【MySql】14- 实践篇(十二)-grant权限/分区表/自增Id用完怎么办

1.grant之后要跟着flush privileges吗？

在 MySQL 里面，grant 语句是用来给用户赋权的。

先创建一个用户：

create user 'ua'@'%' identified by 'pa';

创建一个用户’ua’@’%’，密码是 pa。注意，在 MySQL 里面，用户名 (user)+ 地址 (host) 才表示一个用户，因此 ua@ip1 和 ua@ip2 代表的是两个不同的用户。

这条命令做了两个动作：

1. 磁盘上，往 mysql.user 表里插入一行，由于没有指定权限，所以这行数据上所有表示权限的字段的值都是 N；
2. 内存里，往数组 acl_users 里插入一个 acl_user 对象，这个对象的 access 字段值为 0。

图 1 就是这个时刻用户 ua 在 user 表中的状态。

在 MySQL 中，用户权限是有不同的范围的。按照用户权限范围从大到小的顺序依次说明。

1.1 全局权限

全局权限，作用于整个 MySQL 实例，这些权限信息保存在 mysql 库的 user 表里.。给用户 ua赋一个最高权限的话，语句是这么写的：

grant all privileges on *.* to 'ua'@'%' with grant option;

这个 grant 命令做了两个动作：

1. 磁盘上，将 mysql.user 表里，用户’ua’@’%'这一行的所有表示权限的字段的值都修改为‘Y’；
2. 内存里，从数组 acl_users 中找到这个用户对应的对象，将 access 值（权限位）修改为二进制的“全 1”。

在这个 grant 命令执行完成后，如果有新的客户端使用用户名 ua 登录成功，MySQL 会为新连接维护一个线程对象，然后从 acl_users 数组里查到这个用户的权限，并将权限值拷贝到这个线程对象中。之后在这个连接中执行的语句，所有关于全局权限的判断，都直接使用线程对象内部保存的权限位。

基于上面的分析：

1. grant 命令对于全局权限，同时更新了磁盘和内存。命令完成后即时生效，接下来新创建的连接会使用新的权限。
2. 对于一个已经存在的连接，它的全局权限不受 grant 命令的影响。

需要说明的是，一般在生产环境上要合理控制用户权限的范围。我们上面用到的这个 grant 语句就是一个典型的错误示范。如果一个用户有所有权限，一般就不应该设置为所有 IP 地址都可以访问。

如果要回收上面的 grant 语句赋予的权限，可以使用下面这条命令：

revoke all privileges on *.* from 'ua'@'%';

这条 revoke 命令的用法与 grant 类似，做了如下两个动作：

1. 磁盘上，将 mysql.user 表里，用户’ua’@’%'这一行的所有表示权限的字段的值都修改为“N”；
2. 内存里，从数组 acl_users 中找到这个用户对应的对象，将 access 的值修改为 0。

1.2 db 权限

除了全局权限，MySQL 也支持库级别的权限定义。如果要让用户 ua 拥有库 db1 的所有权限，可以执行下面这条命令：

grant all privileges on db1.* to 'ua'@'%' with grant option;

基于库的权限记录保存在 mysql.db 表中，在内存里则保存在数组 acl_dbs 中。

这条 grant 命令做了如下两个动作：

1. 磁盘上，往 mysql.db 表中插入了一行记录，所有权限位字段设置为“Y”；
2. 内存里，增加一个对象到数组 acl_dbs 中，这个对象的权限位为“全 1”。

图 2 就是这个时刻用户 ua 在 db 表中的状态。

每次需要判断一个用户对一个数据库读写权限的时候，都需要遍历一次 acl_dbs 数组，根据 user、host 和 db 找到匹配的对象，然后根据对象的权限位来判断。 也就是说grant 修改 db 权限的时候，是同时对磁盘和内存生效的。

grant 操作对于已经存在的连接的影响，在全局权限和基于 db 的权限效果是不同的。

图中 set global sync_binlog 这个操作是需要 super 权限的。

可以看到，虽然用户 ua 的 super 权限在 T3 时刻已经通过 revoke 语句回收了，但是在 T4 时刻执行 set global 的时候，权限验证还是通过了。这是因为 super 是全局权限，这个权限信息在线程对象中，而 revoke 操作影响不到这个线程对象。

