我们知道在 RR 级别下，对于是一个事务来说，读到的值应该是相同的，但有没有想过为什么会这样，它是如何实现的？会不会有一些特殊的情况存在？本篇文章会详细的讲解 RR 级别下事务被隔离的原理。在阅读后应该了解如下的内容：
- 了解 MySQL 中的两种视图
- 了解 RR 级别下，如何实现的事务隔离
- 了解什么是当前读，以及当前读会造成那些问题
明确视图的概念
在 MySQL 中，视图有两种。第一种是 View，也就是常用来查询的虚拟表，在调用时执行查询语句从而获取结果, 语法如 create view.
第二种则是存储引擎层 InnoDB 用来实现 MVCC（Mutil-Version Concurrency Control | 多版本并发控制）时用到的一致性视图 consistent read view， 用于支持 RC 和 RR 隔离级别的实现。简单来说，就是定义在事务执行期间，事务内能看到什么样的数据。
事务真正的启动时机：
在使用 begin 或 start transation 时，事务并没有真正开始运行，而是在执行一个对 InnoDB 表的操作时（即第一个快照读操作时），事务才真正启动。
如果想要立即开始一个事务，可以用 start transaction with consistent snapshot 命令。
不期待的结果，事务没有被隔离
在之前 MySQL 事务 介绍中，知道在 RR 的级别的事务下，如果其他事务修改了数据，事务中看到的数据和启动事务时的数据是一致的，并不会受其他事务的影响。可是，有没有什么特殊的情况呢？
看下面这个例子：
创建表：
mysql> CREATE TABLE `t` (
`id` int(11) NOT NULL,
`k` int(11) DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB;
insert into t(id, k) values(1,1),(2,2);按照下图开启事务：
这时对于事务 A 来说，查询 k 的值为 1, 而事务 B 的 K 为 3. 不是说，在 RR 级别下的事务，不受其他事务影响吗，为了事务 B 的结果为 3 而不是所期待的 2. 这就涉及到了 MVCC 中 “快照” 的工作原理。
MVCC 的实现 - 快照
什么是 “快照”？
在 RR 级别下，事务启动时会基于整库拍个“快照”，用于记录当前状态下的数据信息。可这样的话，对于库比较大的情况，事务的启动应该非常慢。可实际上的执行过程非常快，原因就在于 InnoDB 中的实现。
“快照”的实现
在 InnoDB 中，每个事务都有唯一的事务 ID，叫做 transaction id. 在事务开始时，按照严格递增的顺序向 InnoDB 事务系统申请。
数据库中，每行数据具有多个版本。在每次开启更新的事务时，都会生成一个新的数据版本，并把 transaction id赋值给当前数据版本的事务 ID，记为 row trx_id.
如下图所示，对于同一行数据连续更新了 4 次，对应 4 个版本如下。对于最新版本 V4 情况，K 为 22，是被事务 id 为 25 所更新的，进而 row trx_id 是 25.
在每次更新时，都会生成一条回滚日志（undo log），上图中三个虚拟箭头（U1，U2，U3）就是 undo log. 每次开启事务的视图 V1，V2，V3 物理上并不真实存在，而是通过当前事务版本和 undo log 计算出来。
了解了 row trx_id 和 transaction id，就可以进一步了解事务具体是如何进行隔离的了。
事务隔离的实现
在 RR 级别下，要想实现一个事务启动时，能够看到所有已经提交的事务结果。在事务执行期间，其他事务的更新均不可见。
只需要在事情启动时规定，以启动的时刻为准，如果一个数据版本在启动前生成，就可以查看。如果在启动后生成，则不能查看，通过 undo log 一直查询上一个版本数据，直到找到启动前生成的数据版本或者自己更新的数据才结束。
在具体实现上，InnoDB 为每个事务构造一个数组，用来保存事务启动瞬间，当前正在活跃（启动没有提交）的所有事务 ID. 数组里 ID 最小为低水位，当前系统里面创建过的事务 ID 最大值 + 1 为高水位。这个数组和高水位，就组成了当前事务的一致性视图（read-view），如下图所示。
数据是否看见，就是通过比较数据的 row trx_id 和 一致性视图的对比而得到的。
在比较时：
一、如果 row trx_id 出现在绿色部分，表示该版本是已提交的事务或者当前的事务自己生成的，该数据可见。
| 事务A | 事务B |
|---|---|
| start transaction with consistent snapshot; | |
| update t set k = k+1 where id=1; | |
| commit; | |
| start transaction with consistent snapshot; | |
| select * from t where id=1; |
事务 A 修改 k 值后提交，接着事务 B 查询 k 值。这时对于启动的事务 B 来说，k 值的 row trx_id 等于事务 A 的transaction id. 而事务 B 在 事务 A 之后申请，假设当前活跃事务只有 B。B 的 transaction id 肯定大于事务 A，所以当前版本 row trx_id 一定小于低水位，进而 k 值为 A 修改后的值。
二、如果在红色部分，表示由未来的事务生成的，该数据不可见。
| 事务A | 事务B |
|---|---|
| start transaction with consistent snapshot; | |
| start transaction with consistent snapshot; | |
| update t set k = k+1 where id=1; | |
| commit; | |
| select * from t where id=1; |
事务 A 开启后，查询 k 值，但未提交事务。事务 B 在事务 A 开启后修改 K 值。此时对于事务 A 来说， 修改后 k 值的 row trx_id 等于事务B transaction id. 假设当前的活跃的只有事务 A，则 row trx_id 大于高水位的值，所以事务 B 的修改对 A 不可见。
三、如果落在黄色部分，两种情况
a. row trx_id 在数组中，表示该版本是由未提交的事务生成的，不可见。
| 事务A | 事务B |
|---|---|
| start transaction with consistent snapshot; | |
| start transaction with consistent snapshot; | |
| update t set k = k+1 where id=1; | |
| select * from t where id=1; |
事务 A，B 先后开启，假设只有 A，B 两个活跃的事务。此时对于事务 B 来说一致性视图中的数组包含事务A和B 的 transaction id.
