這篇文章帶大家了解MySQL中的事務，並介紹一下MVCC 原理，希望能提供協助給大家！
資料庫事務指的是一組資料操作，事務內的操作要嘛就是全部成功，要嘛就是全部失敗，什麼都不做，其實不是沒做，是可能做了一部分但是只要有一步失敗，就要回滾所有操作，有點一不做二不休的意思。
在 MySQL 中，事務支援是在引擎層實現的。 MySQL 是一個支援多引擎的系統，但並不是所有的引擎都支援事務。 例如 MySQL 原生的 MyISAM 引擎就不支援事務，這也是 MyISAM 被 InnoDB 取代的重要原因之一。
1.1 四大特性
1.2 隔離等級
SQL 交易的四大特性中原子性、一致性、持久性都比較好理解。但事務的隔離等級確實比較難的，今天主要聊聊 MySQL 事務的隔離性。
SQL 標準的交易隔離從低到高階依序是：讀取未提交（read uncommitted）、讀取提交（read committed）、可重複讀取（repeatable read）和串列化（serializable ）。等級越高，效率越低。
1.3 解決的並發問題
SQL 交易隔離等級的設計就是為了能最大限度的解決並發問題：
SQL 不同的交易隔離等級能解決的並發問題也不一樣，如下表所示：只有串列化的隔離等級解決了全部這3 個問題，其他的3個隔離等級都有缺陷。
| 交易隔離等級 | 髒讀 | #無法重複讀取 | 幻讀 |
|---|---|---|---|
| 讀取未提交 | 可能 | 可能 | |
| 讀取已提交 | 不可能 | 可能 | 可能 |
| #可重複讀取 | #可能 |
PS：不可重複讀的和幻讀很容易混淆，不可重複讀著重於修改，幻讀著重於新增或刪除。解決不可重複讀取的問題只需鎖定滿足條件的行，解決幻讀需要鎖定表
1.4 舉個栗子
這麼說可能有點難懂，舉個栗子。還是之前的表格結構以及表格資料
CREATE TABLE `student` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `name` varchar(100) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NOT NULL, `age` int(11) NULL DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE ) ENGINE = InnoDB AUTO_INCREMENT = 66 CHARACTER SET = utf8 COLLATE = utf8_general_ci ROW_FORMAT = Compact;
#假設現在，我要同時啟動兩個食物，一個交易A 查詢id = 2 的學生的age，一個事務B 更新id = 2 的學生的age。流程如下，在四種隔離等級下的 X1、X2、X3 的值分別是怎樣的呢？
那為什麼會出現這樣的結果呢？事務隔離等級到底是怎麼實現的呢？
交易隔離等級是怎麼是實現的呢？我在極客時間丁奇老師的課上找到了答案：
實際上，資料庫裡面會創建一個視圖，訪問的時候以視圖的邏輯結果為準。 在 「可重複讀取」 隔離等級下，這個視圖是在事務啟動時建立的，整個事務存在期間都會使用這個視圖。在 “讀取提交” 隔離等級下，這個視圖是在每個 SQL 語句開始執行的時候建立的。這裡要注意的是，「讀取未提交」 隔離等級下直接傳回記錄上的最新值，沒有視圖概念；而 「串列化」 隔離等級下直接用加鎖的方式來避免並行存取。
1.5 設定交易隔離等級
#不同的資料庫預設設定的交易隔離等級也大不一樣，Oracle 資料庫的預設隔離等級是讀取提交，而MySQL 是可重複讀取。所以，當你的系統需要把資料庫從 Oracle 遷移到 MySQL 時，請把等級設定成與搬遷之前的（讀取提交）一致，避免出現不可預測的問題。
1.5.1 檢視交易隔離等級
# 查看事务隔离级别 5.7.20 之前 SELECT @@transaction_isolation show variables like 'transaction_isolation'; # 5.7.20 以及之后 SELECT @@tx_isolation show variables like 'tx_isolation' +---------------+-----------------+ | Variable_name | Value | +---------------+-----------------+ | tx_isolation | REPEATABLE-READ | +---------------+-----------------+
1.5.2 設定隔離等級
#修改隔離等級語句格式是：set [作用域] transaction isolation level [交易隔離等級]
