详解MySQL多版本并发控制机制(MVCC)源码
来到golang学习网的大家,相信都是编程学习爱好者,希望在这里学习数据库相关编程知识。下面本篇文章就来带大家聊聊《详解MySQL多版本并发控制机制(MVCC)源码》,介绍一下并发控制、MySQLMVCC,希望对大家的知识积累有所帮助,助力实战开发!
一、前言
作为一个数据库爱好者,自己动手写过简单的SQL解析器以及存储引擎,但感觉还是不够过瘾。>诚然讲的非常透彻,但只能提纲挈领,不能让你玩转某个真正的数据库。感谢cmake,能够让我在mac上用xcode去debug MySQL,从而能去领略它的各种实现细节。
(注:本文的MySQL采用的是MySQL-5.6.35版本)
二、MVCC(多版本并发控制机制)
隔离性也可以被称作并发控制、可串行化等。谈到并发控制首先想到的就是锁,MySQL通过使用两阶段锁的方式实现了更新的可串行化,同时为了加速查询性能,采用了MVCC(Multi Version Concurrency Control)的机制,使得不用锁也可以获取一致性的版本。
2.1、Repeatable Read
MySQL的通过MVCC以及(Next-Key Lock)实现了可重复读(Repeatable Read),其思想(MVCC)就是记录数据的版本变迁,通过精巧的选择不同数据的版本从而能够对用户呈现一致的结果。如下图所示:

上图中,(A=50|B=50)的初始版本为1。
1.事务t1在select A时候看到的版本为1,即A=50
2.事务t2对A和B的修改将版本升级为2,即A=0,B=100
3.事务t1再此select B的时候看到的版本还是1, 即B=50
这样就隔离了版本的影响,A+B始终为100。
2.2、Read Commit
而如果不通过版本控制机制,而是读到最近提交的结果的话,则隔离级别是read commit,如下图所示:

在这种情况下,就需要使用锁机制(例如select for update)将此A,B记录锁住,从而获得正确的一致结果,如下图所示:

2.3、MVCC的优势
当我们要对一些数据做一些只读操作来检查一致性,例如检查账务是否对齐的操作时候,并不希望加上对性能损耗很大的锁。这时候MVCC的一致性版本就有很大的优势了。
三、MVCC(实现机制)
本节就开始谈谈MVCC的实现机制,注意MVCC仅仅在纯select时有效(不包括select for update,lock in share mode等加锁操作,以及update\insert等)。
3.1、select运行栈
首先我们追踪一下一条普通的查询sql在mysql源码中的运行过程,sql为(select * from test);

其运行栈为:
handle_one_connection MySQL的网络模型是one request one thread
|-do_handle_one_connection
|-do_command
|-dispatch_command
|-mysql_parse 解析SQL
|-mysql_execute_command
|-execute_sqlcom_select 执行select语句
|-handle_select
...一堆parse join 等的操作,当前并不关心
|-*tab->read_record.read_record 读取记录
由于mysql默认隔离级别是repeatable_read(RR),所以read_record重载为
rr_sequential(当前我们并不关心select通过index扫描出row之后再通过condition过滤的过程)。继续追踪:
read_record
|-rr_sequential
|-ha_rnd_next
|-ha_innobase::rnd_next 这边就已经到了innodb引擎了
|-general_fetch
|-row_search_for_mysql
|-lock_clust_rec_cons_read_sees 这边就是判断并选择版本的地方
让我们看下该函数内部:
bool lock_clust_rec_cons_read_sees(const rec_t* rec /*由innodb扫描出来的一行*/,....){
...
// 从当前扫描的行中获取其最后修改的版本trx_id(事务id)
trx_id = row_get_rec_trx_id(rec, index, offsets);
// 通过参数(一致性快照视图和事务id)决定看到的行快照
return(read_view_sees_trx_id(view, trx_id));
}
3.2、read_view的创建过程
我们先关注一致性视图的创建过程,我们先看下read_view结构:
struct read_view_t{
// 由于是逆序排列,所以low/up有所颠倒
// 能看到当前行版本的高水位标识,>= low_limit_id皆不能看见
trx_id_t low_limit_id;
// 能看到当前行版本的低水位标识,
然后通过debug,发现创建read_view结构也是在上述的rr_sequential中操作的,继续跟踪调用栈:
rr_sequential
|-ha_rnd_next
|-rnd_next
|-index_first 在start_of_scan为true时候走当前分支index_first
|-index_read
|-row_search_for_mysql
|-trx_assign_read_view
我们看下row_search_for_mysql里的一个分支:
row_search_for_mysql:
// 这边只有select不加锁模式的时候才会创建一致性视图
else if (prebuilt->select_lock_type == LOCK_NONE) { // 创建一致性视图
trx_assign_read_view(trx);
prebuilt->sql_stat_start = FALSE;
}
上面的注释就是select for update(in share model)不会走MVCC的原因。让我们进一步分析trx_assign_read_view函数:
trx_assign_read_view
|-read_view_open_now
|-read_view_open_now_low
好了,终于到了创建read_view的主要阶段,主要过程如下图所示:

