懵了！女朋友突然问我MVCC实现原理

发布时间：2025-11-05 01:05:18 来源：云智核 作者：IT科技

【.com原创稿件】都知道事务的懵女可重复读级别实现原理是使用 MVCC 实现的，那么你对 MVCC 的朋友底层实现原理知道多少呢!面试高频点，你值得拥有。现原

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MVCC 到底是懵女什么?

MVCC 即多版本控制器，其特点就是朋友在同一时间，不同事务可以读取到不同版本的现原数据，从而去解决脏读和不可重复读的懵女问题。

这样的朋友解释你看了不下几十遍了吧!但是你真的理解什么是多版本控制器吗?

最近小 Q 跟自己的女朋友需要搬到新家，由于出小区的现原的时候需要支付当月的物业费。于是懵女小 Q 跟自己的女朋友同时登陆了小区提供的物业缴费系统。

假设小 Q 正在查当月需要缴纳的朋友费用是多少，然后进行支付的现原时候，香港云服务器此时小 Q 查询的懵女这条数据是已经被锁定的。

那么小 Q 女朋友是朋友无法访问该数据的，直至小 Q 支付完成或者退出系统将悲观锁释放，现原小 Q 的女朋友才可以查询到数据。

悲观锁保证在同一时间只能有一个线程访问，默认数据在访问的时候会产生冲突，然后在整个过程都加上了锁。

这样的系统对于站在程序员的角度看就是毫无用户体验感，如果多个人需要同时访问一条信息，只能在一台设备上看喽!

在小 Q 查看物业费欠费情况，并且支付的同时，小 Q 的女朋友也可以访问到该数据。

乐观锁认为即使在并发环境下，也不会产生冲突问题，所以不会去做加锁操作。而是在数据提交的时候进行检测，如果发现有冲突则返回冲突信息。

小结：Innodb 的 MVCC 机制就是服务器租用乐观锁的一种体现，读不加锁，读写不冲突，在不加锁的情况下能让多个事务进行并发读写，并且解决读写冲突问题，极大的提高系统的并发性。

悲观锁、乐观锁

锁按照粒度分为表锁、行锁、页锁;按照使用方式分为共享锁、排它锁;根据思想分为乐观锁、悲观锁。

无论是乐观锁、悲观锁都只是一种思想而已，并不是实际的锁机制，这点一定要清楚。

悲观锁实际为悲观并发控制，缩写 PCC。

悲观锁持消极态度，认为每一次访问数据时，总是会发生冲突，因此，每次访问必须先锁住数据，完成访问后在释放锁。b2b信息网

保证在同一时间只有单个线程可以访问，实现数据的排它性。同时悲观锁使用数据库自身的锁机制实现，可以解决读-写，写-写的冲突。

那么在什么场景下可以使用悲观锁呢?悲观锁适用于在写多读少的并发环境下使用，虽然并发效率不高，但是保证了数据的安全性。

跟悲观锁一样，乐观锁实际为乐观并发控制，缩写为OCC。

乐观锁相对于悲观锁而言，认为即使在并发环境下，外界对数据的操作不会产生冲突，所以不会去加锁，而是会在提交更新的时候才会正式的对数据的冲突与否进行检测。

如果发现冲突，要么再重试一次，要么切换为悲观的策略。乐观并发控制要解决的是数据库并发场景下的写-写冲突，指用无锁的方式去解决。

MVCC 解决了哪些问题

在事务并发的情况下会产生以下问题：

MVCC 在 Innodb 存储引擎的实现主要是为了提高数据库并发能力，用更好的方式去处理读–写冲突，同时做到不加锁、非阻塞并发读写。

但是 MVCC 可以解决脏读，不可重复读，MVCC 使用快照读解决了部分幻读问题，但是在修改时还是使用的当前读，所以还是存在幻读问题，幻读的问题最终就是使用间隙锁解决。

