京东面试：MySQL MVCC是如何实现的？如何通过MVCC实现读已提交、可重复读隔离级别的？

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尼恩说在前面

在40岁老架构师尼恩的读者交流群(50+)中，最近有小伙伴拿到了一线互联网企业如得物、阿里、滴滴、极兔、有赞、希音、百度、网易、美团的面试资格，遇到很多很重要的面试题：

1.请解释什么是MVCC，它在数据库中的作用是什么？
2.在MySQL中，MVCC是如何实现的？请简述其工作原理。
3.MVCC是如何解决读-写和写-写冲突的？
4.在并发环境中，当多个事务同时读取同一行数据时，MVCC是如何保证每个事务看到的数据版本是一致的？
5.MVCC如何帮助提高数据库的并发性能？

最近有小伙伴在面试京东，又遇到了相关的面试题。小伙伴懵了，因为没有遇到过，所以支支吾吾的说了几句，面试官不满意，面试挂了。

所以，尼恩给大家做一下系统化、体系化的梳理，使得大家内力猛增，可以充分展示一下大家雄厚的 “技术肌肉”，让面试官爱到 “不能自已、口水直流”，然后实现”offer直提”。

当然，这道面试题，以及参考答案，也会收入咱们的《尼恩Java面试宝典PDF》V171版本，供后面的小伙伴参考，提升大家的 3高架构、设计、开发水平。

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本文目录

● 尼恩说在前面
● 本文目录
● 什么是MVCC
● MVCC的根本目标：提升并发能力
● 提升并发的思想：COW思想
● Java中的CopyOnWriteArrayList
● 为啥MVCC要使用COW思想呢？借鸡生蛋
● MVCC与锁的关系
● MySQL事务隔离级别与MVCC
● 什么是事务
● 事务的ACID特性
● 4种事务隔离级别
● 隔离级别、并发性、数据一致性的三角之间关系
● 并发事务的四种场景和MVCC的作用
● 读●读场景：
● 写●写场景
● 读●写、写●读场景
● 各并发事务场景的解决方案
● MVCC的实现原理分析
● 组件1： InnoDB表的隐藏字段
● 隐藏的主键：row_id
● 隐藏的删除标识：deleted_bit
● 隐藏的最近更新事务ID：trx_id （DB_TRX_ID）
● 隐藏的回滚指针：roll_ptr
● 组件2：InnoDB引擎的Undo-log日志
● Undo-log有什么用途呢？
● Undo-log日志版本链
● 为什么Undo-log日志要设计出版本链呢？
● 组件3：MVCC核心ReadView
● 什么是ReadView呢？
● ReadView的核心属性
● ReadView的读取规则
● ReadView的生成规则
● MVCC实现原理
● MVCC实现原理总结
● 注意：RC/RR 适用MVCC
● MVCC 演示过程
● 快照读和当前读
● 面试官追问：MySQL 如何通过MVCC实现读已提交隔离级别的？
● 1. MVCC的基本概念
● 2. Read View的作用
● 3. 数据版本的可见性
● 5. 读已提交隔离级别总结
● 面试官再追问：MySQL 又是如何通过MVCC实现可重复读(REPEATABLE READ) 隔离级别的？
● 1. 一致性视图（Read View）的创建
● 2. 解决脏读和不可重复读
● 3. 快照读与当前读
● 5. 如何避免幻读
● 问题总结
● 面试官再追问：READ COMMITTED和REPEATABLE READ的区别是什么？
● 1. 核心区别：Read View的创建时机
● 2. 数据一致性表现
● 3. 幻读问题
● 4. 性能和并发性
● 5. 答案总结
● 面试官再追问：READ COMMITTED的缺点是什么？
● 1. 数据一致性较弱
● 2. 对业务逻辑的潜在影响
● 5. 适用场景的局限性
● 面试官再追问：MySQL默认的隔离级别为什么是REPEATABLE READ？REPEATABLE READ 的缺点是什么
● 1. MySQL默认隔离级别为 REPEATABLE READ 的原因
● 2. REPEATABLE READ的缺点
● 3 答案总结
● 面试官再追问：大厂的MySQL，为啥一般调整为的READ COMMITTED 隔离级别？
● 1. 提升并发性能
● 2. 减少死锁
● 3. 适应高并发场景
● 4. 兼容性和性能优化
● 5. 互联网业务一般允许幻读
● 6 答案总结
● 面试官再追问：可重复读什么时候使用了邻键锁 / 间隙锁（Gap Lock）和Next●Key Lock？
● 1. 范围查询时使用邻键锁：
● 2. 插入操作引发时使用邻键锁：
● 3. 唯一索引冲突检测时使用邻键锁：
● 面试官再追问：如何选择隔离级别？
● 1. 数据一致性要求
● 2. 读写操作要求
● 3. 锁开销和性能表现
● 4. 数据一致性问题
● 4. 默认隔离级别与调整
● 5. 实际业务参考案例
● 答案总结

