:
6字节的事务ID(DB_TRX_ID)
7字节的回滚指针(DB_ROLL_PTR)
隐藏的ID
6字节的事物ID用来标识该行所述的事务,7字节的回滚指针需要了解下Innodb的事务模型。
2.MVCC 实现的依赖项
MVCC 在mysql 中的实现依赖的是 undo log 与 read view。
1.undo log: undo log中记录的是数据表记录行的多个版本,也就是事务执行过程中的回滚段,其实就是MVCC 中的一行原始数据的多个版本镜像数据。
2.read view: 主要用来判断当前版本数据的可见性。
3.undo log
undo log是为回滚而用,具体内容就是copy事务前的数据库内容(行)到undo buffer,在适合的时间把undo buffer中的内容刷新到磁盘。undo buffer与redo buffer一样,也是环形缓冲,但当缓冲满的时候,undo buffer中的内容会也会被刷新到磁盘;与redo log不同的是,磁盘上不存在单独的undo log文件,所有的undo log均存放在主ibd数据文件中(表空间),即使客户端设置了每表一个数据文件也是如此。
我们通过行的更新过程来看下undo log 是如何形成的?
3.1 行的更新过程
下面演示下事务对某行记录的更新过程:
初始数据行
F1~F6是某行列的名字,1~6是其对应的数据。后面三个隐含字段分别对应该行的事务号和回滚指针,假如这条数据是刚INSERT的,可以认为ID为1,其他两个字段为空。
2.事务1更改该行的各字段的值
当事务1更改该行的值时,会进行如下操作:
用排他锁锁定该行
记录redo log
把该行修改前的值Copy到undo log,即上图中下面的行
修改当前行的值,填写事务编号,使回滚指针指向undo log中的修改前的行
3.事务2修改该行的值
与事务1相同,此时undo log,中有有两行记录,并且通过回滚指针连在一起。
4.read view 判断当前版本数据项是否可见
在innodb中,创建一个新事务的时候,innodb会将当前系统中的活跃事务列表(trx_sys->trx_list)创建一个副本(read view),副本中保存的是系统当前不应该被本事务看到的其他事务id列表。当用户在这个事务中要读取该行记录的时候,innodb会将该行当前的版本号与该read view进行比较。
具体的算法如下:
设该行的当前事务id为trx_id_0,read view中最早的事务id为trx_id_1, 最迟的事务id为trx_id_2。
如果trx_id_0< trx_id_1的话,那么表明该行记录所在的事务已经在本次新事务创建之前就提交了,所以该行记录的当前值是可见的。跳到步骤6.
如果trx_id_0>trx_id_2的话,那么表明该行记录所在的事务在本次新事务创建之后才开启,所以该行记录的当前值不可见.跳到步骤5。
如果trx_id_1<=trx_id_0<=trx_id_2, 那么表明该行记录所在事务在本次新事务创建的时候处于活动状态,从trx_id_1到trx_id_2进行遍历,如果trx_id_0等于他们之中的某个事务id的话,那么不可见。跳到步骤5.
从该行记录的DB_ROLL_PTR指针所指向的回滚段中取出最新的undo-log的版本号,将它赋值该trx_id_0,然后跳到步骤2.
将该可见行的值返回。
需要注意的是,新建事务(当前事务)与正在内存中commit 的事务不在活跃事务链表中。
对应代码如下:
函数:read_view_sees_trx_id。
read_view中保存了当前全局的事务的范围:
【low_limit_id, up_limit_id】
1. 当行记录的事务ID小于当前系统的最小活动id,就是可见的。
if (trx_id < view->up_limit_id) {
return(TRUE);
}
2. 当行记录的事务ID大于当前系统的最大活动id,就是不可见的。
if (trx_id >= view->low_limit_id) {
return(FALSE);
}
3. 当行记录的事务ID在活动范围之中时,判断是否在活动链表中,如果在就不可见,如果不在就是可见的。
for (i = 0; i < n_ids; i++) {
trx_id_t view_trx_id
= read_view_get_nth_trx_id(view, n_ids - i - 1);
if (trx_id <= view_trx_id) {
return(trx_id != view_trx_id);
}
}
5 事务隔离级别的影响
但是:对于两张不同的事务隔离级别
tx_isolation='READ-COMMITTED': 语句级别的一致性:只要当前语句执行前已经提交的数据都是可见的。
tx_isolation='REPEATABLE-READ'; 语句级别的一致性:只要是当前事务执行前已经提交的数据都是可见的。
针对这两张事务的隔离级别,使用相同的可见性判断逻辑是如何做到不同的可见性的呢?
6.不同隔离级别下read view的生成原则
这里就要看看read_view的生成机制:
1. read-commited:
函数:ha_innobase::external_lock
if (trx->isolation_level <= TRX_ISO_READ_COMMITTED
&& trx->global_read_view) {
/At low transaction isolation levels we let
each consistent read set its own snapshot/
read_view_close_for_mysql(trx);
即:在每次语句执行的过程中,都关闭read_view, 重新在row_search_for_mysql函数中创建当前的一份read_view。
这样就可以根据当前的全局事务链表创建read_view的事务区间,实现read committed隔离级别。
2. repeatable read:
在repeatable read的隔离级别下,创建事务trx结构的时候,就生成了当前的global read view。
使用trx_assign_read_view函数创建,一直维持到事务结束,这样就实现了repeatable read隔离级别。
正是因为6中的read view 生成原则,导致在不同隔离级别()下,read committed 总是读最新一份快照数据,而repeatable read 读事务开始时的行数据版本。
4.InnoDB MVCC 实现原理的深刻反思
上述更新前建立undo log,根据各种策略读取时非阻塞就是MVCC,undo log中的行就是MVCC中的多版本,这个可能与我们所理解的MVCC有较大的出入。
一般我们认为MVCC有下面几个特点:
每行数据都存在一个版本,每次数据更新时都更新该版本
修改时Copy出当前版本随意修改,个事务之间无干扰
保存时比较版本号,如果成功(commit),则覆盖原记录;失败则放弃copy(rollback)
就是每行都有版本号,保存时根据版本号决定是否成功,听起来含有乐观锁的味道。。。,而
Innodb的实现方式是:
事务以排他锁的形式修改原始数据
把修改前的数据存放于undo log,通过回滚指针与主数据关联
修改成功(commit)啥都不做,失败则恢复undo log中的数据(rollback)
二者最本质的区别是,当修改数据时是否要排他锁定,如果锁定了还算不算是MVCC?
Innodb的实现真算不上MVCC,因为并没有实现核心的多版本共存,undo
log中的内容只是串行化的结果,记录了多个事务的过程,不属于多版本共存。但理想的MVCC是难以实现的,当事务仅修改一行记录使用理想的MVCC模式
是没有问题的,可以通过比较版本号进行回滚;但当事务影响到多行数据时,理想的MVCC据无能为力了。
比如,如果Transaciton1执行理想的MVCC,修改Row1成功,而修改Row2失败,此时需要回滚Row1,但因为Row1没有被
锁定,其数据可能又被Transaction2所修改,如果此时回滚Row1的内容,则会破坏Transaction2的修改结果,导致
Transaction2违反ACID。
理想MVCC难以实现的根本原因在于企图通过乐观锁代替二段提交。修改两行数据,但为了保证其一致性,与修改两个分布式系统中的数据并无区别,
而二提交是目前这种场景保证一致性的唯一手段。二段提交的本质是锁定,乐观锁的本质是消除锁定,二者矛盾,故理想的MVCC难以真正在实际中被应
用,Innodb只是借了MVCC这个名字,提供了读的非阻塞而已。
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