MVCC (Multiversion Concurrency Control) 中文全程叫多版本并发控制，是现代数据库（包括 MySQL、Oracle、PostgreSQL 等）引擎实现中常用的处理读写冲突的手段，目的在于提高数据库高并发场景下的吞吐性能。
一、undolog
我们在进行数据更新操作的时候，不仅会记录 redolog 日志，而且也会记录 undolog 日志，如果因为某些原因导致事物回滚，那么这个时候 MySQL 就需要回滚保证事物的一致性，使用 undolog 将数据恢复到事物开始之前的状态。
例如删除一条数据：
delete from T where id = 1;
此时 undolog 日志就会记录一条对应的 insert 语句(反向操作的语句) ，保证在事物回滚的时候，可以把数据还原回去。
insert into T(id) values (1)
更新一条数据：
---修改之前name=张三
update user set name = "李四" where id = 1;
undolog 日志就会记录一条相反的 update 语句；
update user set name = "张三" where id = 1;
undolog 日志是 MVCC 多版本并发控制重要的数据来源
二、视图
在 MySQL 里，有两个视图的概念：
- 一个是 view。它是一个用于查询语句定义的虚拟表，在调用的时候执行查询语句并生成结果，创建视图的语法是
create view...而它的查询方式跟表一样 - 另外一个是 InnoDB 在实现 MVCC 时用到的一致性读视图，即 consistent read view，用于支持 RC 和 RR 隔离级别的实现
三、MVCC 实现原理
1. 数据版本可见性规则
在 InnoDB 中，每一行记录都有三个隐藏列：trx_id,roll_ptr,db_row_id(如果没有主键，则还会多一个隐藏的主键列)
- trx_id:记录
最近更新这条记录的事务 ID - roll_ptr:表示
指向改行回滚段的指针，InnoDB 通过整个指针找到之前的版本，该行记录上所有的旧版本，在 undolog 中通过链表的形式组织 - db_row_id:行标识（隐藏单调自增 ID）
而且在 InnoDB 里面每个事务都有一个唯一的事务ID，叫做 transaction id，它是在事务开启的时候向事务系统申请的，是按申请顺序严格递增的
每次事务更新的时候，都会生成一个新的版本数据，并且把 transaction id 赋值给整个数据版本的事务 ID，即上面的trx_id，同时旧的版本要保留，通过roll_ptr直接找到上一个版本
以下就是一条记录被多个事务变更后的流程：
图中是同一行数据的四个版本，当前最新版本是 V4，k=22，他是被 transaction id 为 25 的事务更新的，因此他的 trx_id=25,其中虚线部分就是用 roll_ptr 指针来串联起来的 undolog 日志
图中的 V1，V2，V3 并不是物理上真实存在的，而是每次需要的时候，根据当前版本和 undolog 日志计算出来的，比如我现在要 V3 的数据，就需要从 V4 找出上个版本然后返回
InnoDB 为每个事务构造了一个数组，称之为 m_ids，用来保存这个事务启动瞬间，当前正在活跃的所有事务ID，活跃指的是事务启动了，但还没有提交；
数组里面事务 ID 的最小值为 low_limit_id,最大值为 up_limit_id + 1,这个视图数组和最大值最小值就组成了当前事物的一致性视图，而数据版本的可见性就是基于数据的 trx_id 和这个一致性视图对比结果得到的
这样，对于当前事务的启动瞬间来说，一条记录的数据版本trx_id,有以下几种可能：
- 如果在绿色部分，表示这个版本是已提交事物的或者是当前事务自己生成的，这个数据是可见的
- 如果是红色部分，表示这个版本是由将来的事务生成的，是不可见的
- 如果在黄色部分，那就有两种可能
a. 若trx_id在活跃事务数组中，则表示这个版本是由没提交的事务生成的，不可见
b. 若trc_id不在活跃事务数组中，则表示这个版本是已经提交了的事务生成的，可见
2. 案例实践
| id | k | row_id | roll_ptr |
|---|---|---|---|
| 1 | 1 | 99 | xxx |
这里我们不妨做下假设：
- 事务A开始前，系统里只有一个活跃事务ID是99
- 事务A，B，C的版本分别是100，101，102，且当前系统里只有这四个事务
- 三个事务开始前，（1，1）这一行数据的trx_id是90
这样事务A的活跃事务数组就是[99,100],事务B的视图数组是[99,100,101],事务C的视图数组是[99,100,101,102]
从图中可以看出，第一个有效更新是事务C，把数据k=1改成了k=2，这时候，数据最新版本trx_id = 102,而trx_id=90则成为了历史版本
第二个有效更新是事务B，把数据k=2改成了k=3，这时候数据最新版本trx_id=101,而102又成为了历史
这个时候A事务要来读取数据，见第8行，事务A的视图数组是[99,100],当然读数据都是从当前版本读起，所以事务A查询语句的读取数据流程是：
- 找到k=3的时候，判断trx_id=101,在事务A的视图数据最大值 100+1，处于红色区域不可见
- 接着根据roll_ptr的指针，从undolog日志中找到上一个版本trx_id = 102,也是处于红色区域，不可见
- 继续往前找，找到trx_id=90,此时比A事务视图数组最低值还要小，处于绿色区域，所以是可见的，所以事务A查询的数据k=1
问题：但是如果按照一致性读，事务B在第6行的更新中，不是应该看到k=1嘛，算出来应该k=2，为什么会算出k=3呢？
是的，如果在事务B更新之前，也就是第6行之前查询，k确实是1，但是当事务B要去更新数据的时候，就不能在历史的版本上更新了，否则C事务的更新就丢失了，因此事务B此时的set k = k+1是在k=2的基础上操作的
所以这里就引出了这样一条规则： 更新数据都是先读后写，而这个读，只能读当前的值，称为当前读，当然只能读取到提交的数据
所以在更新的时候，当前读拿到的k=2，更新后k=3，这时候trx_id = 101,当第7行事务B查询语句的时候，发现trx_id=101,自己的版本号也是101，是自己的更新，可以直接使用，所以第7行查出来的k=3
一个版本数据，对于一个事务视图来说，除了自己更新的总可以见以外，有三种情况：
- 版本未提交，不可见
- 版本已提交，但是是在视图创建后提交的，不可见
- 版本已提交，而且是在视图创建前提交的，可见
以上都是基于可重复读隔离级别来看数据的，那么如果隔离级别是读已提交下，事务A和事务B查询到的k，分别又是多少呢？
事务A的查询语句，第9行的视图数组是在执行这个语句的时候创建的，看图上k=2，k=3都在事务A查询语句之前，但是这个时候k=3还没有提交，属于情况1，不可见，k=2已经提交了，属于情况3，可见，所以第9行查询出来的是k=2
当然，事务B查询出来的k=3
四、总结
可重复读的核心就是一致性读，而事务更新数据的时候，只能用当前读，如果当前记录的行锁被其他事务占用的话，就需要进入锁等待
而都提交的逻辑和可重复读逻辑类似，他们的主要区别是：
- 在可重复读隔离级别下，只需要在事务开始的时候创建一致性视图，之后事务里的其他查询都共用这个一致性视图；
- 在读提交隔离级别下，每一个语句执行前都会重新算出一个新的视图。
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