这篇文章将为大家详细讲解有关MySQL 中怎么实现可重复读操作，文章内容质量较高，因此小编分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后对相关知识有一定的了解。
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账户表(省去其他字段)结构如下：
CREATE TABLE `account` ( `id` bigint(20) NOT NULL, `balance` bigint(20) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE = InnoDB DEFAULT CHARSET = utf8mb4 COLLATE = utf8mb4_bin;
扣减余额时，sql 语序如下所示：
更新余额 sql 语序
ps:看到上面的语序，有没有个小问号?为什么相同查询了这么多次?
其实这些 SQL 语序并不在同个方法内，并且有些方法被抽出复用，所以导致一些相同查询结果没办法往下传递，所以只得再次从数据库中查询。
为了防止并发更新余额，在 t3 时刻，使用写锁锁住该行记录。若加锁成功，其他线程的若也执行到 t3,将会被阻塞，直到前一个线程事务提交。
t5 时刻，进入到下一个方法，再次获取账户余额，然后在 Java 方法内比较余额与扣减金额，若余额充足，在 t7 时刻执行更新操作。
上面的 SQL 语序看起来没有什么问题吧，实际也是这样的，账户系统已经在生产运行很久，没出现什么问题。但是这里需要说一个前提，系统数据库是 Oracle 。
但是从上面表结构，可以得知此次数据库被切换成 MySQL，系统其他任何代码以及配置都不修改(sql 存在小改动)。
就是这种情况下，并发执行发生余额多扣，即实际余额明明小于扣减金额，但是却做了余额更新操作，最后导致余额变成了负数。
下面我们来重现并发这种情况，假设有两个事务正在发执行该语序，执行顺序如图所示。
注意点：数据库使用的是 MySQL，默认事务隔离等级，即 RR。数据库记录为 id=1 balance=1000，假设只有当时只有这两个事务在执行。
各位读者可以先思考一下，t2,t3,t4,t5,t6,t11 时刻余额多少。
下面贴一下事务隔离等级RR 下的答案。
事务 1 的查询结果为：
t2 (1,1000)
t4 (1,1000)
t6 (1,1000)
事务 2 的查询结果为：
t3 (1,1000)
t5 (1,900)
t11 (1,1000)
有没有跟你想的结果的一样?
接着将事务隔离等级修改成 RC，同样再来思考一下 t2,t3,t4,t5,t6,t11 时刻余额。
再次贴下事务隔离等级RC 下的答案。
事务 1 的查询结果为：
t2 (1,1000)
t4 (1,1000)
t6 (1,1000)
事务 2 的查询结果为：
t3 (1,1000)
t5 (1,900)
t11 (1,900)
事务 1 的查询结果，大家应该会没有什么问题，主要疑问点应该在于事务 2，为什么换了事务隔离等级结果却不太一样?
下面我们先带着疑问，了解一下 MySQL 的相关原理 ，看完你就会明白这一切。
MVCC
一致性视图
快照读与当前读
MVCC
我们先来看下一个简单的例子，
事务隔离等级为 RR ， id=1 balance=1000
更新时序
事务 1 将 id=1 记录 balance 更新为 900，接着事务 2 在 t5 时刻查询该行记录结果，很显然该行记录应该为 id=1 balance=1000。
如果 t5 查询最新结果 id=1 balance=900，这就读取到事务 1 未提交的数据，显然不符合当前事务隔离级别。
从上面例子可以看到 id=1 的记录存在两个版本，事务 1 版本记录为 balance=1000 ，事务 2 版本记录为 balance=900。
上述功能，MySQL 使用 MVCC 机制实现功能。
MVCC：Multiversion concurrency control，多版本并发控制。摘录一段淘宝数据库月报的解释：
多版本控制: 指的是一种提高并发的技术。最早的数据库系统，只有读读之间可以并发，读写，写读，写写都要阻塞。引入多版本之后，只有写写之间相互阻塞，其他三种操作都可以并行，这样大幅度提高了 InnoDB 的并发度。在内部实现中，与 Postgres 在数据行上实现多版本不同，InnoDB 是在 undolog 中实现的，通过 undolog 可以找回数据的历史版本。找回的数据历史版本可以提供给用户读(按照隔离级别的定义，有些读请求只能看到比较老的数据版本)，也可以在回滚的时候覆盖数据页上的数据。在 InnoDB 内部中，会记录一个全局的活跃读写事务数组，其主要用来判断事务的可见性。
可以看到 MVCC 主要用来提高并发，还可以用来读取老版本数据。
在学习 MVCC 原理之前，首先我们需要了解 MySQL 记录结构。
行记录