当前读、快照读

在了解 MVCC 是如何解决事务并发带来的问题之前，需要先明白俩个概念，当前读、快照读。

给读操作加上共享锁、排它锁，DML 操作加上排它锁，这些操作就是当前读。

共享锁、排它锁也被称之为读锁、写锁。共享锁与共享锁是共存的，但是如果要修改、添加、删除时，必须等到共享锁释放才可进行操作。

因为在 Innodb 存储引擎中，DML 操作都会隐式添加排它锁。所以说当前读所读取的记录就是最新的记录，读取数据时加上锁，保证其他事务不能修改当前记录。

如果你看到这里就默认你对隔离级别有一定的了解哈!快照读的前提是隔离级别不是串行级别，串行级别的快照读会退化成当前读。

快照读的出现旨在提高事务并发性，其实现基于本文的主角 MVCC 即多版本控制器。

MVCC 可以认为就是行锁的一个变种，但是它在很多情况下避免了加锁操作。所以说快照读读取的数据有可能不是最新的，而是之前版本的数据。

为什么要提到快照读呢!因为在 read-view 就是通过快照读生成的，为了防止后文概念模糊，所以在这里进行说明。

不加锁的简单的 select 都属于快照读：

与之对应的则是当前读，给 select 加上共享锁、排它锁：

MVCC 实现三大要素

终于来到本文最终要的部分了，前边的叙述都是为了原理这一块做的铺垫。

在这之前需要知道 MVCC 只在 REPEATABLE READ(可重复读) 和 READ COMMITTED(已读提交)这俩种隔离级别下适用。

MVCC 实现原理是由俩个隐式字段、undo 日志、Read view 来实现的。

在 Innodb 存储引擎中，在有聚簇索引的情况下每一行记录中都会隐藏俩个字段，如果没有聚簇索引则还有一个 6byte 的隐藏主键。

这俩个隐藏列一个记录的是何时被创建的，一个记录的是什么时候被删除。这里不要理解为是记录的是时间，存储的是事务 ID。

俩个隐式字段为 DB_TRX_ID，DB_ROLL_PTR，没有聚簇索引还会有 DB_ROW_ID 这个字段：

隐式字段实际还有一个 delete flag 隐藏字段，即记录被更新或删除，这里的删除并不代表真的删除，而是将这条记录的 delete flag 改为 true(这里埋下一个伏笔，数据库的删除是真的删除吗?)

之前对 undo log 的作用只提到了回滚操作实现原子性，现在需要知道的另一个作用就是实现 MVCC 多版本控制器。

undo log 细分为俩种：

在 Innodb 中 insert 产生的 undo log 在提交事务之后就会被删除，因为新插入的数据没有历史版本，所以无需维护 undo log。

update 和 delete 操作产生的 undo log 都属于一种类型，在事务回滚时需要，而且在快照读时也需要，则需要维护多个版本信息。

只有在快照读和事务回滚不涉及该日志时，对应的日志才会被 purge 线程统一删除。

purge 线程会清理 undo log 的历史版本，同样也会清理 del flag 标记的记录。

写到这里关于 undo log 在 MVCC 中的作用估计还是蒙圈的。

undo log 在 MVCC 中的作用：undo log 保存的是一个版本链，也就是使用 DB_ROLL_PTR 这个字段来连接的。当数据库执行一个 select 语句时会产生一致性视图 read view。

那么这个 read view 是由在查询时所有未提交事务 ID 组成的数组，数组中最小的事务 ID 为 min_id 和已创建的最大事务 ID 为 max_id 组成，查询的数据结果需要跟 read-view 做比较从而得到快照结果。

所以说 undo log 在 MVCC 中的作用就是为了根据存储的事务 ID 做比较，从而得到快照结果。

假设一开始的数据为下图：

此时执行了一条更新的 SQL 语句：

那么 undo log 的记录就会发生变化，也就是说当执行一条更新语句时会把之前的原有数据拷贝到 undo log 日志中。

同时你可以看见最新的一条记录在末尾处连接了一条线，也就是说 DB_ROLL_PTR 记录的就是存放在 undo log 日志的指针地址。

最终有可能需要通过指针来找到历史数据：

④read-view

当执行 SQL 语句查询时会产生一致性视图，也就是 read-view，它是由查询的那一时间所有未提交事务 ID 组成的数组，和已经创建的最大事务 ID 组成的。

在这个数组中最小的事务 ID 被称之为 min_id，最大事务 ID 被称之为 max_id，查询的数据结果要根据 read-view 做对比从而得到快照结果。

于是就产生了以下的对比规则，这个规则就是使用当前的记录的 trx_id 跟 read-view 进行对比，对比规则如下。

如果落在 trx_id

如果落在 trx_id>max_id，表示此版本是由将来启动的事务生成的，是肯定不可见的。

如果落在 min_id<=trx_id<=max_id 会存在俩种情况：

在这里还有一个特殊情况那就是对于已经删除的数据，在之前的 undo log 日志讲述时说了 update 和 delete 是同一种类型的 undo log，同样也可以认为 delete 就是 update 的特殊情况。