在 T5 时刻去掉 ua 对 db1 库的所有权限后，在 T6 时刻 session B 再操作 db1 库的表，就会报错“权限不足”。这是因为 acl_dbs 是一个全局数组，所有线程判断 db 权限都用这个数组，这样 revoke 操作马上就会影响到 session B。

这里在代码实现上有一个特别的逻辑，如果当前会话已经处于某一个 db 里面，之前 use 这个库的时候拿到的库权限会保存在会话变量中。

可以看到在 T6 时刻，session C 和 session B 对表 t 的操作逻辑是一样的。但是 session B 报错，而 session C 可以执行成功。这是因为 session C 在 T2 时刻执行的 use db1，拿到了这个库的权限，在切换出 db1 库之前，session C 对这个库就一直有权限。

1.3 表权限和列权限

除了 db 级别的权限外，MySQL 支持更细粒度的表权限和列权限。
其中，表权限定义存放在表 mysql.tables_priv 中，列权限定义存放在表 mysql.columns_priv 中。这两类权限，组合起来存放在内存的 hash 结构 column_priv_hash 中。

两类权限的赋权命令如下：

create table db1.t1(id int, a int);

grant all privileges on db1.t1 to 'ua'@'%' with grant option;
GRANT SELECT(id), INSERT (id,a) ON mydb.mytbl TO 'ua'@'%' with grant option;

这两个权限每次 grant 的时候都会修改数据表，也会同步修改内存中的 hash 结构。因此，对这两类权限的操作，也会马上影响到已经存在的连接。

flush privileges 命令会清空 acl_users 数组，然后从 mysql.user 表中读取数据重新加载，重新构造一个 acl_users 数组。也就是说，以数据表中的数据为准，会将全局权限内存数组重新加载一遍。

也就是说，如果内存的权限数据和磁盘数据表相同的话，不需要执行 flush privileges。而如果我们都是用 grant/revoke 语句来执行的话，内存和数据表本来就是保持同步更新的。
因此，正常情况下，grant 命令之后，没有必要跟着执行 flush privileges 命令。

1.4 flush privileges 使用场景

当数据表中的权限数据跟内存中的权限数据不一致的时候，flush privileges 语句可以用来重建内存数据，达到一致状态。
这种不一致往往是由不规范的操作导致的，比如直接用 DML 语句操作系统权限表。我们来看一下下面这个场景：
图 4 使用 flush privileges

T3 时刻虽然已经用 delete 语句删除了用户 ua，但是在 T4 时刻，仍然可以用 ua 连接成功。原因就是，这时候内存中 acl_users 数组中还有这个用户，因此系统判断时认为用户还正常存在。

在 T5 时刻执行过 flush 命令后，内存更新，T6 时刻再要用 ua 来登录的话，就会报错“无法访问”了。

直接操作系统表是不规范的操作，这个不一致状态也会导致一些更“诡异”的现象发生。比如，前面这个通过 delete 语句删除用户的例子，就会出现下面的情况：

图 5 不规范权限操作导致的异常

由于在 T3 时刻直接删除了数据表的记录，而内存的数据还存在。这就导致了：

1. T4 时刻给用户 ua 赋权限失败，因为 mysql.user 表中找不到这行记录；
2. 而 T5 时刻要重新创建这个用户也不行，因为在做内存判断的时候，会认为这个用户还存在。

小结

• grant 语句会同时修改数据表和内存，判断权限的时候使用的是内存数据。因此，规范地使用 grant 和 revoke 语句，是不需要随后加上 flush privileges 语句的。

