mysql是如何实现可重复读的？

一个事务要更新一行，如果刚好有另外一个事务拥有这一行的行锁，会被锁住，进入等待状态。既然进入了等待状态，那么等到这个事务自己获取到行锁要更新数据的时候，它读到的值又是什么呢?

可重复读隔离级别下，事务在启动的时候就“拍了个整个库的快照”。如果一个库有100G，那么我启动一个事务，MySQL就要拷⻉100G的数据出来，这个过程得多慢啊。但是平时事务执行起来却是非常快的。不是全部拷贝出来那是怎么实现的呢?

InnoDB里面每个事务有一个唯一的事务ID，叫作transaction id。它是在事务开始的时候向InnoDB的事务系统申请的，是按申请顺序严格递增的。

而每行数据也都是有多个版本的。每次事务更新数据的时候，都会生成一个新的数据版本，并且把transaction id赋值给这个数 据版本的事务ID，记为row trx_id。同时，旧的数据版本要保留，并且在新的数据版本中，能够有信息可以直接拿到它。

数据表中的一行记录，其实可能有多个版本(row)，每个版本有自己的row trx_id。

图中虚线框里是同一行数据的4个版本，当前最新版本是V4，k的值是22，它是被transaction id 为25的事务更新的，因此它的row trx_id也是25。语句更新会生成undo log(回滚日志)，图中的三个虚线箭头，就是undo log。

按照可重复读的定义，一个事务启动的时候，能够看到所有已经提交的事务结果。但是之后，这个事务执行期间，其他事务的更新对它不可⻅。

一个事务只需要在启动的时候声明说，“以我启动的时刻为准，如果一个数据版本是在我启动之前生成的，就认如果是我启动以后才生成的，我就不认，我必须要找到它的上一个版本”。

如果“上一个版本”也不可⻅，那就得继续往前找。如果是这个事务自己更新的数据，它自己还是要认的。

在实现上， InnoDB为每个事务构造了一个数组，用来保存这个事务启动瞬间，当前正在“活跃”的所有事务ID。“活跃”指的就 是，启动了但还没提交。数组里面事务ID的最小值记为低水位，当前系统里面已经创建过的事务ID的最大值加1记为高水位。 这个视图数组和高水位，就组成了当前事务的一致性视图(read-view)。而数据版本的可⻅性规则，就是基于数据的row trx_id和这个一致性视图的对比结果得到的。

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。

回到我们最开始的表格，看看最后执行的结果是多少。做如下假设:

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]。为了简化分析，我先把其他干扰语句去掉，只画出跟事务A查询逻辑有关的 *** 作:

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。

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的视图数组是先生成的，之后事务C才提交，不是应该看不⻅(1,2)吗，怎么能算出(1,3)来?

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 *** 作。 所以，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” ( current read )。

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。

select语句如果加锁，也是当前读。

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)。

事务C’的不同是，更新后并没有⻢上提交，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?

两阶段锁协议，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。

回到最初的问题，事务的可重复读的能力是怎么实现的?

这张图本人觉得总结得挺好的，在一般的互联网项目中，基本上用的都是Innodb引擎，一般只涉及到的都是行级锁，但是如果sql语句中不带索引进行 *** 作，可能会导致锁表，这是不推荐的，性能非常低，可能会导致全表扫描等，行锁的具体实现算法有以下几种mysql特有的锁：

Record Lock(记录锁):单个行记录的锁,一般是唯一索引或者主键上的加锁

Gap Lock(间隙锁):锁定一个区间，但是不包括自身，开区间的锁，RR级别才会有间隙锁，间隙锁的唯一目的是防止区间数据的插入，所以间隙锁与间隙锁之间是不会相互阻塞的

Next-key Lock(临键锁):与间隙锁的区别是包括自身，是左开右闭区间，RR级别才会有

加锁规则里面，包含了两个“原则”、两个“优化”和一个“bug”。

原则 1：加锁的基本单位是 next-key lock，希望你还记得，next-key lock 是前开后闭区间。

原则 2：查找过程中访问到的对象才会加锁。

优化 1：索引上的等值查询，给唯一索引加锁的时候，next-key lock 退化为行锁。

优化 2：索引上的等值查询，向右遍历时且最后一个值不满足等值条件的时候，next-key lock 退化为间隙锁。

一个 bug：唯一索引上的范围查询会访问到不满足条件的第一个值为止。

举例来说明上述的原则：

建表

插入数据：

INSERT INTO t ( id , c , d ) VALUES (0, 0, 0)

