PostgreSQL事务原理：ACID 实现 和 MVCC多版本并发控制

事务的实现原理可以解读为RDBMS采取何种技术确保事务的ACID特性。PostgreSQL主要使用MVCC和WAL两项技术实现ACID特性。

实际上，MVCC和WAL这两项技术都比较成熟，主流关系型数据库中都有相应的实现，但每个数据库中具体的实现方式往往存在较大的差异。

在PostgreSQL中，每个事务都有一个唯一的事务ID，被称为XID。除了被BEGIN - COMMIT/ROLLBACK包裹的一组语句会被当作一个事务对待外，不显示指定BEGIN - COMMIT/ROLLBACK的单条语句也是一个事务。

数据库中的事务ID递增。可通过txid_current()函数获取当前事务的ID。

PostgreSQL中，对于每一行数据（称为一个tuple），包含有4个隐藏字段。这四个字段是隐藏的，但可直接访问。

• xmin 在创建（insert）记录（tuple）时，记录此值为插入tuple的事务ID
• xmax 默认值为0.在删除tuple时，记录此值
• cmin 和 cmax 标识在同一个事务中多个语句命令的序列值，从0开始，用于同一个事务中实现版本可见性判断

下面通过实验具体看看这些标记如何工作。在此之前，先创建测试表

CREATE TABLE test 
(
  id INTEGER,
  value TEXT
);

开启一个事务，查询当前事务ID（值为3277），并插入一条数据，xmin为3277，与当前事务ID相等。符合上文所述——插入tuple时记录xmin，记录未被删除时xmax为0

postgres=> BEGIN;
BEGIN
postgres=> SELECT TXID_CURRENT();
 txid_current 
--------------
         3277
(1 row)

postgres=> INSERT INTO test VALUES(1, 'a');
INSERT 0 1
postgres=> SELECT *, xmin, xmax, cmin, cmax FROM test;
 id | value | xmin | xmax | cmin | cmax 
----+-------+------+------+------+------
  1 | a     | 3277 |    0 |    0 |    0
(1 row)

继续通过一条语句插入2条记录，xmin仍然为当前事务ID，即3277，xmax仍然为0，同时cmin和cmax为1，符合上文所述cmin/cmax在事务内随着所执行的语句递增。虽然此步骤插入了两条数据，但因为是在同一条语句中插入，故其cmin/cmax都为1，在上一条语句的基础上加一。

INSERT INTO test VALUES(2, 'b'), (3, 'c');
INSERT 0 2
postgres=> SELECT *, xmin, xmax, cmin, cmax FROM test;
 id | value | xmin | xmax | cmin | cmax 
----+-------+------+------+------+------
  1 | a     | 3277 |    0 |    0 |    0
  2 | b     | 3277 |    0 |    1 |    1
  3 | c     | 3277 |    0 |    1 |    1
(3 rows)

将id为1的记录的value字段更新为’d’，其xmin和xmax均未变，而cmin和cmax变为2，在上一条语句的基础之上增加一。此时提交事务。

UPDATE test SET value = 'd' WHERE id = 1;
UPDATE 1
postgres=> SELECT *, xmin, xmax, cmin, cmax FROM test;
 id | value | xmin | xmax | cmin | cmax 
----+-------+------+------+------+------
  2 | b     | 3277 |    0 |    1 |    1
  3 | c     | 3277 |    0 |    1 |    1
  1 | d     | 3277 |    0 |    2 |    2
(3 rows)

postgres=> COMMIT;
COMMIT

开启一个新事务，通过2条语句分别插入2条id为4和5的tuple。

BEGIN;
BEGIN
postgres=> INSERT INTO test VALUES (4, 'x');
INSERT 0 1
postgres=> INSERT INTO test VALUES (5, 'y'); 
INSERT 0 1
postgres=> SELECT *, xmin, xmax, cmin, cmax FROM test;
 id | value | xmin | xmax | cmin | cmax 
----+-------+------+------+------+------
  2 | b     | 3277 |    0 |    1 |    1
  3 | c     | 3277 |    0 |    1 |    1
  1 | d     | 3277 |    0 |    2 |    2
  4 | x     | 3278 |    0 |    0 |    0
  5 | y     | 3278 |    0 |    1 |    1
(5 rows)

此时，将id为2的tuple的value更新为’e’，其对应的cmin/cmax被设置为2，且其xmin被设置为当前事务ID，即3278

UPDATE test SET value = 'e' WHERE id = 2;
UPDATE 1
postgres=> SELECT *, xmin, xmax, cmin, cmax FROM test;
 id | value | xmin | xmax | cmin | cmax 
----+-------+------+------+------+------
  3 | c     | 3277 |    0 |    1 |    1
  1 | d     | 3277 |    0 |    2 |    2
  4 | x     | 3278 |    0 |    0 |    0
  5 | y     | 3278 |    0 |    1 |    1
  2 | e     | 3278 |    0 |    2 |    2

在另外一个窗口中开启一个事务，可以发现id为2的tuple，xin仍然为3277，但其xmax被设置为3278，而cmin和cmax均为2。符合上文所述——若tuple被删除，则xmax被设置为删除tuple的事务的ID。

BEGIN;
BEGIN
postgres=> SELECT *, xmin, xmax, cmin, cmax FROM test;
 id | value | xmin | xmax | cmin | cmax 
----+-------+------+------+------+------
  2 | b     | 3277 | 3278 |    2 |    2
  3 | c     | 3277 |    0 |    1 |    1
  1 | d     | 3277 |    0 |    2 |    2
(3 rows)