• flush privileges 语句本身会用数据表的数据重建一份内存权限数据，所以在权限数据可能存在不一致的情况下再使用。而这种不一致往往是由于直接用 DML 语句操作系统权限表导致的，所以尽量不要使用这类语句。

• 在使用 grant 语句赋权时，可能还会看到这样的写法：grant super on *.* to 'ua'@'%' identified by 'pa';
  这条命令加了 identified by ‘密码’， 语句的逻辑里面除了赋权外，还包含了：如果用户’ua’@’%'不存在，就创建这个用户，密码是 pa；如果用户 ua 已经存在，就将密码修改成 pa。(一种不建议的写法，因为这种写法很容易就会不慎把密码给改了。)

2. 要不要使用分区表?

2.1 分区表是什么?

先创建一个表 t：

CREATE TABLE `t` (
  `ftime` datetime NOT NULL,
  `c` int(11) DEFAULT NULL,
  KEY (`ftime`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=latin1
PARTITION BY RANGE (YEAR(ftime))
(PARTITION p_2017 VALUES LESS THAN (2017) ENGINE = InnoDB,
 PARTITION p_2018 VALUES LESS THAN (2018) ENGINE = InnoDB,
 PARTITION p_2019 VALUES LESS THAN (2019) ENGINE = InnoDB,
PARTITION p_others VALUES LESS THAN MAXVALUE ENGINE = InnoDB);
insert into t values('2017-4-1',1),('2018-4-1',1);

图 1 表 t 的磁盘文件

在表 t 中初始化插入了两行记录，按照定义的分区规则，这两行记录分别落在 p_2018 和 p_2019 这两个分区上。

可以看到，这个表包含了一个.frm 文件和 4 个.ibd 文件，每个分区对应一个.ibd 文件。
也就是说：

• 对于引擎层来说，这是 4 个表；
• 对于 Server 层来说，这是 1 个表。

2.2 分区表的引擎层行为

举个在分区表加间隙锁的例子，目的是说明对于 InnoDB 来说，这是 4 个表。

图 2 分区表间隙锁示例

初始化表 t 的时候，只插入了两行数据， ftime 的值分别是，‘2017-4-1’ 和’2018-4-1’ 。session A 的 select 语句对索引 ftime 上这两个记录之间的间隙加了锁。如果是一个普通表的话，那么 T1 时刻，在表 t 的 ftime 索引上，间隙和加锁状态应该是图 3 这样的。

图 3 普通表的加锁范围
也就是说，‘2017-4-1’ 和’2018-4-1’ 这两个记录之间的间隙是会被锁住的。那么，sesion B 的两条插入语句应该都要进入锁等待状态。

但是，从上面的实验效果可以看出，session B 的第一个 insert 语句是可以执行成功的。这是因为，对于引擎来说，p_2018 和 p_2019 是两个不同的表，也就是说 2017-4-1 的下一个记录并不是 2018-4-1，而是 p_2018 分区的 supremum。所以 T1 时刻，在表 t 的 ftime 索引上，间隙和加锁的状态其实是图 4 这样的：

由于分区表的规则，session A 的 select 语句其实只操作了分区 p_2018，因此加锁范围就是图 4 中深绿色的部分。

所以，session B 要写入一行 ftime 是 2018-2-1 的时候是可以成功的，而要写入 2017-12-1 这个记录，就要等 session A 的间隙锁。

图 5 就是这时候的 show engine innodb status 的部分结果。

图 5 session B 被锁住信息

看完 InnoDB 引擎的例子，再来一个 MyISAM 分区表的例子。
用 alter table t engine=myisam，把表 t 改成 MyISAM 表；然后，再用下面这个例子说明，对于 MyISAM 引擎来说，这是 4 个表。

图 6 用 MyISAM 表锁验证

在 session A 里面，我用 sleep(100) 将这条语句的执行时间设置为 100 秒。由于 MyISAM 引擎只支持表锁，所以这条 update 语句会锁住整个表 t 上的读。但看到的结果是，session B 的第一条查询语句是可以正常执行的，第二条语句才进入锁等待状态。

