一, 事务的四大特性(ACID)
了解事务隔离级别之前不得不了解的事务的四大特性.
1, 原子性(Atomicity)
事务开始后所有操作, 要么全部做完, 要么全部不做. 事务是一个不可分割的整体. 事务在执行过程中出错, 会回滚到事务开始之前的状态, 以此来保证事务的完整性. 类似于原子在物理上的解释: 指化学反应不可再分的基本微粒, 原子在化学反应中不可分割 .
2, 一致性(Consistency)
事务在开始和结束后, 能保证数据库完整性约束的正确性即数据的完整性. 比如经典的转账案例, A 向 B 转账, 我们必须保证 A 扣了钱, B 一定能收到钱. 个人理解类似于物理上的能量守恒.
3, 隔离性(Isolation)
事务之间的完全隔离. 比如 A 向一张银行卡转账, 避免在同一时间过多的操作导致账户金额的缺损, 所以在 A 转入结束之前是不允许其他针对此卡的操作的.
4, 持久性(Durability)
事务的对数据的影响是永久性的. 通俗的解释为事务完成后, 对数据的操作都要进行落盘(持久化). 事务一旦完成就是不可逆的, 在数据库的操作上表现为事务一旦完成就是无法回滚的.
二, 事务并发问题
在互联网的大潮中, 程序存在的价值早已不是在传统行业中为了帮人们解决一些复杂的业务逻辑. 用户体验至上的互联网时代, 代码就像西二旗地铁站码农的脚步一样, 速度, 速度, 还是速度. 当然也不能坐错了方向, 本来想去西直门最后到了东直门(暂且理解为正确性吧). 相对于传统行业复杂的业务逻辑, 互联网更注重并发带给程序的速度与激情. 当然超速也是有代价的. 在并发事务中, 一不小心可怜的码农就要跑路了.
1, 脏读
又称无效数据读出. 一个事务读取另外一个事务还没有提交的数据叫脏读.
例如: 事务 T1 修改了一行数据, 但是还没有提交, 这时候事务 T2 读取了被事务 T1 修改后的数据, 之后事务 T1 因为某种原因 Rollback 了, 那么事务 T2 读取的就是脏数据.
2, 不可重复读
同一个事务中, 多次读出的同一数据是不一致的.
例如: 事务 T1 读取某一数据, 事务 T2 读取并修改了该数据, T1 为了对读取值进行检验而再次读取该数据, 便得到了不同的结果.
3, 幻读
不好表述直接上例子吧:
在仓库管理中, 管理员要给刚到的一批商品进入库管理, 当然入库之前肯定是要查一下之前有没有入库记录, 确保正确性. 管理员 A 确保库中不存在该商品之后给该商品进行入库操作, 假如这时管理员 B 因为手快将已将该商品进行了入库操作. 这时管理员 A 发现该商品已经在库中. 就像刚刚发生了幻读一样, 本来不存在的东西, 突然之间他就有了.
注: 三种问题看似不太好理解, 脏读侧重的是数据的正确性. 不可重复度侧重的于对数据的修改, 幻读侧重于数据的新增和删除.
三, MySQL 四种事务隔离级别
上一章节了解了高并发下对事务的影响. 事务的四种隔离级别就是对以上三种问题的解决方案.
隔离级别 | 脏读 & nbsp; | 不可重复度 | 幻读 & nbsp; |
读未提交(read-uncommitted) | 是 | 是 | 是 |
不可重复读(read-committed) | 否 | 是 | 是 |
可重复读(repeatable-read) | 否 | 否 | 是 |
可串行化(serializable) | 否 | 否 | 否 |
四, sql 演示四种隔离级别
MySQL 版本: 5.6
存储引擎: InnoDB
工具: navicat
建表语句:
- CREATE TABLE `tb_bank` (
- `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
- `name` varchar(16) COLLATE utf8_bin DEFAULT NULL,
- `account` int(11) DEFAULT NULL,
- PRIMARY KEY (`id`)
- ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COLLATE=utf8_bin;
- INSERT INTO `demo`.`tb_bank`(`id`, `name`, `account`) VALUES (1, '小明', 1000);
1, 通过 sql 演示 ------read-uncommitted 的脏读
(2)read-uncommit 导致的脏读
所谓脏读就是说, 两个事务, 其中一个事务能读取到另一个事务未提交的数据.
场景: session1 要转出 200 元, session2 转入 100 元. 基数为 1000. 顺利完成正确的结果应该是 900 元. 但是我们假设 session2 转入因为某种原因事务回滚. 这时正确的结果应该是 800 元.
