Innodb的RR到底有没有解决幻读?看不懂你打我!

开发 前端
在RR级别中,因为有MVCC机制,对于普通的无锁查询,这种是属于快照读的,RR的快照读在同一个事务中只会读一次,所以在事务过程中,其他事务的变更不会影响到当前事务的查询结果。所以这种幻读是可以解决的。

关于Innodb中的REPEATABLE READ这种隔离级别到底有没有解决幻读?好像众说纷纭,大家的说法都不一致。

有的人说,RR当然没解决幻读了,因为只有Serializable才能解决幻读。

也有人说,RR解决了幻读,因为RR中加了间隙锁,就能解决幻读的问题。

还有人说,只有间隙锁是没用的,还有MVCC也帮助RR解决了幻读的问题。

那到底真实情况是怎么样的呢?

​我认为,InnoDB中的REPEATABLE READ这种隔离级别通过间隙锁+MVCC解决了大部分的幻读问题,只有一种特殊的幻读情况无法解决。

为什么这么说呢?这种特殊情况是怎么回事儿呢?本文就来把这个问题讲清楚。(本文中所有SQL的运行环境是MySQL 5.7.9 及MySQL 8.0.30)​

什么是幻读

​在介绍如何解决幻读之前,有必要再明确一下什么是幻读,确保大家理解是一致的。

幻读就是事务在做范围查询(SELECT)的过程中,有另外一个事务对范围内新增了记录(INSERT),导致范围查询的结果条数不一致的现象。​

有这样一张表:​

CREATE TABLE users (    id INT UNSIGNED AUTO_INCREMENT,    gmt_create DATETIME NOT NULL,    age INT NOT NULL,    name VARCHAR(16) NOT NULL,    PRIMARY KEY (id)
) ENGINE=InnoDB;
INSERT INTO users(gmt_create,age,name) values(now(),18,'Hollis');INSERT INTO users(gmt_create,age,name) values(now(),28,'HollisChuang');INSERT INTO users(gmt_create,age,name) values(now(),38,'Hollis666');

图片

接着我们进行如下操作:

图片

在这个例子中,在事务1中执行了两次相同的查询操作。但是两次操作中间事务2向数据库中增加了一条符合事务1的查询条件的数据,最终事务1的两次查询得到的结果是不一样的,这种现象就是幻读。

MVCC与幻读

MVCC,是Multiversion Concurrency Control的缩写,翻译过来是多版本并发控制,和数据库锁一样,他也是一种并发控制的解决方案。它主要用来解决读-写并发的情况。关于MVCC的原理可以参考《再有人问你什么是MVCC,就把这篇文章发给他!​》

我们知道,在MVCC中有两种读,一种是快照读、一种是当前读。

所谓快照读,就是读取的是快照数据,即快照生成的那一刻的数据,像我们常用的普通的SELECT语句在不加锁情况下就是快照读。

SELECT * FROM xx_table WHERE ...

在 RC 中,每次读取都会重新生成一个快照,总是读取行的最新版本。


在 RR 中,快照会在事务中第一次SELECT语句执行时生成,只有在本事务中对数据进行更改才会更新快照。


那么也就是说,如果在RR下,一个事务中的多次查询,是不会查询到其他的事务中的变更内容的,所以,也就是可以解决幻读的。

所以,针对上面的例子,如果我们把事务隔离级别设置为RR,那么因为有了MVCC的机制,就能解决幻读的问题:​

图片

可以看到,同一个事务中的两次查询结果是一样的,就是在RR级别下,因为有快照读,所以第二次查询其实读取的是一个快照数据。

间隙锁与幻读

​上面我们讲过了MVCC能解决RR级别下面的快照读的幻读问题,那么当前读下面的幻读问题怎么解决呢?

当前读就是读取最新数据,所以,加锁的 SELECT,或者对数据进行增删改都会进行当前读,比如:​

SELECT * FROM xx_table LOCK IN SHARE MODE;
SELECT * FROM xx_table FOR UPDATE;
INSERT INTO xx_table ...
DELETE FROM xx_table ...
UPDATE xx_table ...

举一个下面的例子:

图片

像上面这种情况,在RR的级别下,当我们使用SELECT … FOR UPDATE的时候,会进行加锁,不仅仅会对行记录进行加锁,还会对记录之间的间隙进行加锁,这就叫做间隙锁(参考:数据库的锁,到底锁的是什么?​)。因为记录之间的间隙被锁住了,所以事务2的插入操作就被阻塞了,一直到事务1把锁释放掉他才能执行成功。

因为事务2无法插入数据成功,所以也就不会存在幻读的现象了。所以,在RR级别中,通过加入间隙锁的方式,就避免了幻读现象的发生。

解决不了的幻读

前面我们介绍了快照读(无锁查询)和当前读(有锁查询)下是如何解决幻读的问题的,但是,上面的例子就是幻读的所有情况了吗?显然并不是。

我们说MVCC只能解决快照读的幻读,那如果在一个事务中发生了当前读,并且在另一个事务插入数据前没来得及加间隙锁的话,会发生什么呢?