当事务 B 查询 k 值时，发现数组中包含事务 A 的 transaction id，说明是未提交的事务。所以不可见。
b. row trx_id 不在数组中，表示该版本是由已提交的事务生成，可见。
| 事务A (transaction id = 100) | 事务B (transaction id = 101) | 事务 C (transaction id = 102) |
|---|---|---|
| start transaction with consistent snapshot; | ||
| update t set k = k+1 where id=1; | start transaction with consistent snapshot; | |
| update t set k = k+1 where id=1; | ||
| commit; | ||
| start transaction with consistent snapshot; | ||
| select * from t where id=1; | ||
假设当前只活跃 A，C 两个事务。对于事务 C 来说，一致性视图数组为[100,102]. 当前 k 的 row trx_id 为 101，不在一致性数组中。说明是已经提交事务，所以数据可见。
InnoDB 就是利用了所有数据都有多个版本这个特性，实现了秒级创建快照的能力。
现在回到文章开始的三个事务，现在分析下为什么事务 A 的结果是 1。
假设如下：
- 在 A 启动时，系统只有一个活跃的事务 ID 为 99.
- A，B，C 事务的版本号为 100,101,102 且当前系统中只有这四个事务。
- 三个事务开始前，（1,1）对应 row trx_id 为 90.
这样对于事务 A，B，C 中一致性数组和 row trx_id 如下：
右侧显示的回滚段的内容，第一次更新为事务 C，其 row trx_id 等于 102. 值为（1,2）。最新 row trx_id 为事务 B 的 101，值为（1,3）。
对于事务 A 来说，视图数组为 [99,100]。读取流程如下：
- 获取当前 row trx_id 为 101 的数据。发现比高水位大，落在红色，不可见。
- 向上查找，发现 row trx_id 为 102 的，比高水位大，不可见。
- 向上查找，发现 row trx_id 为 90，比低水位小，落在绿色可见。
这时事务 A 无论在什么时候查询，看到的结果都一致，这被称为一致性读。
上面的判断逻辑为代码逻辑，现在翻译成便于理解的语言，对于一个事务视图来说，除了自己的更新可见外：
- 版本未提交，不可见（包含了还未提交的事务，或者开始同时活跃，但先一步提交的事务）；
- 版本已提交，在视图后创建提交的，不可见。
- 版本已提交，在视图创建前提交，可见。
现在应该清楚，可重复读的能力就是通过一致性读实现的。可是在文章开始部分事务 B 的更新语句如果按照一致性读的情况，事务 C 在事务 B 之后提交，结果应该是（1,2）不是 （1,3）。原因就在于当前读的影响。
当前读的影响
对于文章开头部分的事务 B 来说，如果在更新操作前查询一次数据，返回结果确实是 1。但由于更新操作，并不是在历史版本上更新，否则事务 C 的更新就会被覆盖。因此事务 B 的更新操作是在（1,2）的基础上操作的。
什么是当前读？
在更新操作时，都是先读后写，这个读，就是只能读当前的值（最新已经提交的值），进而称为“当前读”。
除 update 语句外，给 select 语句加锁，也是当前读。锁的类型可以是读锁（S锁，共享锁）和写锁（X锁，排他锁）。
比如想让事务 A 的查询语句获取当前读中的值：
# 共享锁
mysql> select k from t where id=1 lock in share mode;
# 排它锁
mysql> select k from t where id=1 for update;在当前读下，快照查询的过程
在事务 B 更新时，当前读拿到的值为（1,2），更新后生成的新版本数据为（1,3），当前版本的 row trx_id 101.