这正是因为 MyISAM 的表锁是在引擎层实现的，session A 加的表锁，其实是锁在分区 p_2018 上。因此，只会堵住在这个分区上执行的查询，落到其他分区的查询是不受影响的。

使用分区表的一个重要原因就是单表过大。那么，如果不使用分区表的话，就是要使用手动分表的方式。
手动分表和分区表区别:

• 比如，按照年份来划分，我们就分别创建普通表 t_2017、t_2018、t_2019 等等。手工分表的逻辑，也是找到需要更新的所有分表，然后依次执行更新。在性能上，这和分区表并没有实质的差别。
• 分区表和手工分表，一个是由 server 层来决定使用哪个分区，一个是由应用层代码来决定使用哪个分表。因此，从引擎层看，这两种方式也是没有差别的。

这两个方案的区别，主要是在 server 层上。从 server 层看，我们就不得不提到分区表一个被广为诟病的问题：打开表的行为。

2.3 分区策略

每当第一次访问一个分区表的时候，MySQL 需要把所有的分区都访问一遍。一个典型的报错情况是这样的：如果一个分区表的分区很多，比如超过了 1000 个，而 MySQL 启动的时候，open_files_limit 参数使用的是默认值 1024，那么就会在访问这个表的时候，由于需要打开所有的文件，导致打开表文件的个数超过了上限而报错。

下图就是创建的一个包含了很多分区的表 t_myisam，执行一条插入语句后报错的情况。

图 7 insert 语句报错

这条 insert 语句，明显只需要访问一个分区，但语句却无法执行。

这个表用的是 MyISAM 引擎。使用 InnoDB 引擎的话，并不会出现这个问题。

• MyISAM 分区表使用的分区策略，我们称为通用分区策略（generic partitioning），每次访问分区都由 server 层控制。通用分区策略，是 MySQL 一开始支持分区表的时候就存在的代码，在文件管理、表管理的实现上很粗糙，因此有比较严重的性能问题。
• MySQL 5.7.9 开始，InnoDB 引擎引入了本地分区策略（native partitioning）。这个策略是在 InnoDB 内部自己管理打开分区的行为。

MySQL 从 5.7.17 开始，将 MyISAM 分区表标记为即将弃用 (deprecated)
从 MySQL 8.0 版本开始，就不允许创建 MyISAM 分区表了，只允许创建已经实现了本地分区策略的引擎。目前来看，只有 InnoDB 和 NDB 这两个引擎支持了本地分区策略。

2.4 分区表的 server 层行为

如果从 server 层看的话，一个分区表就只是一个表。
如图 8 和图 9 所示，分别是这个例子的操作序列和执行结果图。
图 8 分区表的 MDL 锁

图 9 show processlist 结果

可以看到，虽然 session B 只需要操作 p_2017 这个分区，但是由于 session A 持有整个表 t 的 MDL 锁，就导致了 session B 的 alter 语句被堵住。
分区表，在做 DDL 的时候，影响会更大。 如果使用的是普通分表，那么当你在 truncate 一个分表的时候，肯定不会跟另外一个分表上的查询语句，出现 MDL 锁冲突。

小结一下：

1. MySQL 在第一次打开分区表的时候，需要访问所有的分区；
2. 在 server 层，认为这是同一张表，因此所有分区共用同一个 MDL 锁；
3. 在引擎层，认为这是不同的表，因此 MDL 锁之后的执行过程，会根据分区表规则，只访问必要的分区。

关于“必要的分区”的判断，就是根据 SQL 语句中的 where 条件，结合分区规则来实现的。比如我们上面的例子中，where ftime=‘2018-4-1’，根据分区规则 year 函数算出来的值是 2018，那么就会落在 p_2019 这个分区。

但是，如果这个 where 条件改成 where ftime>=‘2018-4-1’，虽然查询结果相同，但是这时候根据 where 条件，就要访问 p_2019 和 p_others 这两个分区。

