并发场景
最近做了一些分布式事务的项目，对事务的隔离性有了更深的认识，后续写文章聊分布式事务。今天就复盘一下单机事务的隔离性是如何实现的？
隔离的本质就是控制并发，如果SQL语句就是串行执行的。那么数据库的四大特性中就不会有隔离性这个概念了，也就不会有脏读，不可重复读，幻读等各种问题了
对数据库的各种并发操作，只有如下四种，写写，读读，读写和写读
写-写
事务A更新一条记录的时候，事务B能同时更新同一条记录吗？
答案肯定是不能的，不然就会造成脏写问题，那如何避免脏写呢？答案就是加锁
读-读
MySQL读操作默认情况下不会加锁，所以可以并行的读
读-写 和 写-读
基于各种场景对并发操作容忍程度不同，MySQL就搞了个隔离性的概念。你自己根据业务场景选择隔离级别。
√ 为会发生，×为不会发生
| 隔离级别 | 脏读 | 不可重复读 | 幻读 |
|---|---|---|---|
| read uncommitted（未提交读） | √ | √ | √ |
| read committed（提交读） | × | √ | √ |
| repeatable read（可重复读） | × | × | √ |
| serializable （可串行化） | × | × | × |
所以你看，MySQL是通过锁和隔离级别对MySQL进行并发控制的
MySQL中的锁
行级锁
InnoDB存储引擎中有如下两种类型的行级锁
- 共享锁（Shared Lock，简称S锁），在事务需要读取一条记录时，需要先获取改记录的S锁
- 排他锁（Exclusive Lock，简称X锁），在事务要改动一条记录时，需要先获取该记录的X锁
如果事务T1获取了一条记录的S锁之后，事务T2也要访问这条记录。如果事务T2想再获取这个记录的S锁，可以成功，这种情况称为锁兼容，如果事务T2想再获取这个记录的X锁，那么此操作会被阻塞，直到事务T1提交之后将S锁释放掉
如果事务T1获取了一条记录的X锁之后，那么不管事务T2接着想获取该记录的S锁还是X锁都会被阻塞，直到事务1提交，这种情况称为锁不兼容。
多个事务可以同时读取记录，即共享锁之间不互斥，但共享锁会阻塞排他锁。排他锁之间互斥
S锁和X锁之间的兼容关系如下
| 兼容性 | X锁 | S锁 |
|---|---|---|
| X锁 | 互斥 | 互斥 |
| S锁 | 互斥 | 兼容 |
update，delete，insert 都会自动给涉及到的数据加上排他锁，select 语句默认不会加任何锁
那什么情况下会对读操作加锁呢？
- select … lock in share mode，对读取的记录加S锁
- select … for update ，对读取的记录加X锁
- 在事务中读取记录，对读取的记录加S锁
- 事务隔离级别在 SERIALIZABLE 下，对读取的记录加S锁
InnoDB中有如下三种锁
- Record Lock：对单个记录加锁
- Gap Lock：间隙锁，锁住记录前面的间隙，不允许插入记录
- Next-key Lock：同时锁住数据和数据前面的间隙，即数据和数据前面的间隙都不允许插入记录
写个Demo演示一下
CREATE TABLE `girl` (
`id` int(11) NOT NULL,
`name` varchar(255),
`age` int(11),
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;
insert into girl values
(1, '西施', 20),
(5, '王昭君', 23),
(8, '貂蝉', 25),
(10, '杨玉环', 26),
(12, '陈圆圆', 20);
Record Lock
对单个记录加锁
如把id值为8的数据加一个Record Lock，示意图如下
Record Lock也是有S锁和X锁之分的，兼容性和之前描述的一样。
SQL执行加什么样的锁受很多条件的制约，比如事务的隔离级别，执行时使用的索引（如，聚集索引，非聚集索引等），因此就不详细分析了，举几个简单的例子。
-- READ UNCOMMITTED/READ COMMITTED/REPEATABLE READ 利用主键进行等值查询
-- 对id=8的记录加S型Record Lock
select * from girl where id = 8 lock in share mode;
-- READ UNCOMMITTED/READ COMMITTED/REPEATABLE READ 利用主键进行等值查询
-- 对id=8的记录加X型Record Lock
select * from girl where id = 8 for update;
Gap Lock
锁住记录前面的间隙，不允许插入记录
MySQL在可重复读隔离级别下可以通过MVCC和加锁来解决幻读问题
