理解 `InnoDB` 的 `MVCC` 实现:`trx_id`、`roll_pointer` 和 `undo log` 的协同工作机制。

InnoDB MVCC 实现原理:trx_id, roll_pointer, undo log 协同工作机制详解

大家好,今天我们来深入探讨 InnoDB 的多版本并发控制 (MVCC) 实现机制,重点剖析 trx_id (事务ID), roll_pointer (回滚指针) 和 undo log (撤销日志) 这三个关键组件是如何协同工作,保证事务隔离性和数据一致性的。

1. 事务 ID (trx_id):事务的唯一身份标识

trx_id 是 InnoDB 中每个事务的唯一标识符。它是一个递增的整数,由 InnoDB 存储引擎维护。每当一个新的事务启动时,InnoDB 都会分配一个新的 trx_id

作用:

  • 事务追踪: 识别和区分不同的事务。
  • 版本控制: 用于判断数据行版本对当前事务的可见性。
  • 隔离级别: 在不同的隔离级别下,trx_id 被用来确定哪些版本的数据可以被读取。

实现:

trx_id 的分配由 InnoDB 内部的事务系统管理。当事务开始时,会从一个全局的 trx_id 分配器获取一个新的 ID。

代码示例 (伪代码,仅用于说明概念):

// 事务开始时
trx_id_t start_transaction() {
  trx_id_t new_id = global_trx_id_allocator.allocate();
  // ... 其他事务初始化操作 ...
  return new_id;
}

2. 回滚指针 (roll_pointer):数据版本链的纽带

roll_pointer 是一个指向 undo log 的指针。它存储在每一行数据的隐藏字段中。当一行数据被修改时,InnoDB 会将修改前的旧版本数据写入到 undo log 中,并将 roll_pointer 指向这个 undo log 记录。

作用:

  • 版本链维护: 将同一行数据的不同版本串联起来,形成一个版本链。
  • 版本回溯: 通过 roll_pointer 可以找到数据的旧版本,用于实现 MVCC 的读取操作。

实现:

每一行数据(在InnoDB的聚簇索引中)都包含一个隐藏的 roll_pointer 字段。当数据被更新时,旧数据被写入 undo log,而 roll_pointer 则更新为指向新创建的 undo log 记录。

代码示例 (伪代码,仅用于说明概念):

// 更新一行数据时
void update_row(row_t* row, data_t new_data) {
  // 1. 创建 undo log 记录,保存旧数据
  undo_log_t* undo_log = create_undo_log(row->data);

  // 2. 更新 roll_pointer 指向新的 undo log
  row->roll_pointer = undo_log;

  // 3. 更新数据
  row->data = new_data;
}

数据行结构 (简化版):

字段 类型 说明
数据列1 用户定义的数据列
数据列2 用户定义的数据列
trx_id trx_id_t 创建或修改该行的事务 ID
roll_pointer pointer 指向 undo log 的指针,用于回溯到之前的版本

3. 撤销日志 (undo log):数据恢复的基石

undo log 记录了数据修改前的原始状态。它用于在事务回滚时撤销修改,并为 MVCC 提供旧版本数据。undo log 分为两种类型:

  • Insert Undo Log: 用于回滚 INSERT 操作。
  • Update Undo Log: 用于回滚 UPDATEDELETE 操作。

作用:

  • 事务回滚: 在事务失败或显式回滚时,用于恢复数据到修改前的状态。
  • MVCC 读取: 提供数据的旧版本,允许并发读取和写入。

实现:

undo log 存储在特殊的 undo log 段中。每个 undo log 记录包含足够的信息来恢复数据到之前的状态。对于 UPDATE 操作,undo log 会记录被修改的列的原始值。对于 DELETE 操作,undo log 会记录被删除行的所有信息。

代码示例 (伪代码,仅用于说明概念):

// 创建 undo log 记录 (以 UPDATE 为例)
undo_log_t* create_undo_log(data_t old_data) {
  undo_log_t* undo_log = allocate_undo_log();
  undo_log->type = UNDO_UPDATE;
  undo_log->old_data = old_data;
  return undo_log;
}

// 应用 undo log 记录 (回滚)
void apply_undo_log(undo_log_t* undo_log, row_t* row) {
  if (undo_log->type == UNDO_UPDATE) {
    row->data = undo_log->old_data;
  } else if (undo_log->type == UNDO_INSERT) {
    // ... 删除该行 ...
  } // ... 其他类型的 undo log ...
}

4. MVCC 工作流程:读取数据

当一个事务需要读取一行数据时,InnoDB 会根据以下规则判断数据的可见性:

  1. 版本可见性:

    • 如果数据的 trx_id 小于或等于当前事务的 trx_id,说明该版本的数据在当前事务启动之前就已经存在,可以读取。
    • 如果数据的 trx_id 大于当前事务的 trx_id,说明该版本的数据是在当前事务启动之后才被创建或修改的,不可读取。
  2. 删除标记:

    • 如果数据的删除标记被设置,则表示该行已经被删除,不可读取。

如果当前版本的数据不可见,InnoDB 会沿着 roll_pointer 指向的 undo log 链,找到上一个版本的数据,并重复上述可见性判断,直到找到一个可见的版本或者到达版本链的末尾。

代码示例 (伪代码,仅用于说明概念):

// 读取一行数据时
data_t read_row(row_t* row, trx_id_t current_trx_id) {
  row_t* current_version = row;

  while (current_version != NULL) {
    // 1. 检查版本可见性
    if (current_version->trx_id <= current_trx_id) {
      // 2. 检查删除标记 (假设存在 delete_flag 字段)
      if (!current_version->delete_flag) {
        return current_version->data; // 找到可见版本
      }
    }