如果查询语句的 where 条件中没有分区 key，那就只能访问所有分区了。当然，这并不是分区表的问题。即使是使用业务分表的方式，where 条件中没有使用分表的 key，也必须访问所有的分表。

2.5 分区表的应用场景

分区表的一个显而易见的优势是对业务透明，相对于用户分表来说，使用分区表的业务代码更简洁。还有，分区表可以很方便的清理历史数据。

如果一项业务跑的时间足够长，往往就会有根据时间删除历史数据的需求。这时候，按照时间分区的分区表，就可以直接通过 alter table t drop partition … 这个语法删掉分区，从而删掉过期的历史数据。

alter table t drop partition … 操作是直接删除分区文件，效果跟 drop 普通表类似。与使用 delete 语句删除数据相比，优势是速度快、对系统影响小。

小结
这里介绍的是 server 层和引擎层对分区表的处理方式。是以范围分区（range）为例介绍的。实际上，MySQL 还支持 hash 分区、list 分区等分区方法。可以在需要用到的时候，再翻翻MySql手册

实际使用时，分区表跟用户分表比起来，有两个绕不开的问题：一个是第一次访问的时候需要访问所有分区，另一个是共用 MDL 锁。因此，如果要使用分区表，就不要创建太多的分区。

1. 分区并不是越细越好。实际上，单表或者单分区的数据一千万行，只要没有特别大的索引，对于现在的硬件能力来说都已经是小表了。
2. 分区也不要提前预留太多，在使用之前预先创建即可。比如，如果是按月分区，每年年底时再把下一年度的 12 个新分区创建上即可。对于没有数据的历史分区，要及时的 drop 掉。

至于分区表的其他问题，比如查询需要跨多个分区取数据，查询性能就会比较慢，基本上就不是分区表本身的问题，而是数据量的问题或者说是使用方式的问题了。

思考
假设现在要创建一个自增字段 id。MySQL 要求分区表中的主键必须包含分区字段。如果要在表 t 的基础上做修改，你会怎么定义这个表的主键呢？为什么这么定义呢？

答 : 由于 MySQL 要求主键包含所有的分区字段，所以肯定是要创建联合主键的。
有两种可选：一种是 (ftime, id)，另一种是 (id, ftime)。
如果从利用率上来看，应该使用 (ftime, id) 这种模式。因为用 ftime 做分区 key，说明大多数语句都是包含 ftime 的，使用这种模式，可以利用前缀索引的规则，减少一个索引。

这时的建表语句是:

CREATE TABLE `t` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `ftime` datetime NOT NULL,
  `c` int(11) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`ftime`,`id`)
) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=latin1
PARTITION BY RANGE (YEAR(ftime))
(PARTITION p_2017 VALUES LESS THAN (2017) ENGINE = MyISAM,
 PARTITION p_2018 VALUES LESS THAN (2018) ENGINE = MyISAM,
 PARTITION p_2019 VALUES LESS THAN (2019) ENGINE = MyISAM,
 PARTITION p_others VALUES LESS THAN MAXVALUE ENGINE = MyISAM);

建议是要尽量使用 InnoDB 引擎。InnoDB 表要求至少有一个索引，以自增字段作为第一个字段，所以需要加一个 id 的单独索引。

CREATE TABLE `t` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `ftime` datetime NOT NULL,
  `c` int(11) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`ftime`,`id`),
  KEY `id` (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=latin1
PARTITION BY RANGE (YEAR(ftime))
(PARTITION p_2017 VALUES LESS THAN (2017) ENGINE = InnoDB,
 PARTITION p_2018 VALUES LESS THAN (2018) ENGINE = InnoDB,
 PARTITION p_2019 VALUES LESS THAN (2019) ENGINE = InnoDB,
 PARTITION p_others VALUES LESS THAN MAXVALUE ENGINE = InnoDB);

当然把字段反过来，创建成：

  PRIMARY KEY (`id`,`ftime`),
  KEY `id` (`ftime`)

也是可以的。

3. 自增Id用完怎么办?