其中作用域可選：SESSION（會話）、GLOBAL（全域）；隔離級別就是上面提到的4 種，不區分大小寫。
例如：設定全域隔離等級為讀取提交
set global transaction isolation level read committed;
1.6 交易的啟動
MySQL 的交易啟動有以下幾種方式：
# 更新学生名字 START TRANSACTION; update student set name = '张三' where id = 2; commit;
理解了隔离级别，那事务的隔离是怎么实现的呢？要想理解事务隔离，先得了解 MVCC 多版本的并发控制这个概念。而 MVCC 又依赖于 undo log 和 read view 实现。
2.1 什么是 MVCC？
百度上的解释是这样的：
MVCC，全称 Multi-Version Concurrency Control，即多版本并发控制。MVCC 是一种并发控制的方法，一般在数据库管理系统中，实现对数据库的并发访问，在编程语言中实现事务内存。
MVCC 使得数据库读不会对数据加锁，普通的 SELECT 请求不会加锁，提高了数据库的并发处理能力；数据库写才会加锁。 借助 MVCC，数据库可以实现 READ COMMITTED，REPEATABLE READ 等隔离级别，用户可以查看当前数据的前一个或者前几个历史版本，保证了 ACID 中的 I 特性（隔离性)。
MVCC 只在 REPEATABLE READ 和 READ COMMITIED 两个隔离级别下工作。其他两个隔离级别都和 MVCC 不兼容 ，因为 READ UNCOMMITIED 总是读取最新的数据行，而不是符合当前事务版本的数据行。而 SERIALIZABLE 则会对所有读取的行都加锁。
2.1.1 InnDB 中的 MVCC
InnDB 中每个事务都有一个唯一的事务 ID，记为 transaction_id。它在事务开始时向 InnDB 申请，按照时间先后严格递增。
而每行数据其实都有多个版本，这就依赖 undo log 来实现了。每次事务更新数据就会生成一个新的数据版本，并把 transaction_id 记为 row trx_id。同时旧的数据版本会保留在 undo log 中，而且新的版本会记录旧版本的回滚指针，通过它直接拿到上一个版本。
所以，InnDB 中的 MVCC 其实是通过在每行记录后面保存两个隐藏的列来实现的。一列是事务 ID：trx_id；另一列是回滚指针：roll_pt。
2.2 undo log
回滚日志保存了事务发生之前的数据的一个版本，可以用于回滚，同时可以提供多版本并发控制下的读（MVCC），也即非锁定读。
根据操作的不同，undo log 分为两种： insert undo log 和 update undo log。
2.2.1 insert undo log
insert 操作产生的 undo log，因为 insert 操作记录没有历史版本只对当前事务本身可见，对于其他事务此记录不可见，所以 insert undo log 可以在事务提交后直接删除而不需要进行 purge 操作。
purge 的主要任务是将数据库中已经 mark del 的数据删除，另外也会批量回收 undo pages
所以，插入数据时。它的初始状态是这样的：
2.2.2 update undo log
UPDATE 和 DELETE 操作产生的 Undo log 都属于同一类型：update_undo。（update 可以视为 insert 新数据到原位置，delete 旧数据，undo log 暂时保留旧数据）。
事务提交时放到 history list 上，没有事务要用到这些回滚日志，即系统中没有比这个回滚日志更早的版本时，purge 线程将进行最后的删除操作。
一個交易修改目前資料：
另一個交易修改資料：
#這樣的同一筆記錄在資料庫中存在多個版本，就是上面提到的多版本並發控制MVCC。
另外，借助 undo log 透過回溯可以回到上一個版本狀態。例如要回到 V1 只需要順序執行兩次回滾即可。
2.3 read-view
#read view 是InnDB 在實作MVCC 時用到的一致性讀取視圖，用於支持RC（讀取提交）以及RR（可重複讀取）隔離等級的實作。
read view 不是真實存在的，只是一個概念，undo log 才是它的體現。它主要是透過版本和 undolog 計算出來的。作用是決定事務能看到哪些資料。
每個交易或語句有自己的一致性檢視。普通查詢語句是一致性讀，一致性讀會根據 row trx_id 和一致性檢視來決定資料版本的可見性。
2.3.1 資料版本的可見性規則
