面试官灵魂的一击：你懂MySQL事务吗？

上图是数据库版本可见性规则，对于当前事务的启动瞬间来说，一个数据版本的row trx_id，有以下几种可能：

1. 如果落在绿色部分，表示这个版本是已提交的事务或者是当前事务自己生成的，这个数据是可见的；

2. 如果落在灰色部分，表示这个版本是由将来启动的事务生成的，是肯定不可见的；

3. 如果落在粉色部分，那就包括两种情况

• (a) 若 row trx_id在数组中，表示这个版本是由还没提交的事务生成的，不可见；

• (b) 若 row trx_id不在数组中，表示这个版本是已经提交了的事务生成的，可见。

比如，对于图2中的数据来说，如果有一个事务，它的低水位是21，那么当它访问这一行数据时，就会从V4通过U3计算出V3，所以在它看来，这一行的值是11。

你看，有了这个声明后，系统里面随后发生的更新，是不是就跟这个事务看到的内容无关了呢？因为之后的更新，生成的版本一定属于上面的2或者3(a)的情况，而对它来说，这些新的数据版本是不存在的，所以这个事务的快照，就是“静态”的了。

所以你现在知道了，InnoDB利用了所有数据都有多个版本的这个特性，实现了“秒级创建快照”的能力。

接下来我们用一个例子来巩固一下MVCC的知识，例子如下：

下面是一个只有两行的表的初始化语句。

mysql> CREATE TABLE `t` (
  `id` int(11) NOT NULL,
  `k` int(11) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB;
insert into t(id, k) values(1,1),(2,2);

begin/start transaction命令并不是一个事务的起点，在执行到它们之后的第一个操作InnoDB表的语句，事务才真正启动。如果你想要马上启动一个事务，可以使用start transaction with consistent snapshot这个命令。

还需要注意的是，我们的例子中如果没有特别说明，都是默认autocommit=1。

在这个例子中，事务C没有显式地使用begin/commit，表示这个update语句本身就是一个事务，语句完成的时候会自动提交。事务B在更新了行之后查询; 事务A在一个只读事务中查询，并且时间顺序上是在事务B的查询之后。

让我们想一下图中的三个事务，分析一下事务A的语句返回的结果是什么？

答案：事务B查到的k的值是3，而事务A查到的k的值是1，是不是感到有点奇怪？

接下来我们用假设分析法，进行如下的假设：

1. 事务A开始前，系统里面只有一个活跃事务ID是99；

2. 事务A、B、C的版本号分别是100、101、102，且当前系统里只有这四个事务；

3. 三个事务开始前，(1,1）这一行数据的row trx_id是90。

这样，事务A的视图数组就是[99,100], 事务B的视图数组是[99,100,101], 事务C的视图数组是[99,100,101,102]。

为了便于我们分析，接下来我们通过一个图去分析，如下图所示：

这里需要说明一下，start transaction with consistent snapshot;的意思是从这个语句开始，创建一个持续整个事务的一致性快照。所以，在读提交隔离级别下，这个用法就没意义了，等效于普通的start transaction。

从图中可以看到，第一个有效更新是事务C，把数据从(1,1)改成了(1,2)。这时候，这个数据的最新版本的row trx_id是102，而90这个版本已经成为了历史版本。

