不可思议的一致性读场景

导读

根据主键条件更新后,为何还能同时看到该条记录新旧两个版本的数据

本文节选自叶金荣有赞专栏《乱弹MySQL》

偶尔会被问到,老叶你上课是不是很简单,只要一份教材在手就可以反复讲很多年,甚至会问,你上课是不是只要照着念PPT就行?

我呸,都什么年代了,怎么还有这种想法。哪怕是在应试教育著称的中小学里,也是每个学期都要更新备课材料的,怎么可能一份教案讲一辈子,无非是中小学的课程内容变化没那么快。在以知识更新日新月异的IT行业,居然还有人抱着这种思想,简直了。

抱怨归抱怨,今天我要说一个在上课过程中被同学们问倒(是真的把我问倒了)的一个案例。

先交代下运行环境:

# MySQL版本:8.0.17 under MacOS
[root@yejr.me]>\s
mysql  Ver 8.0.17 for macos10.14 on x86_64 (MySQL Community Server - GPL)

Connection id:      19
...
Server version:     8.0.17 MySQL Community Server - GPL

# 事务隔离级别:RR
[root@yejr.me]> select @@transaction_isolation;
+-------------------------+
| @@transaction_isolation |
+-------------------------+
| REPEATABLE-READ         |
+-------------------------+

# 测试表结构及数据
[root@yejr.me]> SHOW CREATE TABLE t1\G
**************** 1. row ****************
       Table: t1
Create Table: CREATE TABLE `t1` (
  `c1` int(11) NOT NULL,
  `c2` int(11) DEFAULT NULL,
  `c3` int(11) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`c1`), -- c1列是主键
  KEY `c2` (`c2`)  -- c2列是辅助索引
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

[root@yejr.me]> select * from t1;
+----+------+------+
| c1 | c2   | c3   |
+----+------+------+
|  0 |    0 |    0 |
|  1 |    1 |    1 |
|  2 |    2 |    2 |
|  3 |    3 |    3 |
+----+------+------+

好,表演开始。

session1 session2

begin;

#发起快照读

select * from t1 where c2=2;

...

2 | 2 | 2

begin;

#发起快照读

select * from t1 where c2=2;

...

2 | 2 | 2

#更新后立即提交事务

update t1 set c1=30 where c2=2;

commit;

select * from t1 where c2=2;

...

30 | 2 | 2

#再读一次,确认保持一致性

select * from t1 where c2=2;

...

2 | 2 | 2

#再来一次当前读

select * from t1 where c2=2 for update;

...

30 | 2 | 2

#恢复快照读

select * from t1 where c2=2;

...

2 | 2 | 2

#更新数据

update t1 set c1=c1+1 where c2=2;

...

Rows matched: 1 Changed: 1 Warnings: 0

#更新完毕后读取

select * from t1 where c2=2;

...

2 | 2 | 2

31 | 2 | 2

#神奇的一幕发生了,可以看到新旧两条记录

#提交事务后再读取

commit;

select * from t1 where c2=2;

...

31 | 2 | 2

#这次正常了,只能看到最新版本的数据

好,表演结束。

相信看完后,你跟我的第一反应都是“握了个草,为毛会这样,这不科学”,可事实上的确如此,我再三测试了几次,都确认是这样的结果。

后来我请教了下InnoDB核心开发者之一苏斌老师(苏斌老师之前在知数堂做过一次公开课分享,主题是 MySQL 8.0 InnoDB新特性 )。一开始他也觉得这个案例不太可思议,后来经过查阅确认,认为这是符合一致性读的规则,看文档的解释:

A consistent read means that InnoDB uses multi-versioning to present to
a query a snapshot of the database at a point in time.

The query sees the changes made by transactions that committed before that
point of time, and no changes made by later or uncommitted transactions.

# 注意从这段开始的说明
The exception to this rule is that the query sees the changes made by earlier
statements within the same transaction.

This exception causes the following anomaly: If you update some rows in a
table, a SELECT sees the latest version of the updated rows, but it might
also see older versions of any rows.

If other sessions simultaneously update the same table, the anomaly means
that you might see the table in a state that never existed in the database.

简言之,上述文档说明了几点:

  1. InnoDB利用MVCC机制保证在事务范围内任意时间点的一致性读需求(也就是:RR级别下,在同一个事务内任意时间点的一致性读,总是能读取到同样的数据)

  2. RR级别下,是在发起第一个SELECT(不包含SELECT ... FOR UPDATE/FOR SHARE这种加锁读,以后另起一篇说这个事)时,创建的快照,因此能读取到在此之前已经提交的事务数据,在本事务之后修改的事务数据是看不到的

  3. 上述第2条规则的一个例外场景时,能读取到在本事务内自己修改的数据。因此当在事务内更新完一条记录后发起SELECT可以读取到更新后的数据,同时也可能读取到旧版本的数据

在本案例中,由于两个session都是直接更新主键列,又由于InnoDB引擎的特殊性,主键列会被选择作为聚集索引。对InnoDB主键的更新是不能inplace的,需要新创建一条记录。因此对主键索引的更新时,相当于此时同一条记录在表内有两个版本,一个是更新前(该版本后续会被删除),一个是更新后的,然后等待提交。

在session2中,第一次SELECT后创建了一个快照版本 [2,2,2],而后的当前读可以读取到最新数据 [30,2,2],因为sesison1已经提交,不会被阻塞。而session2中的更新,会在当前读的基础上进行更新,所以更新后的版本是 [31,2,2],更新完毕后又再次进行一致性读,此时就可以看到新旧两个版本的数据了(因为旧版本对本事务而言,还在快照里)。

本案例给我们的几点启示是

  1. 当你想更新一条记录时,最好 一开始就对其先加锁(SELECT ... FOR UPDATE),而后再在事务中进行更新 ,这样就可以避免被其他session给更新了。虽然一开始就加锁可能会造成更多的锁等待和死锁概率,但为了数据一致性,也必须如此了。或者,可以 把事务隔离级别降为RC,这样每次SELECT总能看到已提交的最新版本

  2. 永远 ”不要更新主键列

  3. 想要做到第2点,就需要让主键列“ 只用作主键 ”,不具备业务属性,也即是我们一直强调的一个开发规范“ 每个InnoDB表都要有一个自增整型列做主键,且该列没有业务用途

不知道我这样解释清楚了没有。InnoDB的这种做法,看起来像是合理的,但仔细想想又好像不太合理,我去提了个bug( #96205 ),但被拒了,囧...

Enjoy MySQL :)

延伸阅读

  • MySQL 8.0 InnoDB新特性,http://t.cn/AiTSEAza

  • MySQL 8.0 Reference Manual,15.7.2.3 Consistent Nonlocking Reads,http://t.cn/AiTSEbPM

  • MySQL 8.0 Reference Manual,15.7.4 Phantom Rows,http://t.cn/AiTSEcGO

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