    // 3. 查找上一个版本
    if (current_version->roll_pointer != NULL) {
      undo_log_t* undo_log = current_version->roll_pointer;
      // 根据 undo log 恢复到上一个版本
      current_version = restore_row_from_undo_log(undo_log);
    } else {
      current_version = NULL; // 版本链结束
    }
  }

  return NULL; // 没有找到可见版本
}

5. MVCC 工作流程:更新数据

当一个事务需要更新一行数据时,InnoDB 会执行以下操作:

  1. 创建 undo log: 将旧版本的数据写入 undo log
  2. 更新 roll_pointer: 将当前行的 roll_pointer 指向新创建的 undo log 记录。
  3. 更新数据: 将新的数据写入到当前行。
  4. 更新 trx_id: 将当前行的 trx_id 更新为当前事务的 trx_id

代码示例 (伪代码,仅用于说明概念):

// 更新一行数据时
void update_row(row_t* row, data_t new_data, trx_id_t current_trx_id) {
  // 1. 创建 undo log 记录,保存旧数据
  undo_log_t* undo_log = create_undo_log(row->data);

  // 2. 更新 roll_pointer 指向新的 undo log
  row->roll_pointer = undo_log;

  // 3. 更新数据
  row->data = new_data;

  // 4. 更新 trx_id
  row->trx_id = current_trx_id;
}

6. MVCC 工作流程:删除数据

当一个事务需要删除一行数据时,InnoDB 不会立即物理删除该行,而是:

  1. 创建 undo log: 将旧版本的数据写入 undo log
  2. 更新 roll_pointer: 将当前行的 roll_pointer 指向新创建的 undo log 记录。
  3. 设置删除标记: 设置该行的删除标记,表示该行已被删除。
  4. 更新 trx_id: 将当前行的 trx_id 更新为当前事务的 trx_id

代码示例 (伪代码,仅用于说明概念):

// 删除一行数据时
void delete_row(row_t* row, trx_id_t current_trx_id) {
  // 1. 创建 undo log 记录,保存旧数据
  undo_log_t* undo_log = create_undo_log(row->data);

  // 2. 更新 roll_pointer 指向新的 undo log
  row->roll_pointer = undo_log;

  // 3. 设置删除标记
  row->delete_flag = true;

  // 4. 更新 trx_id
  row->trx_id = current_trx_id;
}

7. MVCC 与隔离级别

不同的隔离级别对 MVCC 的实现有不同的影响。

  • 读未提交 (Read Uncommitted): 不使用 MVCC。可以读取到其他事务未提交的修改。
  • 读已提交 (Read Committed): 每次读取都获取最新的已提交版本。同一个事务中,多次读取同一行数据,可能会得到不同的结果 (不可重复读)。
  • 可重复读 (Repeatable Read): 在事务开始时创建一个快照,事务期间都读取该快照版本。同一个事务中,多次读取同一行数据,结果始终一致 (可重复读)。这是 InnoDB 默认的隔离级别。
  • 串行化 (Serializable): 强制事务串行执行,避免并发问题。

Repeatable Read 隔离级别下,InnoDB 使用 MVCC 来保证可重复读。事务只会读取在事务开始时存在的版本,即使其他事务已经提交了新的修改。

8. Garbage Collection (GC) of Undo Logs

undo log 会占用存储空间。随着时间的推移,旧的 undo log 记录可能不再需要。InnoDB 会定期执行垃圾回收 (GC),清理不再需要的 undo log

判断 undo log 是否可以被清理的依据是:

  • 没有事务需要访问该 undo log 记录所对应的版本。 这意味着所有活跃的事务的 trx_id 都大于该 undo log 记录的 trx_id,并且没有历史事务需要访问该版本。

代码示例 (伪代码,仅用于说明概念):

// 垃圾回收 undo log
void garbage_collect_undo_logs() {
  // 1. 获取所有活跃事务的 trx_id 列表
  std::vector<trx_id_t> active_trx_ids = get_active_transaction_ids();

  // 2. 遍历 undo log 链
  for (undo_log_t* undo_log : all_undo_logs) {
    // 3. 检查是否有活跃事务需要访问该 undo log 记录所对应的版本
    bool needed = false;
    for (trx_id_t trx_id : active_trx_ids) {
      if (undo_log->trx_id <= trx_id) {
        needed = true;
        break;
      }
    }

    // 4. 如果没有事务需要访问,则可以清理
    if (!needed) {
      free_undo_log(undo_log);
    }
  }
}

9. MVCC 的优势和局限性

优势:

  • 提高并发性能: 允许读写操作并发执行,减少锁的竞争。
  • 提供一致性视图: 保证事务读取到的数据是一致的。
  • 支持不同的隔离级别: 可以根据应用的需求选择合适的隔离级别。

局限性:

  • 需要额外的存储空间: undo log 会占用存储空间。
  • 增加系统开销: MVCC 需要维护版本链,并进行版本判断,会增加系统开销。
  • 长事务可能导致问题: 长时间运行的事务可能会阻止 undo log 的垃圾回收,导致存储空间膨胀。

10. 总结:数据版本控制,并发事务协调

trx_id 作为事务的唯一标识,roll_pointer 连接数据版本形成版本链,undo log 存储旧版本数据。这三个组件协同工作,实现了 InnoDB 的 MVCC 机制,从而保证了事务的隔离性和数据一致性,并提高了并发性能。理解这些组件的原理,能够帮助我们更好地理解 InnoDB 的内部工作机制,优化数据库性能,并解决实际应用中遇到的并发问题。

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