都是同样条件的mysql select语句，为什么读到的内容却不一样？

心已赠人 2023-09-23 16:04 71阅读 0赞

假设当前数据库里有下面这张表。

![format_png][]

老规矩，以下内容还是默认发生在innodb引擎的**可重复读隔离级别**下。

![format_png 1][]

大家可以看到，**线程1**，同样都是读 `age >= 3` 的数据。第一次读到**1条数据**，这个是原始状态。这之后线程2将id=2的age字段也改成了3。

线程1此时再读两次，一次读到的结果还是原来的**1条**，另一次读的结果却是**2条**，**区别在于加没加for update。**

为什么同样条件下，都是读，读出来的数据却不一样呢？

可重复读不是要求每次读出来的内容要一样吗？

要回答这个问题。

我需要从盘古是怎么开天辟地这个话题开始聊起。

不好意思。

失态了。

那就从事务是怎么回滚的开始聊起吧。

### 事务的回滚是怎么实现的 ###

我们在执行事务的时候，一般都是下面这样的格式

begin;
    操作1;
    操作2;
    操作3;
    xxxxx
    ....
    commit;
    复制代码

在提交事务之前，会执行各种操作，里面可以包含各种逻辑。

只要是执行逻辑，那就**有可能**会报错。

回想下事务的`ACID`里有个`A`，**原子性**，整个事务就是个整体，要么一起成功，要么一起失败。

![format_png 2][]

如果失败了的话，那就要让执行到一半的事务有能力回到没执行事务前的状态，这就是**回滚**。

执行事务的代码就类似写成下面这样。

begin;
    try:
    	操作1;
      操作2;
      操作3;
      xxxxx
      ....
      commit;
    except Exception:
    	rollback;
    复制代码

如果执行`rollback`能回到事务执行前的状态的话，那说明mysql需要知道某些行，执行事务前的数据长什么样子。

那数据库是怎么做到的呢？

这就要提到**undo日志**了，它记录了某一行数据，在执行事务前是怎么样的。

比如`id=1`那行数据，`name`字段从\*\*"小白"**更新成了**"小白debug"\*\*，那就会新增一个undo日志，用于记录之前的数据。

![format_png 3][]

由于同时并发执行的事务可以有很多，于是可能会有很多undo日志，日志里加入事务的id（`trx_id`）字段，用于标明这是哪个事务下产生的undo日志。

同时将它们用**链表的形式**组织起来，在undo日志里加入一个指针（`roll_pointer`），指向上一个undo日志，于是就形成了一条**版本链**。

![format_png 4][]

有了这个版本链，当某个事务执行到一半发现失败时，就直接回滚，这时候就可以顺着这个版本链，回到执行事务前的状态。

### 当前读和快照读是什么 ###

有了上面的undo日志版本链之后，我们可以看到**最新的数据在表头**，在这之后的都是一个个旧的数据版本。不管是最新的，还是旧的数据版本，我们都叫它数据**快照**。

**当前读**，读的就是版本链的表头，也就是**最新的数据**。

**快照读**，读的就是版本链里的其中一个快照，当然如果这个快照正好就是表头，那此时快照读和当前读的结果一样。

![format_png 5][]

我们平时执行的普通select语句，比如下面这种，就是**快照读**。

select * from user where phone_no=2；
    复制代码

而特殊的select语句，比如在`select`后面加上`lock in share mode`或`for update`，都属于**当前读**。

除此之外`insert，update，delete`操作都属于**写操作**，既然写，那必然是写最新的数据，所以都会引发当前读。

那么问题来了。

**当前读**，读的是版本链的**表头**，那么执行当前读的时候，有没有可能恰好有其他事务，生成更加新的快照，替代当前表头，成为新的表头呢，**那这时候岂不是读的不是最新数据了？**

答案是**不会**，不管是select ... for update这些（特殊的）读操作，还是insert、update这些写操作，**都会对这行数据加锁**。而生成undo日志快照，也是在**写操作**的情况下生成的，执行写操作前**也需要获得锁**。所以写操作需要阻塞等待**当前读**完成后，获得锁后才能更新版本链。

### read view ###

数据库里可以同时并发执行非常多的事务, **每个事务都会被分配一个事务ID, 这个 ID 是递增的，越新的事务，ID 越大。**

而数据表里某行数据的undo日志版本链，每个undo日志上面也有一个事务id (`trx_id`)，它是创建这个undo日志的**事务id**。

并不是所有事务都会生成undo日志，也就是说某行数据的undo日志版本链上只有**部分**事务的id。但是，**所有**事务都有可能会访问这行数据对应的版本链。而且版本链上虽然有很多undo日志快照，但也不是所有undo日志都能被读，毕竟有些undo日志，创建它们的事务还没提交呢，人家随时可能失败并回滚。

现在的问题就成了，**现在有一个事务，通过快照读的方式去读undo日志版本链，那它能读哪些快照？并且它应该读哪个快照？**

这里就要引入一个**read view**的概念。它就像是一个有上下边界的滑动窗口。

整个数据库里有那么多事务，这些事务分为已经提交（commit）的，和没提交的。没提交的，意味着这些事务还在进行中，也就是所谓的**活跃事务**。所有的活跃事务的id，组成**m\_ids**。而这其中最小的事务id就是read view的**下边界，叫min\_trx\_id。**