INSERT INTO t ( id , c , d ) VALUES (5, 5, 10)

INSERT INTO t ( id , c , d ) VALUES (10, 10, 10)

INSERT INTO t ( id , c , d ) VALUES (15, 15, 15)

INSERT INTO t ( id , c , d ) VALUES (20, 20, 20)

INSERT INTO t ( id , c , d ) VALUES (25, 25, 25)

例子1：锁表

因为d字段上没有建索引，所以涉及该字段的查询加锁会锁住整个表

因为d字段上面没有建立索引，所以事务1执行后会导致整个表被锁，后面所有的 *** 作都会在等待整个表锁被释放

例子2：主键/唯一索引 记录锁

id字段为主键，而且事务1查询命中了唯一的记录，默认是加Next-key Lock，区间是（0，5]，但是根据优化1，唯一索引/主键上的等值查询，会退化为行锁，所以只会锁5这个记录。

例子3：主键/唯一索引上的间隙锁

由于表 t 中没有 id=7 的记录，所以用我们上面提到的加锁规则判断一下的话：根据原则 1，加锁单位是 next-key lock，事务1加锁范围就是 (5,10]；同时根据优化 2，这是一个等值查询 (id=7)，而 id=10 不满足查询条件，next-key lock 退化成间隙锁，因此最终加锁的范围是 (5,10)，所以事务2会阻塞，事务3执行成功。

例子4：普通索引上的间隙锁

c字段是普通索引，事务1执行时默认是对区间（0,5]加间隙锁，根据优化2，非唯一索引/主键会继续向右遍历，找到10，所以最终的加锁为（0，5]的Next-Key锁+(5，10)的间隙锁，所以事务2阻塞，事务3成功。

例子5：间隙锁与行锁

事务1默认的Next-Key锁区间是(0，5],根据优化2会向右遍历，找到不满足查询条件的10，退化成间隙锁，所以事务1的锁是（0，5]的Next-Key锁+(5，10)的间隙锁，这两个锁与行锁是冲突的，而事务2申请的Next-Key锁是和事务1一样，但是c=5的行锁与事务1冲突，所以产生了阻塞，如果改为update t set d=1000 where c=6因为此时产生的间隙锁为（5，10），而间隙锁与间隙锁是不冲突的，不会产生阻塞

例子6：lock in share mode锁覆盖索引

事务1存在覆盖索引的情况，不会去回表，lock in share mode这种情况下只会锁c字段索引，而事务2是对主键加行锁，所以两者不存在冲突。

例子7：主键/唯一索引上的范围查询

开始执行的时候，要找到第一个 id=10 的行，因此本该是 Next-Key Lock(5,10]，根据优化 1， 主键 id 上的等值条件，退化成行锁，只加了 id=10 这一行的行锁。范围查找就往后继续找，找到 id=15 这一行停下来，因此需要加 Next-Key Lock(10,15]，所以事务3是冲突的。

例子8：普通索引上的范围查询

开始执行时，找到第一个满足条件的行10，加锁Next-Key Lock(5,10]，因为不是唯一索引，所以不会退化，继续向后面找，找到15这一行停下来，因此需要加 Next-Key Lock(10,15]，因为是范围查询，所以锁不会退化。

快照读： 通过MVCC实现，该技术不仅可以保证innodb的可重复读，而且可以防止幻读，但是他读取的数据虽然是一致的，但是数据是历史数据。

简单的select *** 作(不包括 select … lock in share mode, select … for update)

当前读： 要做到保证数据是一致的，同时读取的数据是最新的数据,innodb提供了next-key lock，即gap锁与行锁结合来实现。

select … lock in share mode

select … for update

insert

update

delete

自己理解：

简单的select是快照读，快照读实现可提交读，可重复读和幻读是通过MVCC+ReadView实现的,而当前读实现这几种是通过锁来实现的,为了说明具体原理,下面介绍下MVCC和ReadView概念，所以简单的select是通过乐观锁实现的，当前读是通过悲观锁实现的。

参考文章：

https://www.sohu.com/a/302045871_411876

https://www.jianshu.com/p/d1aba64b5c03

https://www.jianshu.com/p/32904ee07e56

逻辑备份备份数据要小得多. 3x-10x 尺寸差异并不少见。

更容易解析备份数据库. 在物理备份中,在出现严重问题时候，如校验失败。如果我们不能将数据库恢复 ，想知道InnoDB内部数据结构，或者修复损坏是十分困难的。比起物理备份我们更加相逻辑备份。

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