当前读：加锁
快照读：MVCC
但是该如何加锁呢？因为第一次执行读取操作的时候，这些幻影记录并不存在，我们没有办法加Record Lock，此时可以通过加Gap Lock解决，即对间隙加锁。
如一个事务对id=8的记录加间隙锁，则意味着不允许别的事务在id=8的记录前面的间隙插入新记录，即id值在(5, 8)这个区间内的记录是不允许立即插入的。直到加间隙锁的事务提交后，id值在(5, 8)这个区间中的记录才可以被提交
我们来看如下一个SQL的加锁过程
-- REPEATABLE READ 利用主键进行等值查询
-- 但是主键值并不存在
-- 对id=8的聚集索引记录加Gap Lock
SELECT * FROM girl WHERE id = 7 LOCK IN SHARE MODE;
由于id=7的记录不存在，为了禁止幻读现象（避免在同一事务下执行相同的语句得到的结果集中有id=7的记录），所以在当前事务提交前我们要预防别的事务插入id=7的记录，此时在id=8的记录上加一个Gap Lock即可，即不允许别的事务插入id值在(5, 8)这个区间的新记录
给大家提一个问题，Gap Lock只能锁定记录前面的间隙，那么最后一条记录后面的间隙该怎么锁定？
其实mysql数据是存在页中的，每个页有2个伪记录
- Infimum记录，表示该页面中最小的记录
- upremum记录，表示该页面中最大的记录
为了防止其它事务插入id值在(12, +∞)这个区间的记录，我们可以给id=12记录所在页面的Supremum记录加上一个gap锁，此时就可以阻止其他事务插入id值在(12, +∞)这个区间的新记录
Next-key Lock
同时锁住数据和数据前面的间隙，即数据和数据前面的间隙都不允许插入记录
所以你可以这样理解Next-key Lock=Record Lock+Gap Lock
-- REPEATABLE READ 利用主键进行范围查询
-- 对id=8的聚集索引记录加S型Record Lock
-- 对id>8的所有聚集索引记录加S型Next-key Lock（包括Supremum伪记录）
SELECT * FROM girl WHERE id >= 8 LOCK IN SHARE MODE;
因为要解决幻读的问题，所以需要禁别的事务插入id>=8的记录，所以
- 对id=8的聚集索引记录加S型Record Lock
- 对id>8的所有聚集索引记录加S型Next-key Lock（包括Supremum伪记录）
表级锁
表锁也有S锁和X锁之分
在对某个表执行select，insert，update，delete语句时，innodb存储引擎是不会为这个表添加表级别的S锁或者X锁。
在对表执行一些诸如ALTER TABLE，DROP TABLE这类的DDL语句时，会对这个表加X锁，因此其他事务对这个表执行诸如SELECT INSERT UPDATE DELETE的语句会发生阻塞
在系统变量autocommit=0，innodb_table_locks = 1时，手动获取InnoDB存储引擎提供的表t的S锁或者X锁，可以这么写
对表t加表级别的S锁
lock tables t read
对表t加表级别的X锁
lock tables t write
如果一个事务给表加了S锁，那么
- 别的事务可以继续获得该表的S锁
- 别的事务可以继续获得表中某些记录的S锁
- 别的事务不可以继续获得该表的X锁
- 别的事务不可以继续获得表中某些记录的X锁
如果一个事务给表加了X锁，那么
- 别的事务不可以继续获得该表的S锁
- 别的事务不可以继续获得表中某些记录的S锁
- 别的事务不可以继续获得该表的X锁
- 别的事务不可以继续获得表中某些记录的X锁
所以修改线上的表时一定要小心，因为会使大量事务阻塞，目前有很多成熟的修改线上表的方法，不再赘述
隔离级别
读未提交：每次读取最新的记录，没有做特殊处理
串行化：事务串行执行，不会产生并发
所以我们重点关注读已提交和可重复读的隔离实现！
这两种隔离级别是通过MVCC（多版本并发控制）来实现的，本质就是MySQL通过undolog存储了多个版本的历史数据，根据规则读取某一历史版本的数据，这样就可以在无锁的情况下实现读写并行，提高数据库性能
那么undolog是如何存储修改前的记录？
对于使用InnoDB存储引擎的表来说，聚集索引记录中都包含下面2个必要的隐藏列
trx_id：一个事务每次对某条聚集索引记录进行改动时，都会把该事务的事务id赋值给trx_id隐藏列
roll_pointer：每次对某条聚集索引记录进行改动时，都会把旧的版本写入undo日志中。这个隐藏列就相当于一个指针，通过他找到该记录修改前的信息
如果一个记录的name从貂蝉被依次改为王昭君，西施，会有如下的记录，多个记录构成了一个版本链
