一致性非锁定读与一致性锁定读的大数据分析

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背景

innodb存储引擎实现了两种标准的行级锁：S锁和X锁，S锁被称为共享锁，允许事务读一行数据，X锁被称为排它锁，允许事务删除或更新一行数据。

一致性非锁定读指的是如果一条记录被加了X锁，其他事务还能读取这条记录。

一致性锁定读指的是一个事务可以通过SELECT语句给某条记录加X锁或者X锁。

一个小栗子

我们假设有一个表和两个事务，表名字为mytest，事务名字为t1和t2：

t1和t2的执行时序如下：

这里我先抛出两个问题：

• 上面Mark A处显然t1已经给记录加了X锁，并且在事务内修改了数据，此时t2看到的数据是什么?

• 上面Mark B处事务t1已经提交此时t2看到的数据是什么?

行多版本控制

行多版本将的是innodb为每个行记录存储了多个版本，记住，这里是多个版本不是两个版本，在刚开始接触多版本的时候，我的疑问是innodb对每个行要存储多个版本是多么浪费存储空间呀?然而进一步了解，原来所谓的多版本只是innodb聪明地撒了个谎，多个版本是通过undo日志实现的，这里可以理解为既然undo日志包括了所有用来恢复历史版本数据的信息，那么我们只要将“不同版本”指针指向不同时间节点的undo日志即可，这样读取的时候通过对不同时间节点的undo日志进行恢复从而得到不同的版本数据。同时对于undo日志的读取是不需要加锁的，因此这极大地提高了数据库的并发性。

这里回答了上面的***个问题：t2此时看到的应该是历史版本的数据，也就是t1修改之前的数据，如下：

MySQL> select * from mytest where t2='bb';  +------+------+------+------+  | t1 | t2 | t3 | t4 |  +------+------+------+------+  | a | bb | bb | ccc |  +------+------+------+------+  1 row in set (0.00 sec)  READ COMMITTED 与 REPEATABLE READ

这里复习一下SQL标准定义的四个隔离级别分别为：

• READ UNCOMMITTED

• READ COMMITTED

• REPEATABLE READ

• SERIALIZABLE

innodb默认的隔离级别为REPEATABLE READ且使用next key locking技术解决的幻读的问题，READ  COMMITTED值的是一个事务可以读取其他事务已经提交的数据，而REPEATABLE  READ要求一个事务在事务内可以重复读取一条记录，因此上面第二个问题的答案是此时t2看到的是什么跟此时数据库的隔离级别有关系，比如此时的隔离级别为：

mysql> select @@tx_isolation;  +-----------------+  | @@tx_isolation |  +-----------------+  | REPEATABLE-READ |  +-----------------+  1 row in set (0.00 sec)

因此t2在Mark B的地方看到的应该是老数据：

mysql> select * from mytest where t2='bb';  +------+------+------+------+  | t1 | t2 | t3 | t4 |  +------+------+------+------+  | a | bb | bb | ccc |  +------+------+------+------+  1 row in set (0.00 sec)  mysql>

如果此时的事务隔离级别为READ COMMITTED，则t2在Mark B处看到的应该是新数据。

一致性锁定读

一致性非锁定读的情况下即使记录因为UPDATE而被加了X锁，其他事务仍然能够读取记录，不会阻塞。而如果一个事务希望在读取的时候就把记录锁住，不允许其他事务进行修改应该怎么做呢?那就是SELECT  … FOR UPDATE，SELECT … FOR UPDATE显式地给一条记录加X锁，因此其他事务不能获取该记录的任何锁。我们也可以使用SELECT …  LOCK IN SHARE MODE来给记录显式地加S锁，因此其他事务能够获取该记录的S锁而不能获取该记录的X锁，这两种语句都是有特定的应用场景的。

再总结一下，一致性非锁定读讲的是一条记录被加了X锁其他事务仍然可以读而不被阻塞，是通过innodb的行多版本实现的，行多版本并不是实际存储多个版本记录而是通过undo实现。一致性锁定读讲的是我可以通过SELECT语句显式地给一条记录加X锁从而保证特定应用场景下的数据一致性。

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