InnoDB的MVCC

什么是MVCC

MVCC即Multi-Version Concurrency Control，中文翻译过来叫多版本并发控制。

MVCC解决的问题

MySQl默认的存储引擎是InnoDB,默认的事务隔离级别是REPEATABLE RED（可重复度），这种事务隔离级别要求2个事务之间不能影响，而且还能支持并发，悲观锁无法达到这个性能要求。所以该隔离级别采用的是乐观锁的形式实现的，乐观锁采用的具体实现方式是：MVCCC

MVCC具体实现

InnoDB的MVCC是通过在每一行记录的后面保存2个隐藏的列来实现的。这2个列，一个保存了行的创建时间，一个保存了行的过期时间（删除时间）。这里储存的并不是世纪的时间值，而是系统版本号。每开始一个事务，系统版本号自动递增。事务开始时刻的版本号会作为当前事务的版本号（也可以理解为ID）

MVCC具体实现举例：

创建一张Person表：

create table Person(
id int primary key auto_increment,
name varchar(20)
);

假设系统的版本号从1开始

insert

InnoDB为新插入的每一行保存当前系统版本号作为版本号。第一个事务ID为1:

start transaction
insert into Person values(null,"zs");
insert into Person values(null,"ls");
insert into Person values(null,"ww");
commit

对应在数据中的表如下(后面两列是隐藏列,我们通过查询语句并看不到)

select

1. InnoDB只会查找版本早于当前事务版本的数据行（也就是行的系统版本号小于或等于当前事务的版本号），这样可以确保事务读取到的行，要么是事务开始前就已经存在的，要么是事务自生插入或修改过的。
2. 行的删除版本要么未定义（还没有数据对他进行删除操作），要么大于当前事务版本号（这样可以确保当前事务读到的行，在该事务之前未被删除）。

只有符合上述2个条件的记录，才能作为结果返回给查询

delete

InnoDB会为删除的每一行保存当前系统的版本号（事务ID）作为标识。

第二个事务：ID为2

start transaction; 
select * from Person; 
select * from Person; 
commit;

假设1：

假设在执行这个事务ID为2的过程中,刚执行到(1),这时,有另一个事务ID为3往这个表里插入了一条数据; 第三个事务ID为3;

start transaction;
insert into Person values(NULL,'tian');
commit;

这时表中的数据如下:

然后接着执行事务2中的(2),由于id=4的数据的创建时间(事务ID为3),执行当前事务的ID为2,而InnoDB只会查找事务ID小于等于当前事务ID的数据行,所以id=4的数据行并不会在执行事务2中的(2)被检索出来,在事务2中的两条select 语句检索出来的数据如下:

假设2

假设在执行这个事务ID为2的过程中,刚执行到(1),假设事务执行完事务3后，接着又执行了事务4;
第四个事务: ID为4

start transaction; 
delete from Person where id=1; 
commit;

此时数据库中的表如下:

接着执行事务ID为2的事务(2),根据SELECT 检索条件可以知道,它会检索创建时间(创建事务的ID)小于当前事务ID的行和删除时间(删除事务的ID)大于当前事务的行,而id=4的行上面已经说过,而id=1的行由于删除时间(删除事务的ID)大于当前事务的ID,所以事务2的(2)select * from yang也会把id=1的数据检索出来.所以,事务2中的两条select 语句检索出来的数据都如下:

UPDATE

InnoDB执行UPDATE，实际上是新插入了一行记录，并保存其创建时间为当前事务的ID，同时保存当前事务ID到要UPDATE的行的删除时间。

假设3：

假设在执行完事务2的(1)后又执行,其它用户执行了事务3,4,这时，又有一个用户对这张表执行了UPDATE操作:
第5个事务:ID为5

start transaction; 
update Person set name='Long' where id=2;
commit;

根据update的更新原则:会生成新的一行,并在原来要修改的列的删除时间列上添加本事务ID,得到表如下:

继续执行事务2的(2),根据select 语句的检索条件,得到下表:

还是和事务2中(1)select 得到相同的结果.

参考文章：
https://www.cnblogs.com/pautcher/p/7723422.html
https://segmentfault.com/a/1190000009374567
参考书籍：《高性能MySQL》