一、并发控制
为啥要进行并发控制？
并发的任务对同一个临界资源进行操作，如果不采取措施，可能导致不一致，故必须进行并发控制（Concurrency Control）。
技术上，通常如何进行并发控制？
通过并发控制保证数据一致性的常见手段有：
- 锁（Locking）
- 数据多版本（Multi Versioning）
二、锁
如何使用普通锁保证一致性？
普通锁，被使用最多：
(1)操作数据前，锁住，实施互斥，不允许其他的并发任务操作；
(2)操作完成后，释放锁，让其他任务执行；
如此这般，来保证一致性。
普通锁存在什么问题？
简单的锁住太过粗暴，连“读任务”也无法并行，任务执行过程本质上是串行的。
于是出现了共享锁与排他锁：
- 共享锁（Share Locks，记为S锁），读取数据时加S锁
- 排他锁（eXclusive Locks，记为X锁），修改数据时加X锁
共享锁与排他锁的玩法是：
- 共享锁之间不互斥，简记为：读读可以并行
- 排他锁与任何锁互斥，简记为：写读，写写不可以并行
可以看到，一旦写数据的任务没有完成，数据是不能被其他任务读取的，这对并发度有较大的影响。
画外音：对应到数据库，可以理解为，写事务没有提交，读相关数据的select也会被阻塞。
有没有可能，进一步提高并发呢？
即使写任务没有完成，其他读任务也可能并发，这就引出了数据多版本。
三、数据多版本
数据多版本是一种能够进一步提高并发的方法，它的核心原理是：
（1）写任务发生时，将数据克隆一份，以版本号区分；
（2）写任务操作新克隆的数据，直至提交；
（3）并发读任务可以继续读取旧版本的数据，不至于阻塞；
如上图：
1. 最开始数据的版本是V0；
2. T1时刻发起了一个写任务，这是把数据clone了一份，进行修改，版本变为V1，但任务还未完成；
3. T2时刻并发了一个读任务，依然可以读V0版本的数据；
4. T3时刻又并发了一个读任务，依然不会阻塞；
可以看到，数据多版本，通过“读取旧版本数据”能够极大提高任务的并发度。
提高并发的演进思路，就在如此：
- 普通锁，本质是串行执行
- 读写锁，可以实现读读并发
- 数据多版本，可以实现读写并发
画外音：这个思路，比整篇文章的其他技术细节更重要，希望大家牢记。
好，对应到InnoDB上，具体是怎么玩的呢？
四、redo, undo,回滚段
在进一步介绍InnoDB如何使用“读取旧版本数据”极大提高任务的并发度之前，有必要先介绍下redo日志，undo日志，回滚段（rollback segment）。
为什么要有redo日志？
数据库事务提交后，必须将更新后的数据刷到磁盘上，以保证ACID特性。磁盘随机写性能较低，如果每次都刷盘，会极大影响数据库的吞吐量。
优化方式是，将修改行为先写到redo日志里（此时变成了顺序写），再定期将数据刷到磁盘上，这样能极大提高性能。
画外音：这里的架构设计方法是，随机写优化为顺序写，思路更重要。
假如某一时刻，数据库崩溃，还没来得及刷盘的数据，在数据库重启后，会重做redo日志里的内容，以保证已提交事务对数据产生的影响都刷到磁盘上。
一句话，redo日志用于保障，已提交事务的ACID特性。
为什么要有undo日志？
数据库事务未提交时，会将事务修改数据的镜像（即修改前的旧版本）存放到undo日志里，当事务回滚时，或者数据库奔溃时，可以利用undo日志，即旧版本数据，撤销未提交事务对数据库产生的影响。
画外音：更细节的，
对于insert操作，undo日志记录新数据的PK(ROW_ID)，回滚时直接删除；
对于delete/update操作，undo日志记录旧数据row，回滚时直接恢复；
他们分别存放在不同的buffer里。
一句话，undo日志用于保障，未提交事务不会对数据库的ACID特性产生影响。
什么是回滚段？
存储undo日志的地方，是回滚段。
undo日志和回滚段和InnoDB的MVCC密切相关，这里举个例子展开说明一下。