演示步骤:
1 新建两个 session(会话, 在 navicat 中表现为两个查询窗口, 在 MySQL 命令行中也是两个窗口), 分别执行
- select @@tx_isolation;// 查询当前事务隔离级别
- 2 set session transaction isolation level read uncommitted;// 将事务隔离级别设置为 读未提交
2 两个 session 都开启事务
start transaction;// 开启事务
3 session1 和 session2: 证明两个操作执行前账户余额为 1000
select * from tb_bank where id=1;// 查询结果为 1000
4 session2: 此时假设 session2 的更新先执行.
update tb_bank set account = account + 100 where id=1;
5 session1: 在 session2 commit 之前 session1 开始执行.
select * from tb_bank where id=1;// 查询结果: 1100
6 session2: 因为某种原因, 转入失败, 事务回滚.
- rollback;// 事务回滚
- 2 commit;// 提交事务
7 这时 session1 开始转出, 并且 session1 觉得5中查询结果 1100 就是正确的数据.
- update tb_bank set account=1100-200 where id=1;
- 2 commit;
8 session1 和 session2 查询结果
select * from tb_bank where id=1;// 查询结果: 900
这时我们发现因为 session1 的脏读造成了最终数据不一致. 正确的结果应该为 800;
到此我们怎么避免脏读呢, 将事务的隔离性增加一个级别到 read-commit
(2)read-commit 解决脏读
重置数据, 使数据恢复到 account=1000
1 新建两个 session, 分别设置
set session transaction isolation level read committed;// 将隔离级别设置为 不可重复读
重复执行 (1) 中的234步
5 session1 执行查询
select * from tb_bank where id=1;// 查询结果为 1000, 这说明 不可重复读 隔离级别有效的隔离了两个会话的事务.
这时我们发现, 将事务的隔离升级为 read-committed; 后有效的隔离了两个事务, 使得 session1 中的事务无法查询到 session2 中事务对数据的改动. 有效的避免了脏读.
2, 通过 sql 演示 -----read-committed 的不可重复读
(1)read-commit 的不可重复读
重置数据, 使数据恢复到 account=1000
所谓的不可重复读就是说, 一个事务不能读取到另一个未提交的事务的数据, 但是可以读取到提交后的数据. 这个时候就造成了两次读取的结果不一致了. 所以说是不可重复读.
READ COMMITTED 隔离级别下, 每次读取都会重新生成一个快照, 所以每次快照都是最新的, 也因此事务中每次 SELECT 也可以看到其它已 commit 事务所作的更改
场景: session1 进行账户的查询, session2 进行账户的转入 100.
session1 开启事务准备对账户进行查询然后更新, 这时 session2 也对该账户开启了事务进行更新. 正确的结果应该是在 session1 开启事务以后查询读到的结果应该是一样的.
1 新建两个 session, 分别设置
set session transaction isolation level read committed;
2 session1 和 session2 分别开启事务
start transaction;
3 session1 第一次查询:
select * from tb_bank where id=1;// 查询结果: 1000
4 session2 进行更新:
- update tb_bank set account = account+100 where id=1;
- 2 select * from tb_bank where id=1;// 查询结果: 1100
5 session1 第二次查询:
select * from tb_bank where id=1;// 查询结果: 1100. 和3中查询结果对比, session1 两次查询结果不一致.
查看查询结果可知, session1 在开启事务期间发生重复读结果不一致, 所以可以看到 read commit 事务隔离级别是不可重复读的. 显然这种结果不是我们想要的.
(2)repeatable-read 可重复读
重置数据, 使数据恢复到 account=1000
1 新建两个 session, 分别设置
set session transaction isolation level repeatable read;
重复 (1) 中的234
5 session1 第二次查询:
select * from tb_bank where id=1;// 查询结果为: 1000
从结果可知, repeatable-read 的隔离级别下, 多次读取结果是不受其他事务影响的. 是可重复读的. 到这里产生了一个疑问, 那 session1 在读到的结果中依然是 session2 更新前的结果, 那 session1 中继续转入 100 能得到正确的 1200 的结果吗?
继续操作:
6 session1 转入 100:
update tb_bank set account=account+100 where id=1;
到这里感觉自己被骗了, 锁, 锁, 锁. session1 的更新语句被阻塞了. 只有 session2 中的 update 语句 commit 之后, session1 中才能继续执行. session 的执行结果是 1200, 这时发现 session1 并不是用 1000+100 计算的, 因为可重复读的隔离级别下使用了 MVCC 机制, select 操作不会更新版本号, 是快照读(历史版本).insert,update 和 delete 会更新版本号, 是当前读(当前版本).
3, 通过 sql 演示 -----repeatable-read 的幻读
在业务逻辑中, 通常我们先获取数据库中的数据, 然后在业务中判断该条件是否符合自己的业务逻辑, 如果是的话, 那么就可以插入一部分数据. 但是 MySQL 的快照读可能在这个过程中会产生意想不到的结果.
场景模拟:
session1 开启事务, 先查询有没有小张的账户信息, 没有的话就插入一条. 这是 session2 也执行和 session1 同样的操作.
