mvcc

一、 事务是指对系统进行的一组操作，为了保证系统的完整性，事务需要具有ACID特性，具体如下：
1. 原子性（Atomic）
     一个事务包含多个操作，这些操作要么全部执行，要么全都不执行。实现事务的原子性，要支持回滚操作，在某个操作失败后，回滚到事务执行之前的状态。
     回滚实际上是一个比较高层抽象的概念，大多数DB在实现事务时，是在事务操作的数据快照上进行的（比如，MVCC），并不修改实际的数据，如果有错并不会提交，所以很自然的支持回滚。
     而在其他支持简单事务的系统中，不会在快照上更新，而直接操作实际数据。可以先预演一边所有要执行的操作，如果失败则这些操作不会被执行，通过这种方式很简单的实现了原子性。
2. 一致性（Consistency）
     一致性是指事务使得系统从一个一致的状态转换到另一个一致状态。事务的一致性决定了一个系统设计和实现的复杂度。事务可以不同程度的一致性：
     强一致性：读操作可以立即读到提交的更新操作。
     弱一致性：提交的更新操作，不一定立即会被读操作读到，此种情况会存在一个不一致窗口，指的是读操作可以读到最新值的一段时间。
     最终一致性：是弱一致性的特例。事务更新一份数据，最终一致性保证在没有其他事务更新同样的值的话，最终所有的事务都会读到之前事务更新的最新值。如果没有错误发生，不一致窗口的大小依赖于：通信延迟，系统负载等。
     其他一致性变体还有：
     单调一致性：如果一个进程已经读到一个值，那么后续不会读到更早的值。
     会话一致性：保证客户端和服务器交互的会话过程中，读操作可以读到更新操作后的最新值。
3. 隔离性（Isolation）
     并发事务之间互相影响的程度，比如一个事务会不会读取到另一个未提交的事务修改的数据。在事务并发操作时，可能出现的问题有：
     脏读：事务A修改了一个数据，但未提交，事务B读到了事务A未提交的更新结果，如果事务A提交失败，事务B读到的就是脏数据。
     不可重复读：在同一个事务中，对于同一份数据读取到的结果不一致。比如，事务B在事务A提交前读到的结果，和提交后读到的结果可能不同。不可重复读出现的原因就是事务并发修改记录，要避免这种情况，最简单的方法就是对要修改的记录加锁，这回导致锁竞争加剧，影响性能。另一种方法是通过MVCC可以在无锁的情况下，避免不可重复读。
     幻读：在同一个事务中，同一个查询多次返回的结果不一致。事务A新增了一条记录，事务B在事务A提交前后各执行了一次查询操作，发现后一次比前一次多了一条记录。幻读是由于并发事务增加记录导致的，这个不能像不可重复读通过记录加锁解决，因为对于新增的记录根本无法加锁。需要将事务串行化，才能避免幻读。
     事务的隔离级别从低到高有：
     Read Uncommitted：最低的隔离级别，什么都不需要做，一个事务可以读到另一个事务未提交的结果。所有的并发事务问题都会发生。
     Read Committed：只有在事务提交后，其更新结果才会被其他事务看见。可以解决脏读问题。
     Repeated Read：在一个事务中，对于同一份数据的读取结果总是相同的，无论是否有其他事务对这份数据进行操作，以及这个事务是否提交。可以解决脏读、不可重复读。
     Serialization：事务串行化执行，隔离级别最高，牺牲了系统的并发性。可以解决并发事务的所有问题。
     通常，在工程实践中，为了性能的考虑会对隔离性进行折中。
4. 持久性（Durability）
     事务提交后，对系统的影响是永久的。

二、mvcc

在并发读写数据库时，读操作可能会不一致的数据（脏读）。为了避免这种情况，需要实现数据库的并发访问控制，最简单的方式就是加锁访问。由于，加锁会将读写操作串行化，所以不会出现不一致的状态。但是，读操作会被写操作阻塞，大幅降低读性能。在Java concurrent包中，有copyonwrite系列的类，专门用于优化读远大于写的情况。而其优化的手段就是，在进行写操作时，将数据copy一份，不会影响原有数据，然后进行修改，修改完成后原子替换掉旧的数据，而读操作只会读取原有数据。通过这种方式实现写操作不会阻塞读操作，从而优化读效率。而写操作之间是要互斥的，并且每次写操作都会有一次copy，所以只适合读大于写的情况。

MVCC的原理与copyonwrite类似，全称是Multi-Version Concurrent Control，即多版本并发控制。在MVCC协议下，每个读操作会看到一个一致性的snapshot，并且可以实现非阻塞的读。MVCC允许数据具有多个版本，这个版本可以是时间戳或者是全局递增的事务ID，在同一个时间点，不同的事务看到的数据是不同的。

实现原理： 

------------------------------------------------------------------------------------------> 时间轴

|-------R(T1)-----|

|-----------U(T2)-----------|

如上图，假设有两个并发操作R(T1)和U(T2)，T1和T2是事务ID，T1小于T2，系统中包含数据a = 1(T1)，R和W的操作如下：

R：read a (T1)

U：a = 2    (T2)

R（读操作）的版本T1表示要读取数据的版本，而之后写操作才会更新版本，读操作不会。在时间轴上，R晚于U，而由于U在R开始之后提交，所以对于R是不可见的。所以，R只会读取T1版本的数据，即a = 1。

由于在update操作提交之前，不能影响已有数据的一致性，所以不会改变旧的数据，update操作会被拆分成insert + delete。需要标记删除旧的数据，insert新的数据。只有update提交之后，才会影响后续的读操作。而对于读操作而且，只能读到在其之前的所有的写操作，正在执行中的写操作对其是不可见的。

上面说了一堆的虚的理论，下面来点干活，看一下MySQL的innodb引擎是如何实现MVCC的。innodb会为每一行添加两个字段，分别表示该行创建的版本和删除的版本，填入的是事务的版本号，这个版本号随着事务的创建不断递增。在repeated read的隔离级别（事务的隔离级别请看这篇文章）下，具体各种数据库操作的实现：

select：满足以下两个条件innodb会返回该行数据：（1）该行的创建版本号小于等于当前版本号，用于保证在select操作之前所有的操作已经执行落地。（2）该行的删除版本号大于当前版本或者为空。删除版本号大于当前版本意味着有一个并发事务将该行删除了。

insert：将新插入的行的创建版本号设置为当前系统的版本号。

delete：将要删除的行的删除版本号设置为当前系统的版本号。

update：不执行原地update，而是转换成insert + delete。将旧行的删除版本号设置为当前版本号，并将新行insert同时设置创建版本号为当前版本号。

其中，写操作（insert、delete和update）执行时，需要将系统版本号递增。

由于旧数据并不真正的删除，所以必须对这些数据进行清理，innodb会开启一个后台线程执行清理工作，具体的规则是将删除版本号小于当前系统版本的行删除，这个过程叫做purge。

通过MVCC很好的实现了事务的隔离性，可以达到repeated read级别，要实现serializable还必须加锁

 

 

原文地址：http://blog.csdn.net/chosen0ne/article/details/10036775