第二个有效更新是事务B，把数据从(1,2)改成了(1,3)。这时候，这个数据的最新版本（即row trx_id）是101，而102又成为了历史版本。

你可能注意到了，在事务A查询的时候，其实事务B还没有提交，但是它生成的(1,3)这个版本已经变成当前版本了。但这个版本对事务A必须是不可见的，否则就变成脏读了。

好，现在事务A要来读数据了，它的视图数组是[99,100]。当然了，读数据都是从当前版本读起的。所以，事务A查询语句的读数据流程是这样的：

1. 找到(1,3)的时候，判断出row trx_id=101，比高水位大，处于红色区域，不可见；

2. 接着，找到上一个历史版本，一看row trx_id=102，比高水位大，处于红色区域，不可见；

3. 再往前找，终于找到了（1,1)，它的row trx_id=90，比低水位小，处于绿色区域，可见。

这样执行下来，虽然期间这一行数据被修改过，但是事务A不论在什么时候查询，看到这行数据的结果都是一致的，所以我们称之为一致性读。

这个判断规则是我通过一些资料和高性能MYSQL中从代码逻辑直接转译过来的，但是正如你所见，用于人肉分析可见性很麻烦。

一个数据版本，对于一个事务视图来说，除了自己的更新总是可见以外，有三种情况：

1. 版本未提交，不可见；

2. 版本已提交，但是是在视图创建后提交的，不可见；

3. 版本已提交，而且是在视图创建前提交的，可见。

现在，我们用这个规则来判断图4中的查询结果，事务A的查询语句的视图数组是在事务A启动的时候生成的，这时候：

• (1,3)还没提交，属于情况1，不可见；

• (1,2)虽然提交了，但是是在视图数组创建之后提交的，属于情况2，不可见；

• (1,1)是在视图数组创建之前提交的，可见。

你看，去掉数字对比后，只用时间先后顺序来判断，分析起来是不是轻松多了。所以，后面我们就都用这个规则来分析。

这时候你是不是有一个这样的疑问：事务B的update语句，如果按照一致性读，好像结果不对哦？

事务B的视图数组是先创建的，之后事务C才提交，不是应该看不见(1,2)吗，怎么能算出(1,3)来？

确实如此，如果事务B在更新之前查询一次数据，这个查询返回的k的值确实是1。

但是，当它要去更新数据的时候，就不能再在历史版本上更新了，否则事务C的更新就丢失了。

因此，事务B此时的set k=k+1是在（1,2）的基础上进行的操作，这里就用到了这样一条规则：更新数据都是先读后写的，而这个读，只能读当前的值，称为**当前读。

因此，在更新的时候，当前读拿到的数据是(1,2)，更新后生成了新版本的数据(1,3)，这个新版本的row trx_id是101。所以，在执行事务B查询语句的时候，一看自己的版本号是101，最新数据的版本号也是101，是自己的更新，可以直接使用，所以查询得到的k的值是3。

这里我们提到了一个概念，叫作当前读。其实，除了update语句外，select语句如果加锁，也是当前读。

因此，如果把事务A的查询语句select * from t where id=1修改一下，加上lock in share mode或 for update，也都可以读到版本号是101的数据，返回的k的值是3。下面这两个select语句，就是分别加了读锁（S锁，共享锁）和写锁（X锁，排他锁）。

mysql> select k from t where id=1 lock in share mode;
mysql> select k from t where id=1 for update;

假设事务C不是马上提交的，而是变成了下面的事务C’，会怎么样呢？如下图所示：

事务C’的不同是，更新后并没有马上提交，在它提交前，事务B的更新语句先发起了。前面说过了，虽然事务C’还没提交，但是(1,2)这个版本也已经生成了，并且是当前的最新版本。那么，事务B的更新语句会怎么处理呢？

这时候，我们的两阶段锁协议就要上场了。事务C’没提交，也就是说(1,2)这个版本上的写锁还没释放。而事务B是当前读，必须要读最新版本，而且必须加锁，因此就被锁住了，必须等到事务C’释放这个锁，才能继续它的当前读。

那么回到之前的隔离界别中的事务的可重复读的能力是怎么实现的？

可重复读的核心就是一致性读（consistent read）；而事务更新数据的时候，只能用当前读。如果当前的记录的行锁被其他事务占用的话，就需要进入锁等待。

而读提交的逻辑和可重复读的逻辑类似，它们最主要的区别是：

1. 在可重复读隔离级别下，只需要在事务开始的时候创建一致性视图，之后事务里的其他查询都共用这个一致性视图；

2. 在读提交隔离级别下，每一个语句执行前都会重新算出一个新的视图。

接下来再看一下，在读提交隔离级别下，事务A和事务B的查询语句查到的k，分别应该是多少呢？如下图所示：

可以看到此时事务A的查询语句的视图数组是在执行这个语句的时候创建的，时间线上(1,2)、(1,3)的生成时间都在创建这个视图数组的时刻之前。

但是，在这个时刻：(1,3)还没提交，属于情况1，不可见；(1,2)提交了，属于情况3，可见。所以，这时候事务A查询语句返回的是k=2。显然地，事务B查询结果k=3。

六、总结

本文从底层分析了MySQL的事务原理，希望对你们有所帮助，最后别忘了点赞哟！！！