MySQL 里有很多自增的 id，每个自增 id 都是定义了初始值，然后不停地往上加步长。虽然自然数是没有上限的，但是在计算机里，只要定义了表示这个数的字节长度，那它就有上限。

比如，无符号整型 (unsigned int) 是 4 个字节，上限就是 2^32-1。

3.1 表定义自增值id

表定义的自增值达到上限后的逻辑是：再申请下一个 id 时，得到的值保持不变。
通过下面这个语句序列验证一下：

create table t(id int unsigned auto_increment primary key) auto_increment=4294967295;
insert into t values(null);
//成功插入一行 4294967295
show create table t;
/* CREATE TABLE `t` (
  `id` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=4294967295;
*/

insert into t values(null);
//Duplicate entry '4294967295' for key 'PRIMARY'

第一个 insert 语句插入数据成功后，这个表的 AUTO_INCREMENT 没有改变（还是 4294967295），就导致了第二个 insert 语句又拿到相同的自增 id 值，再试图执行插入语句，报主键冲突错误。

在建表的时候需要考察的表是否有可能达到这个上限，如果有可能，就应该创建成 8 个字节的 bigint unsigned。

3.2 InnoDB 系统自增 row_id

创建的 InnoDB 表没有指定主键，那么 InnoDB 会创建一个不可见的，长度为 6 个字节的 row_id。

InnoDB 维护了一个全局的 dict_sys.row_id 值，所有无主键的 InnoDB 表，每插入一行数据，都将当前的 dict_sys.row_id 值作为要插入数据的 row_id，然后把 dict_sys.row_id 的值加 1。

实际上，在代码实现时 row_id 是一个长度为 8 字节的无符号长整型 (bigint unsigned)。但是，InnoDB 在设计时，给 row_id 留的只是 6 个字节的长度，这样写到数据表中时只放了最后 6 个字节，所以 row_id 能写到数据表中的值，就有两个特征：

1. row_id 写入表中的值范围，是从 0 到 2^48-1；
2. 当 dict_sys.row_id=2^48时，如果再有插入数据的行为要来申请 row_id，拿到以后再取最后 6 个字节的话就是 0。

也就是说，写入表的 row_id 是从 0 开始到 2^48-1。达到上限后，下一个值就是 0，然后继续循环。
在 InnoDB 逻辑里，申请到 row_id=N 后，就将这行数据写入表中；如果表中已经存在 row_id=N 的行，新写入的行就会覆盖原有的行。

可以通过 gdb 修改系统的自增 row_id 来实现，验证这个结论。


可以看到，在用 gdb 将 dict_sys.row_id 设置为 2^48之后，再插入的 a=2 的行会出现在表 t 的第一行，因为这个值的 row_id=0。之后再插入的 a=3 的行，由于 row_id=1，就覆盖了之前 a=1 的行，因为 a=1 这一行的 row_id 也是 1。

从这个角度看，我们还是应该在 InnoDB 表中主动创建自增主键。因为，表自增 id 到达上限后，再插入数据时报主键冲突错误，是更能被接受的。 毕竟覆盖数据，就意味着数据丢失，影响的是数据可靠性；报主键冲突，是插入失败，影响的是可用性。而一般情况下，可靠性优先于可用性。

3.3 Xid

redo log 和 binlog 相配合的时候，提到了它们有一个共同的字段叫作 Xid。它在 MySQL 中是用来对应事务的。

• Xid 在 MySQL 内部是怎么生成的呢？

• MySQL 内部维护了一个全局变量 global_query_id，每次执行语句的时候将它赋值给 Query_id，然后给这个变量加 1。如果当前语句是这个事务执行的第一条语句，那么 MySQL 还会同时把 Query_id 赋值给这个事务的 Xid。而 global_query_id 是一个纯内存变量，重启之后就清零了。所以你就知道了，在同一个数据库实例中，不同事务的 Xid 也是有可能相同的。

