1、MySQL服务器逻辑架构图：
第一层：该服务并不是MySQL所独有的，大多数基于网络的客户端/服务器的工具或者服务都有的类似的架构。比如连接处理、授权认证、安全等等。
第二层：MySQL的核心服务功能，包括查询解析、分析、优化、缓存以及所有的内置函数（日期、时间、加密），所有跨存引擎的功能都在这里实现：存储过程、触发器、视图等。
第三层：BDB（页级）、MyISAM（表级：可读不可写）、INNODB（行级）等等引擎。
2、多版本并发控制MVCC
大多数事务型存储引擎实现的都不是简单的行级锁。基于提升并发性的考虑，它们一般都同时实现了多版本并发控制MVCC。不公是MySQL，包括Oracle、PostgreSQL等其他数据系统也都实现了MVCC,但各自的实现机制不尽相同。因为MVCC没有一个统一的实现标准。可以认为MVCC是一个行级锁的变种。
在Mysql中MVCC是在Innodb存储引擎中得到支持的，Innodb为每行记录都实现了三个隐藏字段：
- 6字节的事务ID（
DB_TRX_ID） - 7字节的回滚指针（DB_ROLL_PTR）
- 隐藏的ID
6字节的事物ID用来标识该行所述的事务，7字节的回滚指针需要了解下Innodb的事务模型。
1.1、 Innodb的事务相关概念
为了支持事务，Innbodb引入了下面几个概念：
- redo log
redo log就是保存执行的SQL语句到一个指定的Log文件，当Mysql执行recovery时重新执行redo log记录的SQL操作即可。当客户端执行每条SQL（更新语句）时，redo log会被首先写入log buffer；当客户端执行COMMIT命令时，log buffer中的内容会被视情况刷新到磁盘。redo log在磁盘上作为一个独立的文件存在，即Innodb的log文件。 - undo log
与redo log相反，undo log是为回滚而用，具体内容就是copy事务前的数据库内容（行）到undo buffer，在适合的时间把undo buffer中的内容刷新到磁盘。undo buffer与redo buffer一样，也是环形缓冲，但当缓冲满的时候，undo buffer中的内容会也会被刷新到磁盘；与redo log不同的是，磁盘上不存在单独的undo log文件，所有的undo log均存放在主ibd数据文件中（表空间），即使客户端设置了每表一个数据文件也是如此。 - rollback segment
回滚段这个概念来自Oracle的事物模型，在Innodb中，undo log被划分为多个段，具体某行的undo log就保存在某个段中，称为回滚段。可以认为undo log和回滚段是同一意思。 - 锁
Innodb提供了基于行的锁，如果行的数量非常大，则在高并发下锁的数量也可能会比较大，据Innodb文档说，Innodb对锁进行了空间有效优化，即使并发量高也不会导致内存耗尽。
对行的锁有分两种：排他锁、共享锁。共享锁针对对，排他锁针对写，完全等同读写锁的概念。如果某个事务在更新某行（排他锁），则其他事物无论是读还是写本行都必须等待；如果某个事物读某行（共享锁），则其他读的事物无需等待，而写事物则需等待。通过共享锁，保证了多读之间的无等待性，但是锁的应用又依赖Mysql的事务隔离级别。 - 隔离级别
隔离级别用来限制事务直接的交互程度，目前有几个工业标准：
- READ_UNCOMMITTED：脏读
- READ_COMMITTED：读提交
- REPEATABLE_READ：重复读
- SERIALIZABLE：串行化
Innodb对四种类型都支持，脏读和串行化应用场景不多，读提交、重复读用的比较广泛，后面会介绍其实现方式。
2. 行的更新过程
下面演示下事务对某行记录的更新过程：
2.1. 初始数据行
F1～F6是某行列的名字，1～6是其对应的数据。后面三个隐含字段分别对应该行的事务号和回滚指针，假如这条数据是刚INSERT的，可以认为ID为1，其他两个字段为空。
2.2.事务1更改该行的各字段的值
当事务1更改该行的值时，会进行如下操作：
- 用排他锁锁定该行
- 记录redo log
- 把该行修改前的值Copy到undo log，即上图中下面的行
- 修改当前行的值，填写事务编号，使回滚指针指向undo log中的修改前的行
2.3.事务2修改该行的值
