一、什么是MVCC

多版本并发控制（Multi-Version Concurrency Control, MVCC），顾名思义，在并发访问的时候，数据存在版本的概念，可以有效地提升数据库并发能力，常见的数据库如MySQL、MS SQL Server、IBM DB2、Hbase、MongoDB等等都在使用。

简单讲，如果没有MVCC，当想要读取的数据被其他事务用排它锁锁住时，只能互斥等待；而这时MVCC可以通过提供历史版本从而实现读取被锁的数据(的历史版本)，避免了互斥等待。

在 MySQL中，多版本并发控制是的 InnoDB 存储引擎实现隔离级别的一种具体方式，用于实现提交读和可重复读这两种隔离级别。而未提交读隔离级别总是读取最新的数据行，无需使用 MVCC；可串行化隔离级别需要对所有读取的行都加锁，单纯使用 MVCC 无法实现。

MVCC一般有两种实现方式，本文所讲的InnoDB采用的是后者:

实时保留数据的一个或多个历史版本
在需要时通过undo日志构造出历史版本

二、数据库的锁

2.1 数据库的锁加在哪里

数据库的锁是加在数据行对应的索引上的，这个概念在后续理解锁的范围时至关重要。机智如你可能会问，没有索引怎么办？答案是，不管你建或不建，总有索引在那里！下面简单过一下：

InnoDB中有两类索引：

Clustered Index: 聚集索引(聚簇索引)，通过聚集索引可以直接定位到数据的物理存储位置，从而进行IO读写，它是接触到数据的必经之路。每张表都会默默地建立聚集索引
Secondary Index: 辅助索引(非聚集索引)，除了Clustered Index，其他都是Secondary Index(所以我们自己建的都叫辅助索引)。通过辅助索引，可以查到数据的主键或者数据行id，然后再通过主键或者数据行id查聚集索引获取数据的物理存储位置，才能进行IO读写。

讲了这么多想说什么呢？综上所述！在真正接触到数据之前，任何数据库操作都会先走索引，这也就不难理解为什么锁是加在索引上的了

2.2 什么时候会加锁

在数据库增删改查四种操作中，insert、delete和update都是会加排它锁(即下文中的Exclusive Lock)的，而select只有显式声明才会加锁。

2.3 锁的分类

InnoDB有很多锁，单是在官网上列出来的就有8种，如果组合使用就更多了。这里只简单讲一下后续会用到的锁。

Shared and Exclusive Locks：这两个锁类似于Java中的读写锁，其中Shared Lock相当于Java中的读锁，读写、写写是互斥的，读读是可以并发的；Exclusive Lock相当于Java中的写锁，读写、写写、读读都是互斥的
Record Locks：行锁，顾名思义，是加在索引行(对！是索引行！不是数据行！)上的锁。比如select * from user where id=1 and id=10 for update，就会在id=1和id=10的索引行上加Record Lock
Gap Locks：间隙锁，它会锁住两个索引之间的区域。比如select * from user where id>1 and id<10 for update，就会在id为(1,10)的索引区间上加Gap Lock
Next-Key Locks：也叫间隙锁，它是Record Lock + Gap Lock形成的一个闭区间锁。比如select * from user where id>=1 and id<=10 for update，就会在id为[1,10]的索引闭区间上加Next-Key Lock

三、四种隔离级别

3.1 READ UNCOMMITTED

顾名思义，事务之间可以读取彼此未提交的数据。机智如你会记得，在前文有说到所有写操作都会加排它锁，那还怎么读未提交呢？该级别主要的特点是释放锁的时机与众不同：在执行完写操作后立即释放，而不像其他隔离级别在事务提交以后释放。因此极易出现脏读(不可重复读和幻读就更不用说了)
但该级别的并发性能也正因为锁释放得很早而变得很高，就连写写操作都很难产生锁竞争