但是 MySQL 重启之后会重新生成新的 binlog 文件，这就保证了，同一个 binlog 文件里，Xid 一定是惟一的。

虽然 MySQL 重启不会导致同一个 binlog 里面出现两个相同的 Xid，但是如果 global_query_id 达到上限后，就会继续从 0 开始计数。从理论上讲，还是就会出现同一个 binlog 里面出现相同 Xid 的场景。

因为 global_query_id 定义的长度是 8 个字节，这个自增值的上限是 2^64-1。要出现这种情况，必须是下面这样的过程：

1. 执行一个事务，假设 Xid 是 A；
2. 接下来执行 2^64次查询语句，让 global_query_id 回到 A；
3. 再启动一个事务，这个事务的 Xid 也是 A。

不过，2^64这个值太大了，大到可以认为这个可能性只会存在于理论上。

3.4 Innodb trx_id

Xid 和 InnoDB 的 trx_id 是两个容易混淆的概念。

Xid 是由 server 层维护的。
InnoDB 内部使用 Xid，就是为了能够在 InnoDB 事务和 server 之间做关联。但是，InnoDB 自己的 trx_id，是另外维护的。

InnoDB 内部维护了一个 max_trx_id 全局变量，每次需要申请一个新的 trx_id 时，就获得 max_trx_id 的当前值，然后并将 max_trx_id 加 1。

InnoDB 数据可见性的核心思想是：

每一行数据都记录了更新它的 trx_id，当一个事务读到一行数据的时候，判断这个数据是否可见的方法，就是通过事务的一致性视图与这行数据的 trx_id 做对比。

对于正在执行的事务，可以从 information_schema.innodb_trx 表中看到事务的 trx_id。

session B 里，我从 innodb_trx 表里查出的这两个字段，第二个字段 trx_mysql_thread_id 就是线程 id。显示线程 id，是为了说明这两次查询看到的事务对应的线程 id 都是 5，也就是 session A 所在的线程。

可以看到，T2 时刻显示的 trx_id 是一个很大的数；T4 时刻显示的 trx_id 是 1289，看上去是一个比较正常的数字。这是什么原因呢？

实际上，在 T1 时刻，session A 还没有涉及到更新，是一个只读事务。而对于只读事务，InnoDB 并不会分配 trx_id。 也就是说：

1. 在 T1 时刻，trx_id 的值其实就是 0。而这个很大的数，只是显示用的。
2. 直到 session A 在 T3 时刻执行 insert 语句的时候，InnoDB 才真正分配了 trx_id。所以，T4 时刻，session B 查到的这个 trx_id 的值就是 1289。

需要注意的是，除了显而易见的修改类语句外，如果在 select 语句后面加上 for update，这个事务也不是只读事务。

实验的时候发现不止加 1。这是因为：

1. update 和 delete 语句除了事务本身，还涉及到标记删除旧数据，也就是要把数据放到 purge 队列里等待后续物理删除，这个操作也会把 max_trx_id+1， 因此在一个事务中至少加 2；
2. InnoDB 的后台操作，比如表的索引信息统计这类操作，也是会启动内部事务的，因此你可能看到，trx_id 值并不是按照加 1 递增的。

T2 时刻查到的这个很大的数字是怎么来的呢？

其实，这个数字是每次查询的时候由系统临时计算出来的。它的算法是：把当前事务的 trx 变量的指针地址转成整数，再加上 2^48。使用这个算法，就可以保证以下两点：

1. 因为同一个只读事务在执行期间，它的指针地址是不会变的，所以不论是在 innodb_trx 还是在 innodb_locks 表里，同一个只读事务查出来的 trx_id 就会是一样的。
2. 如果有并行的多个只读事务，每个事务的 trx 变量的指针地址肯定不同。这样，不同的并发只读事务，查出来的 trx_id 就是不同的。