与事务1相同，此时undo log，中有有两行记录，并且通过回滚指针连在一起。
因此，如果undo log一直不删除，则会通过当前记录的回滚指针回溯到该行创建时的初始内容，所幸的时在Innodb中存在purge线程，它会查询那些比现在最老的活动事务还早的undo log，并删除它们，从而保证undo log文件不至于无限增长。
2.4. 事务提交
当事务正常提交时Innbod只需要更改事务状态为COMMIT即可，不需做其他额外的工作，而Rollback则稍微复杂点，需要根据当前回滚指针从undo log中找出事务修改前的版本，并恢复。如果事务影响的行非常多，回滚则可能会变的效率不高，根据经验值没事务行数在1000～10000之间，Innodb效率还是非常高的。很显然，Innodb是一个COMMIT效率比Rollback高的存储引擎。据说，Postgress的实现恰好与此相反。
2.5. Insert Undo log
上述过程确切地说是描述了UPDATE的事务过程，其实undo log分insert和update undo log，因为insert时，原始的数据并不存在，所以回滚时把insert undo log丢弃即可，而update undo log则必须遵守上述过程。
3. 事务级别
众所周知地是更新（update、insert、delete）是一个事务过程，在Innodb中，查询也是一个事务，只读事务。当读写事务并发访问同一行数据时，能读到什么样的内容则依赖事务级别：
- READ_UNCOMMITTED
读未提交时，读事务直接读取主记录，无论更新事务是否完成 - READ_COMMITTED
读提交时，读事务每次都读取undo log中最近的版本，因此两次对同一字段的读可能读到不同的数据（幻读），但能保证每次都读到最新的数据。 - REPEATABLE_READ
每次都读取指定的版本，这样保证不会产生幻读，但可能读不到最新的数据 - SERIALIZABLE
锁表，读写相互阻塞，使用较少
读事务一般有SELECT语句触发，在Innodb中保证其非阻塞，但带FOR UPDATE的SELECT除外，带FOR UPDATE的SELECT会对行加排他锁，等待更新事务完成后读取其最新内容。就整个Innodb的设计目标来说，就是提供高效的、非阻塞的查询操作。
4. MVCC
上述更新前建立undo log，根据各种策略读取时非阻塞就是MVCC，undo log中的行就是MVCC中的多版本，这个可能与我们所理解的MVCC有较大的出入，一般我们认为MVCC有下面几个特点：
- 每行数据都存在一个版本，每次数据更新时都更新该版本
- 修改时Copy出当前版本随意修改，个事务之间无干扰
- 保存时比较版本号，如果成功（commit），则覆盖原记录；失败则放弃copy（rollback）
就是每行都有版本号，保存时根据版本号决定是否成功，听起来含有乐观锁的味道。。。，而Innodb的实现方式是：
- 事务以排他锁的形式修改原始数据
- 把修改前的数据存放于undo log，通过回滚指针与主数据关联
- 修改成功（commit）啥都不做，失败则恢复undo log中的数据（rollback）
二者最本质的区别是，当修改数据时是否要排他锁定，如果锁定了还算不算是MVCC？
Innodb的实现真算不上MVCC，因为并没有实现核心的多版本共存，undo log中的内容只是串行化的结果，记录了多个事务的过程，不属于多版本共存。但理想的MVCC是难以实现的，当事务仅修改一行记录使用理想的MVCC模式是没有问题的，可以通过比较版本号进行回滚；但当事务影响到多行数据时，理想的MVCC据无能为力了。
比如，如果Transaciton1执行理想的MVCC，修改Row1成功，而修改Row2失败，此时需要回滚Row1，但因为Row1没有被锁定，其数据可能又被Transaction2所修改，如果此时回滚Row1的内容，则会破坏Transaction2的修改结果，导致Transaction2违反ACID。
理想MVCC难以实现的根本原因在于企图通过乐观锁代替二段提交。修改两行数据，但为了保证其一致性，与修改两个分布式系统中的数据并无区别，而二提交是目前这种场景保证一致性的唯一手段。二段提交的本质是锁定，乐观锁的本质是消除锁定，二者矛盾，故理想的MVCC难以真正在实际中被应用，Innodb只是借了MVCC这个名字，提供了读的非阻塞而已。