什么是MVCC

MVCC机制的全称为Multi-Version Concurrency Control，即多版本并发控制。

MVCC主要是为了提升数据库并发性能而设计的，其中采用更好的方式处理了读-写并发冲突，做到即使有读写冲突时，可以实现并发执行，从而提升并发能力，确保了任何时刻的读操作都是非阻塞的。

在众多的MySQL开源存储引擎中，几乎只有InnoDB实现了MVCC机制，其他的存储引擎如：MyISAM、memory等存储引擎中并未实现MVCC。

MVCC（Multi-Version Concurrency Control，多版本并发控制）一种并发控制机制，用于解决并发事务访问数据库时可能出现的一些问题，如脏读、不可重复读和幻读。

在MVCC机制中，数据库中的每个数据行都可以存在多个版本，并且每个事务看到的数据版本可能不同。具体来说，MVCC机制通过以下方式实现并发控制：

(1) 版本控制：

每当对数据库中的数据行进行更新操作时，不是直接覆盖原始数据，而是创建一个新的数据版本，并将新版本的数据与事务的时间戳相关联。
(2) 快照读取：

在MVCC中，读取操作不会阻塞写入操作，也不会阻塞其他读取操作。事务可以读取数据库中的数据快照，即某个时间点之前的数据版本，而不会受到其他事务的影响。
(3) 可见性判断：

在执行读取操作时，事务只能看到在其开始之前已经提交的数据版本，而看不到其他事务正在修改的数据。这样可以避免脏读和不可重复读问题。

(4) 回滚操作：

当事务回滚时，不会对数据库中的数据进行物理删除或修改，而是标记事务所涉及的数据版本为无效，使得其他事务无法看到该版本。

总的来说，MVCC机制通过维护多个数据版本，实现了事务的隔离性和并发性，保证了数据库的一致性和可靠性。它是许多现代数据库系统（如MySQL、PostgreSQL等）中常用的并发控制技术。

MVCC的根本目标：提升并发能力

在并发读写数据库时，读操作可能会不一致的数据（脏读）。

为了避免这种情况，需要实现数据库的并发访问控制，最简单的方式就是加锁访问。

由于，加锁会将读写操作串行化，所以不会出现不一致的状态。

但是，读操作会被写操作阻塞，大幅降低读性能。

提升并发的思想：COW思想

Copy-On-Write（COW，写时复制）是一种常见的并发编程思想。

Copy-On-Write基本思想是，当多个线程需要对共享数据进行修改时，不直接在原始数据上进行操作，而是先将原始数据复制一份（即写时复制），然后在副本上进行Write。

Copy-On-Write 通过操作副本，可以避免多个线程之间的数据冲突，提高了并发性能。

Copy-On-Write的实现步骤如下：

(1) 读取数据：多个线程同时读取共享数据时，它们可以直接访问原始数据，而不需要复制。因为读取操作不会修改数据，所以可以安全地共享原始数据。
(2) 写入数据：当某个线程需要修改共享数据时，首先会将原始数据进行复制（即写时复制），然后在副本上进行修改。这样做的好处是，其他线程仍然可以继续读取原始数据，不受写入线程的影响。
(3) 更新引用：写入线程完成修改后，会更新共享数据的引用，使得其他线程后续访问时可以获取到最新的数据副本。

Copy-On-Write的优点包括：

线程安全：通过复制数据副本并在副本上进行修改，避免了多线程并发修改原始数据时的数据冲突问题，从而提高了线程安全性。
减少锁竞争：由于读取操作不需要加锁，所以可以减少锁竞争，提高了并发性能。
节省内存：只有在有写入操作时才会进行数据复制，而读取操作可以共享原始数据，因此可以节省内存空间。

然而，Copy-On-Write也有一些缺点，主要是由于数据复制和更新引用所带来的额外开销，可能会导致内存和性能方面的消耗增加。因此，适用场景需要根据具体情况进行评估和选择。

COW思想写操作之间是要互斥的，并且每次写操作都会有一次copy，所以只适合读大于写的情况。所以，COW思想专门用于优化读的次数远大于写次数的场景。比如，Java的并发容器CopyOnWriteArrayList。

Java中的CopyOnWriteArrayList

CopyOnWriteArrayList 是jdk1.5以后并发包中提供的一种并发容器，写操作通过创建底层数组的新副本来实现，是一种读写分离的并发策略，我们也成为“写时复制容器”。

public boolean add(E e) {
   
   
   //加锁，对写操作保证线程安全
   final ReentrantLock lock = this.lock;
   lock.lock();
   try {
   
   
       Object[] elements = getArray();
       int len = elements.length;
       //拷贝原容器，长度为原容器+1
       Object[] newElements = Arrays.copyOf(elements, len + 1);
       //在新副本执行添加操作
       newElements[len] = e;
       //底层数组指向新的数组
       setArray(newElements);
       return true;
   } finally {
   
   
       lock.unlock();
   }
}