数据库事务的 ACID，通过MVCC能做什么

数据库事务的 ACID 特性

原子性 (Atomicity)：事务内的操作要么全部成功，要么全部回滚。
一致性 (Consistency)：事务执行后数据库保持逻辑完整性（约束、业务规则）。
隔离性 (Isolation)：事务并发执行时互不干扰。
持久性 (Durability)：事务提交后修改永久有效。

事务并发问题
在并发场景下，若隔离性不足，可能引发以下问题：
脏读 (Dirty Read)：事务 A 读取了事务 B 未提交的修改。
不可重复读 (Non-Repeatable Read)：事务 A 多次读取同一数据，结果不一致（因事务 B 修改了该数据并提交）。
幻读 (Phantom Read)：事务 A 多次查询同一条件，结果集的行数变化（因事务 B 插入或删除了符合条件的数据并提交）。

MVCC 如何解决这些问题？

MVCC（Multi-Version Concurrency Control，多版本并发控制） 是一种通过维护数据的多个版本来实现无锁并发控制的机制。它通过以下方式解决脏读、不可重复读和幻读：

1. MVCC 的核心原理

数据版本快照：每个事务启动时，会生成一个一致性视图（Read View），记录当前活跃事务的 ID 列表。
版本链：每条数据行保存多个版本，通过 DB_TRX_ID（事务 ID）和 DB_ROLL_PTR（回滚指针）链接到历史版本。
可见性规则：事务只能看到在它启动前已提交的版本，或由自身修改的版本。

2. 解决脏读

问题场景：
事务 B 修改数据但未提交，事务 A 读取了该未提交的脏数据。
MVCC 的解决方案：
事务 A 读取数据时，根据其 Read View 判断数据版本的可见性。
若数据版本对应的事务（事务 B）未提交，则沿着版本链找到已提交的最新版本。
结果：事务 A 读取的是事务 B 修改前的已提交版本，避免脏读。

3. 解决不可重复读

问题场景：
事务 A 第一次读取数据后，事务 B 修改并提交了该数据，事务 A 再次读取时结果不一致。
MVCC 的解决方案：
在 可重复读（Repeatable Read） 隔离级别下，事务 A 的 Read View 在第一次查询时生成，后续所有读取都基于此视图。
即使事务 B 提交了新版本，事务 A 仍通过版本链读取旧版本数据。
结果：事务 A 多次读取同一数据的结果一致，避免不可重复读。

4. 解决幻读

问题场景：
事务 A 根据条件查询得到结果集，事务 B 插入或删除符合条件的数据并提交，事务 A 再次查询时结果集行数变化。

MVCC 的解决方案：
可重复读（RR）隔离级别下：
快照读（普通 SELECT）：事务 A 基于一致性视图读取数据，其他事务插入的新数据对其不可见，避免幻读。
当前读（SELECT FOR UPDATE 或 UPDATE/DELETE）：通过 间隙锁（Gap Lock） 锁定范围，阻止其他事务插入符合条件的数据。
读已提交（RC）隔离级别下：
MVCC 仅解决部分幻读问题，但可能因其他事务插入新数据导致幻读。

MVCC 的具体实现（以 MySQL InnoDB 为例）

1. 隐藏字段

每条记录包含以下隐藏字段：
DB_TRX_ID：最后修改该数据的事务 ID。
DB_ROLL_PTR：指向 Undo Log 中旧版本数据的指针。
DB_ROW_ID：行唯一标识（隐式主键）。

2. Undo Log

存储数据的历史版本，形成版本链。
事务回滚时，通过 Undo Log 恢复数据。

3. Read View

包含以下信息：
trx_ids：当前活跃事务 ID 列表。
low_limit_id：生成 Read View 时系统尚未分配的最小事务 ID。
up_limit_id：生成 Read View 时系统已分配的最大事务 ID。

判断数据版本可见性的规则：
若数据版本的 DB_TRX_ID < up_limit_id，说明该版本在事务启动前已提交，可见。
若 DB_TRX_ID >= low_limit_id，说明该版本在事务启动后生成，不可见。
若 DB_TRX_ID 在 trx_ids 列表中且未提交，不可见；否则可见。

MVCC 的隔离级别支持

隔离级别	脏读	不可重复读	幻读	实现机制
读未提交 (RU)	❌	❌	❌	无 MVCC，直接读最新数据
读已提交 (RC)	✅	❌	❌	每次查询生成新 Read View
可重复读 (RR)	✅	✅ 部分	✅（快照读）	事务内复用同一 Read View + 间隙锁
串行化 (S)	✅	✅	✅	完全依赖锁机制

MVCC 的优缺点

优点
高并发：读操作不阻塞写操作，写操作不阻塞读操作。
避免锁竞争：通过版本链实现无锁读取，提升性能。
支持快照读：提供一致性视图，简化业务逻辑。

缺点
存储开销：需维护多版本数据和 Undo Log。
历史版本清理：需定期清理过期版本（如 MySQL 的 Purge 线程）。
无法完全消除幻读：在 RR 级别下，当前读仍需间隙锁配合。

总结

MVCC 核心：通过多版本和一致性视图实现无锁并发控制。
解决脏读：只读取已提交的版本。
解决不可重复读：事务内复用同一 Read View。
解决幻读：快照读通过版本控制，当前读通过间隙锁。
适用场景：读多写少的高并发系统（如电商、社交平台）。
通过 MVCC，数据库在保证 ACID 特性的同时，显著提升了并发性能，是现代关系型数据库（如 MySQL、PostgreSQL）的核心并发控制机制。