当删除一条数据时会将版本链上最新的数据复制一份，然后将 trx_id 修改为删除时的 trx_id，同时在该记录的头信息中存在一个 delete flag 标记，将这个标记写上 true，用来表示当前记录已经删除。

在查询时按照版本链的规则查到对应的记录，如果 delete flag 标记位为 true，意味着数据已经被删除，则不返回数据。

如果你对这里的 read-view 的生成和版本链对比规则不懂，不要着急，也不要在这里浪费时间，请继续往下看，我会使用一个简单的案例和一个复杂的案例给大家重现上述的规则。

MVCC 底层原理

下图是准备的素材，这里应该都理解 select 返回的结果为 niuniu，即事务 102 修改后的结果：

在上图中可以看到有三个事务在进行。事务 ID 为 100、101 是修改的其他表，只有事务 ID 为 102 修改的需要查询的这张表。

接下来看看 select 这一列查询返回的结果是不是就是事务 ID 为 102 修改的结果。

此时生成的 read-view 为 [100,101],102，那么现在就可以返回去看一下 read-view 规则，在这里事务 ID100 就是 min_id，事务 ID102 就是 max_id。

这个 select 语句返回结果肯定是 niuniu。那么接下来看一下在 MVCC 中是如何查找数据的。

当前版本链：

那么就会拿着这个 trx_id 为 102 进行比对，会发现这个 102 就是 max_id，然后你再看一下版本链的对比规则中第三种情况。

如果落在 min_id<=trx_id<=max_id 会存在俩种情况。此时信息就已经非常明确了，事务 ID102 是没有在数组中的，所以表示这个版本是已经提交的事务生成的，那么就是可见的呗!

毫无疑问查询会返回 niuniu 这个值，先通过这个简单的案例让你对版本链有一个简单的理解，接下来将使用一个比较繁琐的案例再来跟大家演示一遍。

本例要求知道 select 的第二次查询结果。深黑色字体。同样是在 kaka 那一条记录的基础上。

当事务 ID100 俩次更新后，版本链也会改变，此时的版本链如下图。红色部分为最新数据，蓝色数据为 undo log 的版本链数据。

对于此时生成的 read-view 你会有什么疑问，在 RR 级别也就是可重复读的隔离级别下。

当在一个事务下执行查询时，所有的 read-view 都是沿用的第一条查询语句生成的。

那此时的 read-view 也就是[100,101],102。

看一下底层查找步骤：

为了让大家体会一下可重复读级别生成的 read-view 是根据在同一事务中第一条快照读产生的，再来看一个案例。

此时的事务 ID101 也再对数据更新两次，然后在进行查询看一下会返回什么值：

经过案例一、案例二的熟悉，现在对 undo log 的版本链和对比规则已经有了一定的了解了吧!

案例三就不在那么详细的说明了，此时的版本链如下：

此时的 read-view 依然为[100,101],102。

那么首先会根据事务 101 去版本链对比，事务 101 和事务 100 都会落在 min_id<=trx_id<=max_id 这个区间，并且还都在数组中，所以数据是不可见的。

那么继续往版本链中寻找就会到事务 102，这个是最大的事务 ID 并且不在数组中，所以是可见的。

于是最终的返回结果还是 niuniu。

可以看到个案例三的图不同的是新增了一个查询语句，那么假设这两条语句执行的时间都是一致的，它们返回的结果会相同吗?

案例三查询到的值为 niuniu：

其实现在版本链跟案例三也是一致的：

那么来理一下寻找过程：

小结：在同一个事务中进行查询，会沿用第一次查询语句生成的 read-view(前提是隔离级别是在可重复读)。

通过以上的四个案例，在版本链寻找过程中，可以总结出一个小技巧：

根据这个小技巧你可以很快的得知此版本是否可见：

总结

阅读本文后，在面试过程中极大可能会遇到的问题就是聊聊你对 MVCC 的认识。

本文内容从浅到深，从什么是 MVCC 到 MVCC 的底层实现，一步一步地陈述了 MVCC 的实现原理。

本文简单总结：

作者：咔咔

编辑：陶家龙

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