这是一个很好的问题，答案是：MVCC本身的核心机制不依赖于锁来实现读写并发，但在实际的数据库实现中，锁仍然是必要的，用于处理“写-写”冲突和数据一致性。

简单来说，可以把 MVCC 和锁看作是互补的两种机制，分别解决不同的问题。下面我分层次详细解释：

1. MVCC 的无锁核心（解决“读-写”冲突）

MVCC的核心思想是避免让读操作和写操作相互阻塞。它通过以下机制实现，整个过程（读历史版本）完全不需要加锁：

• 多版本： 每次修改数据时，并不直接覆盖原有数据，而是创建一个新的数据版本，并标记版本号（如事务ID、时间戳）。
• 快照读： 每个事务在开始时，会获取一个“一致性视图”或“快照”。在这个事务的生命周期内，所有的读操作都基于这个快照，只读取在该快照之前已提交的数据版本。
• 版本链： 每一行数据可能有多个版本，通过指针连接成一个链表。读操作根据当前事务的快照信息，沿着版本链找到“可见”的那个旧版本。

结论： 正是因为读操作读取的是历史的、已提交的旧版本，而写操作创建新版本，所以读事务和写事务之间不会相互阻塞，也无需加共享锁或排他锁。这是MVCC最大的优势，极大地提升了数据库的并发读性能。

2. 为什么仍然需要锁？（解决“写-写”冲突和一致性）

虽然读写不冲突，但写操作和写操作之间仍然是冲突的。两个事务不能同时修改同一数据的同一版本。这时就必须引入锁机制。

• 对当前数据的锁定： 当一个事务要修改（UPDATE/DELETE）某行数据时，它必须先找到这条数据的“当前最新版本”。在修改这个当前版本之前，数据库必须对其加上锁（通常是行级的排他锁，X锁），以防止其他事务同时修改它，造成更新丢失。
• “当前读”需要锁： 在READ COMMITTED或REPEATABLE READ隔离级别下，有些特殊的读语句被称为“当前读”，它们读取的是数据的最新版本，而不是快照。这通常也需要加锁。
  • SELECT ... FOR UPDATE/ SELECT ... LOCK IN SHARE MODE： 显式加锁。
  • UPDATE/DELETE/INSERT语句： 在执行时，内部会自动对涉及的数据进行“当前读”并加锁。例如，执行UPDATE t SET ... WHERE id=1时，会先对id=1这行数据加X锁，然后修改。

结论： MVCC并不能消除“写-写”冲突。在修改数据时，数据库必须对当前数据版本加锁，以确保数据更新的原子性和一致性。

3. 不同隔离级别下的交互

• 已提交读（Read Committed）​ 和 可重复读（Repeatable Read）：
  • 普通SELECT是“快照读”，不加锁（通过MVCC实现）。
  • 写操作（UPDATE/DELETE）和锁定读是“当前读”，需要加锁。
• 可串行化（Serializable）：
  • 为了保证最高级别的隔离，数据库通常会退回到更严格的锁机制。例如，在MySQL InnoDB的Serializable级别下，即使是普通的SELECT也会自动转换为SELECT ... LOCK IN SHARE MODE，从而加共享锁。此时MVCC的“无锁读”优势基本消失，主要靠锁来保证隔离。

4. 不同数据库的具体实现

• MySQL InnoDB：
  • 完美结合了MVCC和行级锁（记录锁、间隙锁、Next-Key Lock）。
  • MVCC解决普通读的并发，行锁解决写并发。间隙锁用于防止幻读。
• PostgreSQL：
  • 使用MVCC和多版本存储，其“写-写”冲突的检测不是通过锁，而是通过一种叫做“元组可见性”和“事务状态”的机制。当两个事务尝试更新同一行时，第一个提交的会成功，第二个提交的会失败（报错：could not serialize access due to concurrent update）。这是通过比较事务ID和行版本号来实现的，而不是阻塞等待锁。但PostgreSQL也有表锁、行锁等机制用于其他场景。

总结对比

操作/场景	是否需要锁	原因
MVCC 快照读（普通SELECT）	不需要​	读取历史版本，与当前写操作无冲突
当前读/写操作（UPDATE/DELETE/锁定读）	需要​	必须锁定“当前数据”，解决“写-写”冲突，保证数据一致性
事务提交​	需要（隐式）	提交时需要保证修改的原子性和持久性，涉及日志写入等，系统内部有锁或锁存器

核心要点： MVCC是一种“乐观”的并发控制机制，它默认读和写不会冲突，让它们各自工作。而锁是一种“悲观”的机制，它默认冲突会发生，所以先加锁保护。在实际数据库（如InnoDB）中，两者协同工作：MVCC优雅地处理了“读-写”并发，而锁则强有力地保障了“写-写”并发的正确性。