如上图所示，account 表一行记录，除了真实数据之外，还会存在三个隐藏字段，用来记录额外信息。
DB_TRX_ID:事务 id。
DB_ROLL_PTR: 回滚指针，指向 undolog。
ROW_ID：行 id,与此次无关。
MySQL InnoDB 里面每个事务都会有一个唯一事务 ID，它在事务开始的时候会跟 InnoDB 的事务系统申请的，并且严格按照顺序递增的。
每次事务更新数据时，将会生成一个新的数据版本，然后会把当前的事务 id 赋值给当前记录的 DB_TRX_ID。并且数据更新记录(1,1000---->1,900)将会记录在 undo log(回滚日志)中，然后使用当前记录的 DB_ROLL_PTR 指向 und olog。
这样 MySQL 就可以通过 DB_ROLL_PTR 找到 undolog 推导出之前版本记录内容。
查找过程如下：
查找过程
若需要知道 V1 版本记录，首先根据当前版本 V3 的 DB_ROLL_PTR 找到 undolog，然后根据 undolog 内容，计算出上一个版本 V2。以此类推，最终找到 V1 这个版本记录。
V1，V2 并不是物理记录，没有真实存在，仅仅具有逻辑意义。
一行数据记录可能同时存在多个版本，但并不是所有记录都能对当前事务可见。不然上面 t5 就可能查询到最新的数据。所以查找数据版本时候 MySQL 必须判断数据版本是否对当前事务可见。
一致性视图
MySQL 会在事务开始后建立一个一致性视图(并不是立刻建立)，在这个视图中，会保存所有活跃的事务(还未提交的事务)。
假设当前事务保存活跃事务数组为如下图。
视图数组
判断版本对于当前事务是否可见时，基于以下规则判断：
若版本事务 id 小于当前活跃事务 id 数组最小值,比如版本 id 为 40，小于活跃数组最小值 45。这就代表当前版本的事务已提交，当前版本对于当前事务可见。
若版本事务 id 大于当前活跃事务数组的最大值，如版本事务 id 为 100， 大于数组最大事务 id 90。说明了这个版本是当前事务创建之后生成，所以这个版本对于当前事务不可见。
若版本事务 id 是当前活跃数组事务之一，比如版本事务 id 为 56。代表记录版本所属事务还未提交，所以该版本对于当前事务不可见。
若版本事务 id 不是当前活跃数组事务之一，但是事务 id 位于活跃数组最小值与最大值之一，比如如事务 ID 57。代表当前记录事务已提交，所以该版本对于当前事务可见。
若版本事务 id 为当前事务 id，代表该行数据是当前事务变更的，当然得可见。
4 这个规则可能比较绕，结合上面图片比较好理解。
以上判断规则可能比较抽象，看不懂，没事，我们再用大白话解释一下：
未提交事务生成的记录版本，不可见。
视图生成前，已提交事务生成记录版本可见。
视图生成后，新事务生成记录版本不可见。
自身事务更新永远可见。
一致性视图只会在 RR 与 RC 下才会生成，对于 RR 来说，一致性视图会在第一个查询语句的时候生成。而对于 RC 来说，每个查询语句都会重新生成视图。
当前读与快照读
MySQL 使用 MVCC 机制，可以读取之前版本数据。这些旧版本记录不会且也无法再去修改，就像快照一样。所以我们将这种查询称为快照读。
当然并不是所有查询都是快照读，select .... for update/ in share mode 这类加锁查询只会查询当前记录最新版本数据。我们将这种查询称为当前读。
问题分析
讲完原理之后，我们回过头分析一下上面查询结果的原因。
这里我们将上面答案再贴过来。
事务隔离级别为 RR，t2，t3 时刻两个事务由于查询语句，分别建立了一致性视图。
t4 时刻，由于事务 1 使用 select.. for update 为 id=1 这一行上了一把锁，然后获取到最新结果。而 t5 时刻，由于该行已被上锁，事务 2 必须等待事务 1 释放锁才能继续执行。
t6 时刻根据一致性视图，不能读取到其他事务提交的版本，所以数据没变。t8 时刻余额扣减 100，t9 时刻提交事务。
此时最新版本记录为 id=1 balance=900。
由于事务 1 事务已提交，行锁被释放，t5 成功获取到锁。由于 t5 是当前读，所以查询的结果为最新版本数据(1,900)。
重点来了，当前这条记录的最新版本数据为 (1,900)，但是最新版本事务 id，却是事务 2 创建之后未提交的事务，位于活跃事务数组中。所以最新记录版本对于事务 2 是不可见的。
没办法只能根据 undolog 去读取上一版本记录 (1,1000) ，这个版本记录刚好对于事务 2 可见，所以 t11 的记录为 (1,1000)。
而当我们将事务隔离等级修改成 RC，每次都会重新生成一致性视图。所以 t11 时刻重新生成了一致性视图，这时候事务 1 已提交，当前最新版本的记录对于事务 2 可见，所以 t11 的结果将会变为 (1,900)。
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