那么,我们稍加修改一下上面的SQL代码,通过当前读的方式进行查询数据:

图片

在上面的例子中,在事务1中,我们并没有在事务开启后立即加锁,而是进行了一次普通的查询,然后事务2插入数据成功之后,再通过事务1进行了2次查询。

​我们发现,事务1后面的两次查询结果完全不一样,没加锁的情况下,就是快照读,读到的数据就和第一次查询是一样的,就不会发生幻读。但是第二次查询加了锁,就是当前读,那么读取到的数据就有其他事务提交的数据了,就发生了幻读。

那么,如果你理解了上面的这个例子,并且你也理解了当前读的概念,那么你很容易就能想到,下面的这个CASE其实也是会发生幻读的:

图片

这里发生幻读的原理,和上面的例子其实是一样的,那就是MVCC只能解决快照读中的幻读问题,而对于当前读(SELECT FOR UPDATE、UPDATE、DELETE等操作)还是会产生幻读的现象的。

UPDATE语句也是一种当前读,所以它是可以读到其他事务的提交结果的。

为什么事务1的最后一次查询和倒数第二次查询的结果也不一样呢?

是因为根据快照读的定义,在RR中,如果本事务中发生了数据的修改,那么就会更新快照,那么最后一次查询的结果也就发生了变化。

如何避免幻读

​那么了解了幻读的解决场景,以及不能解决的几个CASE之后,我们来总结一下该如何解决幻读的问题呢?

首先,如果想要彻底解决幻读的问题,在InnoDB中只能使用Serializable这种隔离级别。

图片图源:MySQL 8.0 Reference Manual

那么,如果想在一定程度上解决或者避免发生幻读的话,使用RR也可以,但是RC、RU肯定是不行的。

在RR级别中,能使用快照读(无锁查询)的就使用快照读,这样不仅可以减少锁冲突,提升并发度,而且还能避免幻读的发生。

那么,如果在并发场景中,一定要加锁的话怎么办呢?那就一定要在事务一开始就立即加锁,这样就会有间隙锁,也能有效的避免幻读​的发生。

但是需要注意的是,间隙锁是导致死锁的一个重要根源~所以,用起来也需要慎重。​

总结

在RC级别中,幻读是没有办法解决的,因为RC中快照读是每一次都会重新生成快照,并且RC中也不会有间隙锁。

在RR级别中,因为有MVCC机制,对于普通的无锁查询,这种是属于快照读的,RR的快照读在同一个事务中只会读一次,所以在事务过程中,其他事务的变更不会影响到当前事务的查询结果。所以这种幻读是可以解决的。

当时,MVCC只能对快照读起作用,而对于加锁的读请求,这种属于当前读,当前读的话是可以查询到其他事务的变更的,所以会产生幻读。

​想要解决幻读,可以使用Serializable这种隔离级别,或者使用RR也能解决大部分的幻读问题。​

在RR级别下,为了避免幻读的发生,要么就是使用快照读,要么就是在事务一开始就加锁。​

责任编辑:姜华 来源: Hollis
相关推荐

2024-04-25 08:16:06

InnodbReadMVCC

2017-06-16 09:22:22

数据结构算法链表

2021-08-26 06:58:15

Innodb RR隔离级别

2022-07-26 14:38:08

JavaScriptWeb安全自动化

2023-08-09 17:22:30

MVCCMySQL数据

2024-10-14 12:56:28

2019-12-06 14:50:49

APP录音隐私

2019-05-28 13:50:27

MySQL幻读数据库

2019-12-09 08:29:26

Netty架构系统

2024-04-24 08:26:35

事务数据InnoDB

2015-04-09 13:32:16

编程编程前途

2021-12-09 11:59:49

JavaScript前端提案

2020-03-30 16:45:06

代码看不懂

2022-06-16 14:07:26

Java代码代码review

2012-09-21 09:16:48

开源云平台云计算OpenStack C

2022-12-12 07:40:36

服务器项目Serverless

2024-03-20 08:12:12

分库分表数据

2023-06-30 08:01:04

Reactuse关键词

2024-05-24 11:54:11

2022-02-07 09:05:00

GitHub功能AI
点赞
收藏

51CTO技术栈公众号