3.2 READ COMMITTED

既然读未提交有那么大的数据可靠性问题，那就往前迈一小步，读已提交。该级别下将锁的释放时机延迟到事务提交之后，从而实现了读已提交，解决了脏读
但是！好像哪里不太对？！锁的释放时机延迟了，写与写操作之间产生锁竞争就算了，那在锁释放之前，读也不能读了吗？这并发性能不能忍！这时就该MVCC出马了，既然不想阻塞等待最新的数据，那就无视当前持有锁的操作，读取最新的历史版本数据先用着
因此，在读已提交的级别下，每次select时都会通过MVCC获取当前数据的最新快照，不加任何锁，也无视任何锁(因为历史数据是构造出来的，身上不可能有锁)，完美解决读写之间的并发问题，和READ UNCOMMITTED的并发性能只差在写写操作上
而为了进一步提升写写操作上的并发性能，该级别下不会使用前文提到的间隙锁，无论什么查询都只会加行锁，而且在执行完WHERE条件筛选之后，会立即释放掉不符合条件的行锁，对于并发性能的追求可谓仁至义尽了
但是，正因为对并发性能的极致追求或者说贪婪，该级别下还是遗留了不可重复读和幻读问题：

MVCC版本的生成时机: 是每次select时，这就意味着，如果我们在事务A中执行多次的select，在每次select之间有其他事务更新了我们读取的数据并提交了，那就出现了不可重复读
锁的范围: 因为没有间隙锁，这就意味着，如果我们在事务A中多次执行select * from user where age>18 and age<30 for update时，其他事务是可以往age为(18,30)这个区间插入/删除数据的，那就出现了幻读

3.3 REPEATABLE READ

既然读已提交依然有较大的数据可靠性能问题，那就再往前迈一小步，可重复读，该级别在读已提交的基础上做了两点修改，从而避免了不可重复读和幻读：

MVCC版本的生成时间: 一次事务中只在第一次select时生成版本，后续的查询都是在这个版本上进行，从而实现了可重复读
锁的范围: 在行锁的基础上，加上Gap Lock，从而形成Next-Key Lock，在所有遍历过的(不管是否匹配条件)索引行上以及之间的区域上，都加上锁，阻塞其他事务在遍历范围内进行写操作，从而避免了幻读

看似很完美了对吧，并发性能上、读读、读写操作依旧两不误，写写操作为了数据可靠性做了妥协也是能接受的，皆大欢喜？
图样图森破！这个世界怕什么？猪队友啊！InnoDB在可重复读级别下已经将数据可靠性和并发性能两方面做得尽善尽美了，但前提是用户查询时能够主动善用Locking Reads，即前文提到的select … lock in share mode和select … for update。如果只是使用普通的select，依然防不住幻读
这是因为MVCC的快照只对读操作有效，对写操作无效，举例说明会更清晰一点：事务A依次执行如下3条sql，事务B在语句1和2之间，插入10条age=20的记录，事务A就幻读了

1\. select count(1) from user where age=20;
-- return 0: 当前没有age=20的
2\. update user set name=test where age=20;
-- Affects 10 rows: 因为事务B刚写入10条age=20的记录，而写操作是不受MVCC影响，能看到最新数据的，所以更新成功，而一旦操作成功，这些被操作的数据就会对当前事务可见
3\. select count(1) from user where age=20;
-- return 10: 出现幻读

这种场景，需要用户主动使用Locking Read来防止其他事务在查询范围内进行写操作，因此，为了防患于未然，隔离级别又往前迈了一步

3.4 SERIALISABLE

大杀器，该级别下，会自动将所有普通select转化为select … lock in share mode执行，即针对同一数据的所有读写都变成互斥的了，可靠性大大提高，并发性大大降低
机智如你可能会问，那可重复读级别下使用Locking Read不也变成读写互斥了嘛，那这两个有什么区别呢？可重复读你可以自己选择是否使用Locking Read呀，艺高人胆大可以使用普通的select读写并发的嘛

参考

本文地址：https://blog.csdn.net/kking_edc/article/details/108572217

数据库MVCC