为什么还要再加上 2^48呢？

在显示值里面加上 248，目的是要保证只读事务显示的 trx_id 值比较大，正常情况下就会区别于读写事务的 id。但是，trx_id 跟 row_id 的逻辑类似，定义长度也是 8 个字节。
因此，在理论上还是可能出现一个读写事务与一个只读事务显示的 trx_id 相同的情况。不过这个概率很低，并且也没有什么实质危害，可以不管它。

只读事务不分配 trx_id，有什么好处呢？

• 这样做可以减小事务视图里面活跃事务数组的大小。因为当前正在运行的只读事务，是不影响数据的可见性判断的。所以，在创建事务的一致性视图时，InnoDB 就只需要拷贝读写事务的 trx_id。
• 可以减少 trx_id 的申请次数。在 InnoDB 里，即使你只是执行一个普通的 select 语句，在执行过程中，也是要对应一个只读事务的。所以只读事务优化后，普通的查询语句不需要申请 trx_id，就大大减少了并发事务申请 trx_id 的锁冲突。

由于只读事务不分配 trx_id，一个自然而然的结果就是 trx_id 的增加速度变慢了。
但是，max_trx_id 会持久化存储，重启也不会重置为 0，那么从理论上讲，只要一个 MySQL 服务跑得足够久，就可能出现 max_trx_id 达到 248-1 的上限，然后从 0 开始的情况。
当达到这个状态后，MySQL 就会持续出现一个脏读的 bug,复现一下这个bug

首先我们需要把当前的 max_trx_id 先修改成 248-1。注意：这个 case 里使用的是可重复读隔离级别。具体的操作流程如下：

由于已经把系统的 max_trx_id 设置成了 2^48-1，
所以在 session A 启动的事务 TA 的低水位就是 2^48-1。

在 T2 时刻，session B 执行第一条 update 语句的事务 id 就是 2^48-1，而第二条 update 语句的事务 id 就是 0 了，这条 update 语句执行后生成的数据版本上的 trx_id 就是 0。

在 T3 时刻，session A 执行 select 语句的时候，判断可见性发现，c=3 这个数据版本的 trx_id，小于事务 TA 的低水位，因此认为这个数据可见。但，这个是脏读。

由于低水位值会持续增加，而事务 id 从 0 开始计数，就导致了系统在这个时刻之后，所有的查询都会出现脏读的。

并且，MySQL 重启时 max_trx_id 也不会清 0，也就是说重启 MySQL，这个 bug 仍然存在。

3.5 thread_id

其实，线程 id 才是 MySQL 中最常见的一种自增 id。平时我们在查各种现场的时候，show processlist 里面的第一列，就是 thread_id。

thread_id 的逻辑:系统保存了一个全局变量 thread_id_counter，每新建一个连接，就将 thread_id_counter 赋值给这个新连接的线程变量。

thread_id_counter 定义的大小是 4 个字节，因此达到 2^32-1 后，它就会重置为 0，然后继续增加。但是，不会在 show processlist 里看到两个相同的 thread_id。是因为 MySQL 设计了一个唯一数组的逻辑，给新线程分配 thread_id 的时候，逻辑代码是这样的：

do {
  new_id= thread_id_counter++;
} while (!thread_ids.insert_unique(new_id).second);

小结
每种自增 id 有各自的应用场景，在达到上限后的表现也不同：

1. 表的自增 id 达到上限后，再申请时它的值就不会改变，进而导致继续插入数据时报主键冲突的错误。
2. row_id 达到上限后，则会归 0 再重新递增，如果出现相同的 row_id，后写的数据会覆盖之前的数据。
3. Xid 只需要不在同一个 binlog 文件中出现重复值即可。虽然理论上会出现重复值，但是概率极小，可以忽略不计。
4. InnoDB 的 max_trx_id 递增值每次 MySQL 重启都会被保存起来，所以我们文章中提到的脏读的例子就是一个必现的 bug，好在留给我们的时间还很充裕。
5. thread_id 是我们使用中最常见的，而且也是处理得最好的一个自增 id 逻辑了。

来自林晓斌《MySql实战45讲》