#read view 中主要包含目前系統中還有哪些活躍的讀寫事務，在實作上InnDB 為每個事務建構了一個數組，用來保存這個事務啟動瞬間，當前正活躍（還未提交）的事務。
前面說了事務ID 隨時間嚴格遞增的，把系統中已提交的事務ID 的最大值記為數組的低水位，已創建過的事務ID 1記為高水位。
這個視圖陣列和高水位就組成了目前事務的一致性視圖（read view）
這個陣列畫個圖，長這樣：
規則如下：
3 如果在綠色區域，就會有兩種情況：
第三點我在看教程的時候也有點疑惑，好在有熱心網友解答：
落在綠色區域意味著是事務ID 在低水位和高水位這個範圍裡面，而真正是否可見，看綠色區域是否有這個值。如果綠色區域沒有這個交易 ID，則可見，如果有，則不可見。在這個範圍裡面並不代表這個範圍就有這個數值，例如 [1,2,3,5]，4 在這個陣列 1-5 的範圍裡，卻沒在這個陣列裡面。
這樣說可能有點難以理解，我假設一個場景：三個事務對同一條資料進行查詢更新等操作，為此畫了張圖以方便理解：
原始資料還是下圖這樣的，對id = 2 的張三進行資訊的更新：
針對上圖，我想提個問題。 分別在 RC（讀取提交）以及 RR（可重複讀取）隔離等級下，T4 和 T5 時間點的查詢 age 值分別是多少呢？ T4 更新的值又是多少呢？ 思考片刻，相信大家都有自己的答案。答案在文末，希望大家能帶著自己的疑問繼續讀下去。
2.3.2 RR（可重複讀取）下的結果
RR 層級下，查詢只承認在交易啟動前就已經提交完成的數據，一旦啟動事務就會建立視圖。所以使用 start transaction with consistent snapshot 指令，馬上就會建構視圖。
现在假设：
在这种隔离级别下，他们创建视图的时刻如下：
根据上图得，事务 A 的视图数组是[2,3]；事务 B 的视图数组是 [2,3,4]；事务 C 的视图数组是[2,3,4,5]。分析一波：
T4 时刻，B 读数据都是从当前版本读起，过程是这样的：
T5 时刻，A 读数据都是从当前版本读起，过程是这样的：
这样执行下来，虽然期间这一行数据被修改过，但是事务 A 不论在什么时候查询，看到这行数据的结果都是一致的，所以我们称之为一致性读。
其实视图是否可见主要看创建视图和提交的时机，总结下规律：
事务 B 的 update 语句，如果按照上图的一致性读，好像结果不大对？
如下图周明，B 的视图数组是先生成的，之后事务 C 才提交。那就应该看不见 C 修改的 age = 23 呀？最后 B 怎么得出 24 了？
没错，如果 B 在更新之前执行查询语句，那返回的结果肯定是 age = 22。问题是更新就不能在历史版本更新了呀，否则 C 的更新不就丢失了？
所以，更新有个规则：更新数据都是先读后写（读是更新语句执行，不是我们手动执行），读的就是当前版本的值，叫当前读；而我们普通的查询语句就叫快照读。
因此，在更新时，当前读读到的是 age = 23，更新之后就成 24 啦。
除了更新语句，查询语句如果加锁也是当前读。如果把事务 A 的查询语句 select age from t where id = 2 改一下，加上锁（lock in mode 或者 for update），也都可以得到当前版本 4 返回的 age = 24
下面就是加了锁的 select 语句：
select age from t where id = 2 lock in mode; select age from t where id = 2 for update;
假设事务 C 不马上提交，但是 age = 23 版本已生成。事务 B 的更新将会怎么走呢？
事务 C 还没提交，写锁还没释放，但是事务 B 的更新必须要当前读且必须加锁。所以事务 B 就阻塞了，必须等到事务 C 提交，释放锁才能继续当前的读。
2.3.3 RC（读提交）下的结果
在读提交隔离级别下，查询只承认在语句启动前就已经提交完成的数据；每一个语句执行之前都会重新算出一个新的视图。
注意：在上图的表格中用于启动事务的是 start transaction with consistent snapshot 命令，它会创建一个持续整个事务的视图。所以，在 RC 级别下，这命令其实不起作用。等效于普通的 start transaction（在执行 sql 语句之前才算是启动了事务）。所以，事务 B 的更新其实是在事务 C 之后的，它还没真正启动事务，而 C 已提交。
现在假设：
在這種隔離層級下，他們建立視圖的時刻如下：
根據上圖得，事務A 的視圖數組是[2,3,4]，但它的高水位是6或更大（已創建事務ID 1）；事務B 的視圖數組是[ 2,4]；事務C 的視圖陣列是[2,5]。分析一波：
T4 時刻，B 讀資料都是從目前版本讀起，過程是這樣的：
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