代码过程为:
static read_view_t* read_view_open_now_low(trx_id_t cr_trx_id,mem_heap_t* heap)
{
read_view_t* view;
// 当前事务系统中max_trx_id(即尚未被分配的trx_id)设置为low_limit_no
view->low_limit_no = trx_sys->max_trx_id;
view->low_limit_id = view->low_limit_no;
// CreateView构造函数,会将非当前事务和已经在内存中提交的事务给剔除,即判断条件为
// trx->id != m_view->creator_trx_id&& !trx_state_eq(trx, TRX_STATE_COMMITTED_IN_MEMORY)的
// 才加入当前视图列表
ut_list_map(trx_sys->rw_trx_list, &trx_t::trx_list, CreateView(view));
if (view->n_trx_ids > 0) {
// 将当前事务系统中的最小id设置为up_limit_id,因为是逆序排列
view->up_limit_id = view->trx_ids[view->n_trx_ids - 1];
} else {
// 如果当前没有非当前事务之外的活跃事务,则设置为low_limit_id
view->up_limit_id = view->low_limit_id;
}
// 忽略purge事务,purge时,当前事务id是0
if (cr_trx_id > 0) {
read_view_add(view);
}
// 返回一致性视图
return(view);
}
3.3、行版本可见性
由上面的lock_clust_rec_cons_read_sees可知,行版本可见性由read_view_sees_trx_id函数判断:
/*********************************************************************//**
Checks if a read view sees the specified transaction.
@return true if sees */
UNIV_INLINE
bool
read_view_sees_trx_id(
/*==================*/
const read_view_t* view, /*!up_limit_id) {
return(true);
} else if (trx_id >= view->low_limit_id) {
return(false);
} else {
ulint lower = 0;
ulint upper = view->n_trx_ids - 1;
ut_a(view->n_trx_ids > 0);
do {
ulint mid = (lower + upper) >> 1;
trx_id_t mid_id = view->trx_ids[mid];
if (mid_id == trx_id) {
return(FALSE);
} else if (mid_id 0) {
upper = mid - 1;
} else {
break;
}
} else {
lower = mid + 1;
}
} while (lower
其实上述函数就是一个二分法,read_view其实保存的是当前活跃事务的所有事务id,如果当前行版本对应修改的事务id不在当前活跃事务里面的话,就返回true,表示当前版本可见,否则就是不可见,如下图所示。

接上述lock_clust_rec_cons_read_sees的返回:
if (UNIV_LIKELY(srv_force_recovery read_view)){
// 当前处理的是当前版本不可见的情况
// 通过undolog来返回到一致的可见版本
err = row_sel_build_prev_vers_for_mysql(
trx->read_view, clust_index,
prebuilt, rec, &offsets, &heap,
&old_vers, &mtr);
} else{
// 可见,然后返回
}
3.4、undolog搜索可见版本的过程
我们现在考察一下row_sel_build_prev_vers_for_mysql函数:
row_sel_build_prev_vers_for_mysql
|-row_vers_build_for_consistent_read
主要是调用了row_ver_build_for_consistent_read方法返回可见版本:
dberr_t row_vers_build_for_consistent_read(...)
{
......
for(;;){
err = trx_undo_prev_version_build(rec, mtr,version,index,*offsets, heap,&prev_version);
......
trx_id = row_get_rec_trx_id(prev_version, index, *offsets);
// 如果当前row版本符合一致性视图,则返回
if (read_view_sees_trx_id(view, trx_id)) {
......
break;
}
// 如果当前row版本不符合,则继续回溯上一个版本(回到for循环的地方)
version = prev_version;
}
......
}
整个过程如下图所示:

至于undolog怎么恢复出对应版本的row记录就又是一个复杂的过程了,由于篇幅原因,在此略过不表。
3.5、read_view创建时机再讨论
在创建一致性视图的row_search_for_mysql的代码中
// 只有非锁模式的select才创建一致性视图
else if (prebuilt->select_lock_type == LOCK_NONE) { // 创建一致性视图
trx_assign_read_view(trx);
prebuilt->sql_stat_start = FALSE;
}
trx_assign_read_view中由这么一段代码
// 一致性视图在一个事务只创建一次
if (!trx->read_view) {
trx->read_view = read_view_open_now(
trx->id, trx->global_read_view_heap);
trx->global_read_view = trx->read_view;
}
所以综合这两段代码,即在一个事务中,只有第一次运行select(不加锁)的时候才会创建一致性视图,如下图所示:

笔者构造了此种场景模拟过,确实如此。
四、MVCC和锁的同时作用导致的一些现象
MySQL是通过MVCC和二阶段锁(2PL)来兼顾性能和一致性的,但是由于MySQL仅仅在select时候才创建一致性视图,而在update等加锁操作的时候并不做如此操作,所以就会产生一些诡异的现象。如下图所示:

如果理解了update不走一致性视图(read_view),而select走一致性视图(read_view),就可以很好解释这个现象。
如下图所示:

五、总结
MySQL为了兼顾性能和ACID使用了大量复杂的机制,2PL(两阶段锁)和MVCC就是其实现的典型。幸好可以通过xcode等IDE进行方便的debug,这样就可以非常精确加便捷的追踪其各种机制的实现。希望这篇文章能够帮助到喜欢研究MySQL源码的读者们。
好了,本文到此结束,带大家了解了《详解MySQL多版本并发控制机制(MVCC)源码》,希望本文对你有所帮助!关注golang学习网公众号,给大家分享更多数据库知识!
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