准备工作: 插入两条数据
- INSERT INTO `demo`.`tb_bank`(`id`, `name`, `account`) VALUES (2, '小红', 800);
- INSERT INTO `demo`.`tb_bank`(`id`, `name`, `account`) VALUES (3, '小磊', 6000);
(1)repeatable-read 的幻读
1 新建两个 session 都执行
- set session transaction isolation level repeatable read;
- start transaction;
- select * from tb_bank;// 查询结果:(这一步很重要, 直接决定了快照生成的时间)
结果都是:
2 session2 插入数据
- INSERT INTO `demo`.`tb_bank`(`id`, `name`, `account`) VALUES (4, '小张', 8000);
- 2 select * from tb_bank;
结果数据插入成功. 此时 session2 提交事务
commit;
3 session1 进行插入
插入之前我们先看一下当前 session1 是否有 id=4 的数据
select * from tb_bank;
结果 session1 中没有该条记录, 这时按照我们通常的业务逻辑, 此时应该是能成功插入 id=4 的数据. 继续执行:
INSERT INTO `demo`.`tb_bank`(`id`, `name`, `account`) VALUES (4, '小张', 8000);
结果插入失败, 提示该条已经存在, 但是我们查询里面并没有这一条数据啊. 为什么会插入失败呢?
因为1中的 select 语句生成了快照, 之后的读操作 (未加读锁) 都是进行的快照读, 即在当前事务结束前, 所有的读操作的结果都是第一次快照读产生的快照版本. 疑问又来了, 为什么2步骤中的 select 语句读到的不是快照版本呢? 因为 update 语句会更新当前事务的快照版本. 具体参阅第五章节.
(2)repeatable-read 利用当前读解决幻读
重复 (1) 中的12
3 session1 进行插入
插入之前我们先看一下当前 session1 是否有 id=4 的数据
select * from tb_bank;
结果 session1 中没有该条记录, 这时按照我们通常的业务逻辑, 此时应该是能成功插入 id=4 的数据.
select * from tb_bank lock in share mode;// 采用当前读
结果: 发现当前结果中已经有小张的账户信息了, 按照业务逻辑, 我们就不在继续执行插入操作了.
这时我们发现用当前读避免了 repeatable-read 隔离级别下的幻读现象.
4,serializable 隔离级别
在此级别下我们就不再做 serializable 的避免幻读的 sql 演示了, 毕竟是给整张表都加锁的.
五, 当前读和快照读
本想把当前读和快照读单开一片博客, 但是为了把幻读总结明白, 暂且在本章节先简单解释下快照读和当前读. 后期再追加一篇 MVCC,next-key 的博客吧...
1, 快照读: 即一致非锁定读.
1 InnoDB 存储引擎下, 查询语句默认执行快照读.
2 RR 隔离级别下一个事务中的第一次读操作会产生数据的快照.
3 update,insert,delete 操作会更新快照.
四种事务隔离级别下的快照读区别:
1 read-uncommitted 和 read-committed 级别: 每次读都会产生一个新的快照, 每次读取的都是最新的, 因此 RC 级别下 select 结果能看到其他事务对当前数据的修改, RU 级别甚至能读取到其他未提交事务的数据. 也因此这两个级别下数据是不可重复读的.
2 repeatable-read 级别: 基于 MVCC 的并发控制, 并发性能极高. 第一次读会产生读数据快照, 之后在当前事务中未发生快照更新的情况下, 读操作都会和第一次读结果保持一致. 快照产生于事务中, 不同事务中的快照是完全隔离的.
3 serializable 级别: 从 MVCC 并发控制退化为基于锁的并发控制. 不区别快照读与当前读, 所有的读操作均为当前读, 读加读锁 (S 锁), 写加写锁 (X 锁).Serializable 隔离级别下, 读写冲突, 因此并发度急剧下降.(锁表, 不建议使用)
2, 当前读: 即一致锁定读.
如何产生当前读
- select ... lock in share mode
- select ... for update
3 update,insert,delete 操作都是当前读.
读取之后, 还需要保证当前记录不能被其他并发事务修改, 需要对当前记录加锁.1中对读取记录加 S 锁 (共享锁),23X 锁 (排它锁).
3, 疑问总结
1 update,insert,delete 操作为什么都是当前读?
简单来说, 不执行当前读, 数据的完整性约束就有可能遭到破坏. 尤其在高并发的环境下.
分析 update 语句的执行步骤: update table set ... where ...;
InnoDB 引擎首先进行 where 的查询, 查询到的结果集从第一条开始执行当前读, 然后执行 update 操作, 然后当前读第二条数据, 执行 update 操作...... 所以每次执行 update 都伴随着当前读. delete 也是一样, 毕竟要先查到该数据才能删除. insert 有点不同, insert 操作执行前需要执行唯一键的检查. 补充一句: InnoDB 引擎一定存在一个唯一键.
来源: http://www.linuxidc.com/Linux/2019-04/158103.htm