产生read view的那一刻，**所有事务里最大的事务id**，加个1，就是这个read view的**上边界，叫max\_trx\_id。**

概念太多，有点乱？没事的，继续往下看，后面会有例子的。

事务能读哪些快照

有了这些基础信息之后，我们先看下事务在read view下，他**能读哪些快照呢？**

记住一个大前提：**事务只能读到自己产生的undo日志数据（事务提不提交都行），或者是其他事务已经提交完成的数据**。

现在事务（假设就叫**事务A**吧）有了read view之后，不管看哪个undo日志版本链，我们都可以把read view往版本链上一放。版本链就被分成了好几部分。

![format_png 6][]

*  **版本链快照的trx\_id < read view的min\_trx\_id**
    
    从上面的描述中，我们可以知道read view的m\_ids来源于数据库所有**活跃事务的id**，而最小的min\_trx\_id就是read view的下边界，因为事务id是根据时间递增的，所以**如果版本链快照的trx\_id比 min\_trx\_id 还要小，那这些肯定都是非活跃（已经提交）的事务id，这些快照都能被事务A读到。**
 *  **版本链快照的trx\_id >= read view的max\_trx\_id**
    
    max\_trx\_id是在**事务A创建read view的那一刻产生的**，它比**那时候**所有数据库已知的事务id都还要大。所以如果undo日志版本链上的某个快照上含有比 max\_trx\_id 还要大的 trx\_id，那说明这个快照已经超出事务A的"理解范围了"，它不该被读到。
 *  **read view的min\_trx\_id <= 版本链快照的trx\_id < read view的max\_trx\_id**
    
     *  如果版本链快照的trx\_id正好就是事务A的id，那正好是它自己生成的undo日志快照，那不管有没有提交，**都能读**。
     *  如果版本链快照的trx\_id正好在活跃事务m\_ids中, 那这些事务数据都还没提交，所以事务A不能读到它们
     *  除了上面两种情况外，剩下的都是**已经提交**的事务数据，可以放心读。

事务会读哪个快照

上面提到，事务在read view的可见范围里，有机会能读到N多快照。但那么**多快照版本，事务具体会读哪个快照呢？**

事务会**从表头开始**遍历这个undo日志版本链，它会拿每个undo日志里的trx\_id去跟自己的read view的上下边界去做判断。**第一个出现的小于max\_trx\_id的快照**。

*  如果快照是自己产生，那**提不提交都行**，就决定是读它了。
 *  如果快照是别人产生的，且**已经提交完成**了，那也行，决定读它了。

比如下图，`undo日志1`正好小于`max_trx_id`，且事务已经提交，那么就读它了。

![format_png 7][]

MVCC是什么

像上面这种，维护一个多快照的**undo日志版本链**，事务根据自己的`read view`去决定具体读那个undo日志**快照**，最理想的情况下是每个事务都读自己的一份快照，然后在这个快照上做自己的逻辑，只有在写数据的时候，才去操作最新的行数据，这样**读和写就被分开了**，比起单行数据没有快照的方式，它能更好的解决读写冲突，所以数据库并发性能也更好。其实这就是面试里常问的**MVCC**，全称**M**ulti-**V**ersion **C**oncurrency **C**ontrol，即**多版本并发控制。**

![format_png 8][]

### 四个隔离级别是怎么实现的 ###

之前的写的[一篇文章][Link 1]最后留了个问题，四个隔离级别是怎么实现的。

知道了**undo日志版本链**和**MVCC**之后，我们再回过头来看下这个问题。

![format_png 9][]

**读未提交**，每次读到的都是最新的数据，也不管数据行所在的事务是否提交。实现也很简单，只需要每次都读undo日志版本链的**链表头**（最新的快照）就行了。

与读未提交不同，**读提交和可重复读隔离级别都是基于MVCC的read view实现的**，反过来说, **MVCC也只会出现在这两个隔离级别里**。

**读已提交**隔离级别，**每次执行普通select，都会重新生成一个新的read view**，然后拿着这个**最新的read view**到某行数据的版本链上挨个遍历，找到第一个合适的数据。这样就能做到每次都读到其他事务最新**已提交**的数据。

**可重复读**隔离级别下的事务只会在**第一次**执行**普通select**时生成`read view`，后续不管执行几次普通select，都会**复用**这个 read view。这样就能保持每次读的时候都是在同一标准下进行读取，那读到的数据也会是一样的。

**串行化**目的就是让并发事务看起来就像单线程执行一样，那实现也很简单，**和读未提交隔离级别一样**，串行化隔离界别下事务只读undo日志链的链表头，也就是**最新版本的快照**，并且就算是普通select，也会在版本链的**最新快照**上加入**读锁**。这样其他事务想写，也得等这个读锁释放掉才行。所有对这行数据进行操作的事务，都老老实实地阻塞等待加锁，一个接一个进行处理，从效果上看就跟单线程处理一样。