为了判断版本链中哪个版本对当前事务是可见的，MySQL设计出了ReadView的概念。4个重要的内容如下
m_ids：在生成ReadView时，当前系统中活跃的事务id列表
min_trx_id：在生成ReadView时，当前系统中活跃的最小的事务id，也就是m_ids中的最小值
max_trx_id：在生成ReadView时，系统应该分配给下一个事务的事务id值
creator_trx_id：生成该ReadView的事务的事务id
当对表中的记录进行改动时，执行insert，delete，update这些语句时，才会为事务分配唯一的事务id，否则一个事务的事务id值默认为0。
max_trx_id并不是m_ids中的最大值，事务id是递增分配的。比如现在有事务id为1，2，3这三个事务，之后事务id为3的事务提交了，当有一个新的事务生成ReadView时，m_ids的值就包括1和2，min_trx_id的值就是1，max_trx_id的值就是4
执行过程如下：
- 如果被访问版本的trx_id=creator_id，意味着当前事务在访问它自己修改过的记录，所以该版本可以被当前事务访问
- 如果被访问版本的trx_id<min_trx_id，表明生成该版本的事务在当前事务生成ReadView前已经提交，所以该版本可以被当前事务访问
- 被访问版本的trx_id>=max_trx_id，表明生成该版本的事务在当前事务生成ReadView后才开启，该版本不可以被当前事务访问
- 被访问版本的trx_id是否在m_ids列表中
4.1 是，创建ReadView时，该版本还是活跃的，该版本不可以被访问。顺着版本链找下一个版本的数据，继续执行上面的步骤判断可见性，如果最后一个版本还不可见，意味着记录对当前事务完全不可见
4.2 否，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
好了，我们知道了版本可见性的获取规则，那么是怎么实现读已提交和可重复读的呢？
其实很简单，就是生成ReadView的时机不同
举个例子，先建立如下表
CREATE TABLE `girl` (
`id` int(11) NOT NULL,
`name` varchar(255),
`age` int(11),
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;
Read Committed
Read Committed（读已提交），每次读取数据前都生成一个ReadView
下面是3个事务执行的过程，一行代表一个时间点
先分析一下5这个时间点select的执行过程
- 系统中有两个事务id分别为100，200的事务正在执行
- 执行select语句时生成一个ReadView，mids=[100,200]，min_trx_id=100，max_trx_id=201，creator_trx_id=0（select这个事务没有执行更改操作，事务id默认为0）
- 最新版本的name列为西施，该版本trx_id值为100，在mids列表中，不符合可见性要求，根据roll_pointer跳到下一个版本
- 下一个版本的name列王昭君，该版本的trx_id值为100，也在mids列表内，因此也不符合要求，继续跳到下一个版本
- 下一个版本的name列为貂蝉，该版本的trx_id值为10，小于min_trx_id，因此最后返回的name值为貂蝉
再分析一下8这个时间点select的执行过程
- 系统中有一个事务id为200的事务正在执行（事务id为100的事务已经提交）
- 执行select语句时生成一个ReadView，mids=[200]，min_trx_id=200，max_trx_id=201，creator_trx_id=0
- 最新版本的name列为杨玉环，该版本trx_id值为200，在mids列表中，不符合可见性要求，根据roll_pointer跳到下一个版本
- 下一个版本的name列为西施，该版本的trx_id值为100，小于min_trx_id，因此最后返回的name值为西施
当事务id为200的事务提交时，查询得到的name列为杨玉环。
Repeatable Read
Repeatable Read（可重复读），在第一次读取数据时生成一个ReadView
可重复读因为只在第一次读取数据的时候生成ReadView，所以每次读到的是相同的版本，即name值一直为貂蝉，具体的过程上面已经演示了两遍了，我这里就不重复演示了，相信你一定会自己分析了。
参考博客
[1]https://souche.yuque.com/bggh1p/8961260/gyzlaf
[2]https://zhuanlan.zhihu.com/p/35477890
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