这里有几点要注意

• 新旧窗口中id为2的tuple对应的value和xmin、xmax、cmin/cmax均不相同，实际上它们是该tuple的2个不同版本
• 在旧窗口中，更新之前，数据的顺序是2，3，1，4，5，更新后变为3，1，4，5，2。因为在PostgreSQL中更新实际上是将旧tuple标记为删除，并插入更新后的新数据，所以更新后id为2的tuple从原来最前面变成了最后面
• 在新窗口中，id为2的tuple仍然如旧窗口中更新之前一样，排在最前面。这是因为旧窗口中的事务未提交，更新对新窗口不可见，新窗口看到的仍然是旧版本的数据

提交旧窗口中的事务后，新旧窗口中看到数据完全一致——id为2的tuple排在了最后，xmin变为3278，xmax为0，cmin/cmax为2。前文定义中，xmin是tuple创建时的事务ID，并没有提及更新的事务ID，但因为PostgreSQL的更新操作并非真正更新数据，而是将旧数据标记为删除，并插入新数据，所以“更新的事务ID”也就是“创建记录的事务ID”。

 SELECT *, xmin, xmax, cmin, cmax FROM test;
 id | value | xmin | xmax | cmin | cmax 
----+-------+------+------+------+------
  3 | c     | 3277 |    0 |    1 |    1
  1 | d     | 3277 |    0 |    2 |    2
  4 | x     | 3278 |    0 |    0 |    0
  5 | y     | 3278 |    0 |    1 |    1
  2 | e     | 3278 |    0 |    2 |    2
(5 rows)

MVCC保证原子性
原子性（Atomicity）指得是一个事务是一个不可分割的工作单位，事务中包括的所有操作要么都做，要么都不做。

对于插入操作，PostgreSQL会将当前事务ID存于xmin中。对于删除操作，其事务ID会存于xmax中。对于更新操作，PostgreSQL会将当前事务ID存于旧数据的xmax中，并存于新数据的xin中。换句话说，事务对增、删和改所操作的数据上都留有其事务ID，可以很方便的提交该批操作或者完全撤销操作，从而实现了事务的原子性。

MVCC保证事物的隔离性
隔离性（Isolation）指一个事务的执行不能被其他事务干扰。即一个事务内部的操作及使用的数据对并发的其他事务是隔离的，并发执行的各个事务之间不能互相干扰。

标准SQL的事务隔离级别分为如下四个级别

从上表中可以看出，从未提交读到串行读，要求越来越严格。

注意，SQL标准规定，具体数据库实现时，对于标准规定不允许发生的，绝不可发生；对于可能发生的，并要不求一定能发生。换句话说，具体数据库实现时，对应的隔离级别只可更严格，不可更宽松。

事实中，PostgreSQL可实现了三种隔离级别——未提交读和提交读实际上都被实现为提交读。

下面将讨论提交读和可重复读的实现方式

MVCC提交读 - 提交读只可读取其它已提交事务的结果。PostgreSQL中通过pg_clog来记录哪些事务已经被提交，哪些未被提交。

MVCC可重复读 - 相对于提交读，重复读要求在同一事务中，前后两次带条件查询所得到的结果集相同。实际中，PostgreSQL的实现更严格，不仅要求可重复读，还不允许出现幻读。它是通过只读取在当前事务开启之前已经提交的数据实现的。

结合上文的四个隐藏系统字段来讲，PostgreSQL的可重复读是通过只读取xmin小于当前事务ID且已提交的事务的结果来实现的。

• PostgreSQL中的MVCC优势
  使用MVCC，读操作不会阻塞写，写操作也不会阻塞读，提高了并发访问下的性能
  事务的回滚可立即完成，无论事务进行了多少操作
  数据可以进行大量更新，不段像MySQL和Innodb引擎和Oracle那样需要保证回滚段不会被耗尽
• PostgreSQL中的MVCC缺点
  事务ID个数有限制
  事务ID由32位数保存，而事务ID递增，当事务ID用完时，会出现wraparound问题。

PostgreSQL通过VACUUM机制来解决该问题。对于事务ID，PostgreSQL有三个事务ID有特殊意义：

• 0代表invalid事务号
• 1代表bootstrap事务号
• 2代表frozon事务。frozon transaction id比任何事务都要老

可用的有效最小事务ID为3。VACUUM时将所有已提交的事务ID均设置为2，即frozon。之后所有的事务都比frozon事务新，因此VACUUM之前的所有已提交的数据都对之后的事务可见。PostgreSQL通过这种方式实现了事务ID的循环利用。

大量过期数据占用磁盘并降低查询性能
由于上文提到的，PostgreSQL更新数据并非真正更改记录值，而是通过将旧数据标记为删除，再插入新的数据来实现。对于更新或删除频繁的表，会累积大量过期数据，占用大量磁盘，并且由于需要扫描更多数据，使得查询性能降低。

PostgreSQL解决该问题的方式也是VACUUM机制。从释放磁盘的角度，VACUUM分为两种

• VACUUM 该操作并不要求获得排它锁，因此它可以和其它的读写表操作并行进行。同时它只是简单的将dead tuple对应的磁盘空间标记为可用状态，新的数据可以重用这部分磁盘空间。但是这部分磁盘并不会被真正释放，也即不会被交还给操作系统，因此不能被系统中其它程序所使用，并且可能会产生磁盘碎片。
• VACUUM FULL 需要获得排它锁，它通过“标记-复制”的方式将所有有效数据（非dead tuple）复制到新的磁盘文件中，并将原数据文件全部删除，并将未使用的磁盘空间还给操作系统，因此系统中其它进程可使用该空间，并且不会因此产生磁盘碎片。