所以在接下里的执行的查询语句时，当前 row trx_id 为101，判断为自己更新的，所以可见。所以查询结果是（1，3）。
假设事务 C 改成如下事务 C' 这样，在事务 B 更新后，再提交。
这时虽然（1,2）已经生成了，但根据两阶段锁协议，由于事务 C’ 没有提交，没有释放写锁。这时事务 B 就会被锁住，等到其他事务释放后，再继续当前读。
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。如果当前的记录的行锁被其他事务占用的话，就需要进入锁等待。
读提交下的事务隔离实现
读提交和可重复读的逻辑类似，主要区别为：
- 在 RR 下，事务开始时就创建一致性视图，之后事务中的查询都共用这个一致性视图。
- 在 RC 下，每个语句执行前会重新算出一个视图。
重新看下文章开头部分读提交状态下的事务状态图：
对于事务 A 来说，查询语句的时刻会重新计算视图，此时（1,3），（1,2）都是在该语句前生成的。
此时对于该语句来说：
- （1,3）属于版本未提交，不可见。
- （1,2）属于版本已提交，在视图前创建提交，版本可见。
所以结果为 k=2.
应用场景
级别为 RR。
场景1-文章开头例子，造成查询结果不一致的情况
场景2- 假设场景：事务中无法更新的情况
表结构为：
mysql> CREATE TABLE `t` (
`id` int(11) NOT NULL,
`c` int(11) DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB;
insert into t(id, c) values(1,1),(2,2),(3,3),(4,4);这里想把 c 和 id 相等的行的 c 值清零，却出现无法修改的现象。
这里在上面开启的事务更新前，开启一个新事务修改所有行中的 c 值就可以。
方式1：
| 事务A | 事务B |
|---|---|
| start transaction with consistent snapshot; | |
| update t set c = c+1; | |
| update set c=0 where id =c; | |
| select * from t; |
事务 A 的更新语句是当前读，会先将最新的数据版本读取出，然后更新，但由于数据是最新版本，没有满足更新的 where 语句的行（因为 c 值被加 1），这时更新失败。所以原数据行的 row trx_id 没有变，还是等于事务 B 的 ID。之后执行 select，由于数据行是事务 B 的 trx_id, 也就是属于版本已提交，在视图后创建提交，属于不可见的情况，所以查出来的数据还是事务 B 更新前的数据。
方式2：
| 事务A | 事务B |
|---|---|
| start transaction with consistent snapshot; | |
| select * from t; | |
| start transaction with consistent snapshot; | |
| select * from t; | |
| update t set c = c+1; | |
| commit; | |
| update set c=0 where id =c; | |
| select * from t; |
在事务 A 启动时，事务 B 属于活跃的事务，虽然之后提交了，但也属于是版本未提交，不可见的情况。
场景3 - 实际场景：实现乐观锁后，无法更新的情况。
下面使用乐观锁出现的情况就是上面场景 1 出现的实际场景。
在实现乐观锁后，通常会基于 version 字段进行 cas 式的更新（update ...set ... where id = xxx and version = xxx），当 version 被其他事务抢先更新时，自己所在事务更新失败，这时由于所在 row 的 trx_id 没有改变成自己更新事务的 id（由于更新失败），再次 select 还是过去的旧值，造成明明值没有变，却没法更新的情景。
解决方式就是在失败后，重新开启一个事务。判断成功的标准一般是判断 affected_rows 是不是等于预期值。
CAS：Compare and Swap，即比较再交换。CAS是一种无锁算法，CAS有3个操作数，内存值V，旧的预期值A，要修改的新值B。当且仅当预期值A和内存值V相同时，将内存值V修改为B，否则什么都不做。
总结
在 MySQL 中视图分为两种，一种是虚拟表另一种则是一致性视图。
在 RR 级别下开启事务后，会拍下快照，快照里，每个事务会有自己的唯一 ID，数据库中的每行数据存在多个版本，在执行更新语句时，为会每行数据添加一个新的版本，其中 row trx_id 就是所在更新事务的 ID.
事务隔离的实现，就是规定以事务开启的时刻为准，之前提交的事务数据可见，之后提交的事务数据不可见。在具体实现上，通过开启一个数组，该数组记录了当前时刻所有活跃的事务 ID. 而开头提到的一致性视图就是由该数组组成。通过比较该数组和数据库中数据多个版本的 row trx_id 来达到可见和不可见的效果。
当前读会读取已经提交完成的数据，这就会导致一致性视图的查询结果不一致，或者无法更新的奇怪现象。
RC 和 RR 的区别为，RC 承认的是语句前已经提交完成的数据。而 RR 承认在事务启动前已经提交完成的数据。