### 再看文章开头的例子 ###

我们用上面提到的概念，重新回到文章开头的例子，梳理一遍。

![format_png 10][]

我们**假设**数据库一开始的三条数据，都是由`trx_id=1`的事务`insert`生成的。

于是数据表一开始长下面这样。每行数据只有一个快照。注意快照里，`trx_id`填的是创建它们的事务id，也就是刚刚提到的事务`1`。`roll_pointer`原本应该指向insert产生的undo日志，为了简化，这里写为`null`（insert undo日志在事务提交后可以被清理掉）。

![format_png 11][]

下面这个图，还是文章开头的图，这里放出来是为了方便大家，不用划回去看了。

![format_png 12][]

在**线程1**启动事务，我们假设它的事务`trx_id=2`，**第一次执行普通select，是快照读**，在**可重复读**隔离级别，会生成一个`read view`。当前这个数据库，活跃事务只有它一个，那`m_ids =[2]`。 m\_ids里最小的id，也就是`min_trx_id=2`。max\_trx\_id是当前最大数据库事务id（只有它自己，所以也是2），加个1，也就是`max_trx_id=3`

![format_png 13][]

此时**线程1**的事务，拿着这个read view去读数据库表。

因为这三条数据的trx\_id=1都小于min\_trx\_id=2，都属于可见范围，因此能读到这三条数据的所有快照，最后返回符合条件（age>=3）的数据，有1条。

这时候事务2，假设它的事务`trx_id=3`，执行更新操作，生成新的undo日志快照。

![format_png 14][]

此时线程1**第二次执行普通select**，还是**快照读**，由于是可重复读，会复用之前的read view，再执行一次读操作，这里重点关注id=2的那行数据，从版本链表头开始遍历，**第一个快照trx\_id=3** `>=` **read view的max\_trx\_id=3**，因此不可读，遍历下一个快照**trx\_id=1** `<` **min\_trx\_id=2**，可读。于是id=2的那行数据，还是拿到age=2，而不是更新后的age=3，因此快照读结果还是只有**1条**数据符合age>=3。

但是线程1**第三次读，执行select for update**，就成了**当前读**了，直接读undo日志版本链里**最新的那行快照**，于是能读到id=2，age=3，所以最终结果返回**符合age>=3的数据有2条**。

总的来说就是，由于快照读和当前读，读数据的规则不同，我们看到了不一样的结果。

看到这里，大家应该理解了，所谓的可重复读**每次读**都要读到一样的数据，这里头的\*\*"读"**，指的是**快照读\*\*。

如果下次面试官问你，**可重复读隔离级别下每次读到的数据都是一样的吗？**

你该知道怎么回答了吧？

### 总结 ###

*  事务通过undo日志实现回滚的功能，从而实现事务的原子性（Atomicity）。
 *  多个事务生成的undo日志构成一条版本链。**快照读**时事务根据read view来决定具体读哪个快照。**当前读**时事务直接读最新的快照版本。
 *  mysql的innodb引擎通过MVCC提升了读写并发。

[format_png]: https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/1314578a755371c95f19ef65eac6023e.webp?x-oss-process=image/format,png
[format_png 1]: https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/a68c44c7cb70f190a636b8eefec32e46.webp?x-oss-process=image/format,png
[format_png 2]: https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/9862e7cf4e57a85c7de975754b120747.webp?x-oss-process=image/format,png
[format_png 3]: https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/5f9bf71ff76541ab3839460f3867bc82.webp?x-oss-process=image/format,png
[format_png 4]: https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/eb86457d6825c6ac89b452bf1c743a31.webp?x-oss-process=image/format,png
[format_png 5]: https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/c2ba7fd0919dca7e816abcfc3beed596.webp?x-oss-process=image/format,png
[format_png 6]: https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/0ca83dd12b4e25715244f835d2e612c8.webp?x-oss-process=image/format,png
[format_png 7]: https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/52fe1ea6c45a3fa7376e4540fe8a2448.webp?x-oss-process=image/format,png
[format_png 8]: https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/952d38db17fce37badcd081e85d17bbd.webp?x-oss-process=image/format,png
[Link 1]: https://link.juejin.cn?target=https%3A%2F%2Fmp.weixin.qq.com%2Fs%2F2UxF7GJrAW2nY8bB57ZogQ
[format_png 9]: https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/68f51fd6de68f0717204bc1ecee43f97.webp?x-oss-process=image/format,png
[format_png 10]: https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/7474e8496ded072936f20fd91b602e9e.webp?x-oss-process=image/format,png
[format_png 11]: https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/ebf5946882f65b2cf099b282f855b851.webp?x-oss-process=image/format,png
[format_png 12]: https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/9f6dc9f8ea64abbb2a4090994c451927.webp?x-oss-process=image/format,png
[format_png 13]: https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/a50402586e6326550c42fc3af8c039ad.webp?x-oss-process=image/format,png
[format_png 14]: https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/528f05ccb0ebac43a31679d543b27c75.webp?x-oss-process=image/format,png