栗子：
t(id PK, name);
数据为：
1, shenjian
2, zhangsan
3, lisi
此时没有事务未提交，故回滚段是空的。
接着启动了一个事务：
start trx;
delete (1, shenjian);
update set(3, lisi) to (3, xxx);
insert (4, wangwu);
并且事务处于未提交的状态。
可以看到：
(1)被删除前的(1, shenjian)作为旧版本数据，进入了回滚段；
(2)被修改前的(3, lisi)作为旧版本数据，进入了回滚段；
(3)被插入的数据，PK(4)进入了回滚段；
接下来，假如事务rollback，此时可以通过回滚段里的undo日志回滚。
画外音：假设事务提交，回滚段里的undo日志可以删除。
可以看到：
(1)被删除的旧数据恢复了；
(2)被修改的旧数据也恢复了；
(3)被插入的数据，删除了；
事务回滚成功，一切如故。
四、InnoDB是基于多版本并发控制的存储引擎
《大数据量，高并发量的互联网业务，一定要使用InnoDB》提到，InnoDB是高并发互联网场景最为推荐的存储引擎，根本原因，就是其多版本并发控制（Multi Version Concurrency Control, MVCC）。行锁，并发，事务回滚等多种特性都和MVCC相关。
MVCC就是通过“读取旧版本数据”来降低并发事务的锁冲突，提高任务的并发度。
核心问题：
旧版本数据存储在哪里？
存储旧版本数据，对MySQL和InnoDB原有架构是否有巨大冲击？
通过上文undo日志和回滚段的铺垫，这两个问题就非常好回答了：
(1)旧版本数据存储在回滚段里；
(2)对MySQL和InnoDB原有架构体系冲击不大；
InnoDB的内核，会对所有row数据增加三个内部属性：
(1)DB_TRX_ID，6字节，记录每一行最近一次修改它的事务ID；
(2)DB_ROLL_PTR，7字节，记录指向回滚段undo日志的指针；
(3)DB_ROW_ID，6字节，单调递增的行ID；
InnoDB为何能够做到这么高的并发？
回滚段里的数据，其实是历史数据的快照（snapshot），这些数据是不会被修改，select可以肆无忌惮的并发读取他们。
快照读（Snapshot Read），这种一致性不加锁的读（Consistent Nonlocking Read），就是InnoDB并发如此之高的核心原因之一。
这里的一致性是指，事务读取到的数据，要么是事务开始前就已经存在的数据（当然，是其他已提交事务产生的），要么是事务自身插入或者修改的数据。
什么样的select是快照读？
除非显示加锁，普通的select语句都是快照读，例如：
select * from t where id>2;
这里的显示加锁，非快照读是指：
select * from t where id>2 lock in share mode;
select * from t where id>2 for update;
问题来了，这些显示加锁的读，是什么读？会加什么锁？和事务的隔离级别又有什么关系？
本节的内容已经够多了，且听下回分解。
总结
(1)常见并发控制保证数据一致性的方法有锁，数据多版本；
(2)普通锁串行，读写锁读读并行，数据多版本读写并行；
(3)redo日志保证已提交事务的ACID特性，设计思路是，通过顺序写替代随机写，提高并发；
(4)undo日志用来回滚未提交的事务，它存储在回滚段里；
(5)InnoDB是基于MVCC的存储引擎，它利用了存储在回滚段里的undo日志，即数据的旧版本，提高并发；
(6)InnoDB之所以并发高，快照读不加锁；
(7)InnoDB所有普通select都是快照读；
画外音：本文的知识点均基于MySQL5.6。
原文地址：https://www.cnblogs.com/kaleidoscope/p/9525883.html