MySQL InnoDB 之多版本并发控制（MVCC）

多版本并发控制（MVCC，Multi-Version Concurrency Control）是数据库管理系统中用于提供高并发性和在事务处理中实现隔离级别的一种技术。MVCC 允许系统在不完全锁定数据库资源的情况下，处理多个并发事务，从而提高了数据库的吞吐量和用户的响应速度。这是通过为每个读取操作创建数据的一个快照来实现的，使得事务可以访问数据的特定版本，而不是最新数据。

MVCC 的工作原理

MVCC 的核心是为数据库中的每个项维护多个版本。每个事务操作数据时，都会根据其隔离级别看到一个一致的快照版本，这意味着：

读操作 不会阻塞写操作，因为它们可以访问到数据的旧版本。
写操作 也不会阻塞读操作，因为新的数据修改会创建新的数据版本，而不是直接覆盖旧数据。

这样，不同的事务就可以同时进行读写操作，而不会互相干扰。

MVCC 如何处理事务

在 MVCC 中，每个事务都有一个唯一的时间戳（或事务ID），这个时间戳用于确定事务的执行顺序以及它应该看到的数据版本。当事务读取数据时，它会看到在该事务开始之前最后提交的数据版本。当事务更新数据时，它会创建数据的新版本，而不是覆盖现有数据，同时保留旧版本的数据以便其他事务访问。

由于我目前无法直接创建和显示图形或图片，我将以伪代码和描述的形式帮助你理解多版本并发控制（MVCC）的工作流程。你可以根据下面的描述，使用流程图软件或绘图工具来绘制流程图。

开始
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|----> 事务开始
|        | (为事务分配唯一时间戳)
|        
|----> 读取操作
|        |----> 查询特定时间戳之前的最新数据版本
|        |        |
|        |        |----> 返回数据
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|----> 写入操作
|        |----> 生成数据的新版本
|        |        | (带有当前事务的时间戳)
|        |        
|        |----> 写操作不阻塞读操作
|                 | (读者可以访问旧版本数据)
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|----> 事务提交/回滚|----> 提交：使数据的新版本可用|        |----> 回滚：放弃数据的新版本||----> 启动垃圾回收| (清理不再需要的旧数据版本)结束

在这里插入图片描述

MVCC 工作流程解析：

事务开始：每个新事务都会被分配一个唯一的时间戳或事务ID。
读取操作：
- 当事务请求读取数据时，系统会查找该事务时间戳之前的数据版本，确保事务可以看到一个一致的数据快照。
写入操作：
- 写入操作会生成数据的新版本，并将其标记为由当前事务创建。这样，直到事务提交之前，其他事务是看不到这个新版本的。
- 由于每个版本的数据都是独立的，因此写操作不会阻塞读操作，读事务仍然可以访问旧版本的数据。
事务提交/回滚：
- 如果事务成功提交，数据的新版本将变得对其他事务可见。
- 如果事务回滚，则创建的数据新版本将被丢弃。
- 随后，系统可能会触发垃圾回收过程，清理那些不再被任何事务所需的旧数据版本。

这个流程概括了 MVCC 在处理读取和写入操作时如何允许多个事务并发执行，同时保持数据的一致性和隔离性。希望这能帮助你理解 MVCC 的基本工作机制！

MVCC 与事务隔离级别

MVCC 支持 SQL 标准定义的不同事务隔离级别，包括：

读未提交（Read Uncommitted）：最低级别，事务可以看到其他未提交事务的更改。MVCC 通常不用于实现这个级别，因为它允许“脏读”。
读已提交（Read Committed）：保证事务只能看到已经提交的更改。在 MVCC 中，事务开始时所看到的数据快照反映了那一刻所有已提交的更改。
可重复读（Repeatable Read）：保证在事务内部执行的所有读取操作都能看到相同的数据快照。在 MVCC 中，这意味着事务在开始时获得的数据快照在事务结束前不会改变。
串行化（Serializable）：最高级别，通过加锁或使用乐观并发控制来保证事务的串行执行，避免幻读。MVCC 实现串行化通常需要额外的机制，如检测到潜在的冲突时重试事务。

核心模块

多版本并发控制（MVCC）是一个复杂且功能强大的机制，广泛应用于各种数据库系统中以提高并发性和性能。除了基本概念和工作流程外，还有一些更深入的知识点和高级主题值得探索：

1. 快照隔离与实现细节

快照隔离（Snapshot Isolation）：MVCC 的关键特性之一是提供了快照隔离级别，它允许事务看到数据库在特定时间点的一致状态快照。不同的数据库系统可能有不同的实现机制来保证快照的一致性和效率。
可见性规则：数据库如何决定一个数据版本是否对某个事务可见是 MVCC 实现的核心。这通常涉及到事务ID和数据版本的时间戳比较。

2. 垃圾回收（Garbage Collection）

版本清理：随着时间的推移，数据库中会积累许多不再被任何事务访问的旧数据版本。数据库需要定期清理这些版本以释放空间，这个过程称为垃圾回收。
清理策略：不同的数据库系统可能采用不同的策略来进行垃圾回收，比如定期清理、惰性清理或在后台运行的清理进程。

3. 优化和挑战

写放大（Write Amplification）：MVCC 通过创建数据的新版本来避免写操作直接覆盖旧数据，这可能导致写放大现象，即实际写入的数据量远大于应用程序请求的数据量。
读性能：虽然 MVCC 提高了并发性，但是在处理大量并发读取时，确定数据版本的可见性可能会导致性能开销。
隔离级别的实现：不同的数据库如何实现 SQL 标准的各种隔离级别，以及这些实现对性能和一致性的影响，是 MVCC 中的一个重要话题。