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数据库事物的四大特性(ACID)及事物隔离级别

数据库事物的四大特性

ACID,指数据库事务正确执行的四个基本要素的缩写。包含:原子性(Atomicity)、一致性(Consistency)、隔离性(Isolation)、持久性(Durability)。一个支持事务(Transaction)的数据库,必需要具有这四种特性,否则在事务过程(Transaction processing)当中无法保证数据的正确性,交易过程极可能达不到交易方的要求。

原子性(Atomicity)

第一个原子性,这个是最简单的。说的是一个事物内所有操作共同组成一个原子包,要么全部成功,要么全部失败。这是最基本的特性,保证了因为一些其他因素导致数据库异常,或者宕机。

一致性(Consistency)

第二一致性,这个是大家误解最深的,很多博客都喜欢用银行转账的例子来讲一直性,所谓的一致性是基于原子性。

原子性只保证了一个事物内的所有操作同一性,大家同生死,不会出现你死了,我还活着。但是,原子性并没有保证大家同一时刻一起生,一起死。计算机指令是有先后顺序的,这样就决定了一个事物的提交,会经历一个时间过程,那么如果事物提交进行到了一半,我读取了数据库,会不会读到中间结果?

为了防止这样的情况,数据库事物的一致性就规定了事物提交前后,永远只可能存在事物提交前的状态和事物提交后的状态,从一个一致性的状态到另一个一致性状态,而不可能出现中间的过程态。也就是说事物的执行结果是量子化状态,而不是线性状态。

数据库提交事物会有一个过程,如果提交的时候,存在一个时间差,在提交的第一秒,一个删除过程还没完成到了第三秒才完成,会不会第一秒访问的人和第三秒访问的人得到不同的结果?出现不一致,状态的混沌?这就是一致性得保证的只会有前状态和后状态,绝不会出现中间态。

隔离性

事物的隔离性,基于原子性和一致性,因为事物是原子化,量子化的,所以,事物可以有多个原子包的形式并发执行,但是,每个事物互不干扰。

但是,由于多个事物可能操作同一个资源,不同的事物为了保证隔离性,会有很多锁方案,当然这是数据库的实现,他们怎么实现的,我们不必深究。

持久性

持久性,当一个事物提交之后,数据库状态永远的发生了改变,这个事物只要提交了,哪怕提交后宕机,他也确确实实的提交了,不会出现因为

刚刚宕机了而让提交不生效,是要事物提交,他就像洗不掉的纹身,永远的固化了,除非你毁了硬盘。

事物隔离级别(默认事务级别为可重复读)

数据库事物无非两种:读取事物、修改事物.在没有事务隔离控制的时候,多个事务在同一时刻对同一数据的操作可能就会影响到最终期望的结果,通常有四种情况:

  • 两个更新事务同时修改一条数据时,很显然这种情况是最严重的了,程序中无论如何也不能出现这种情况,因为它会造成更新的丢失!
  • 一个更新事务更新一条数据时,另一个读取事务读取了还没提交的更新,这种情况下会出现读取到脏数据。
  • 一个读取事务读取一条数据时,另一个更新事务修改了这条数据,这时就会出现不可重现的读取。
  • 一个读取事务读取时,另一个插入事务(注意此处时插入)插入了一条新数据,这样就可能多读出一条数据,出现幻读。

前三种是对同一条数据的并发操作,对程序的结果可能产生致命影响,尤其是金融等实时性,准确性要求极高的系统,绝不容许这三中情况的出现, 相比第四种情况不会影响数据的真实性,在很多情况下是允许的,如社交论坛等实时性要求不高的系统! 综上四个情况,我们可以大致这样简单的理解(最初说的两种事务的自由组合2*2=4):

  • 修改时允许修改(丢失更新)
  • 修改时允许读取(脏读)
  • 读取时允许修改(不可重复读)
  • 读取时允许插入(幻读) 从上到下问题越来越不严重,但所需的性能开销却越大。因为不同的系统允许不同级别的情况,所以就出现了事务隔离这么一个东东,来允许我们设定数据库的并发行为。

总结下如果不考虑事务的隔离性,会发生的几种问题:

脏读

  脏读是指在一个事务处理过程里读取了另一个未提交的事务中的数据。   当一个事务正在多次修改某个数据,而在这个事务中这多次的修改都还未提交,这时一个并发的事务来访问该数据,就会造成两个事务得到的数据不一致。例如:用户A向用户B转账100元,对应SQL命令如下 update account set money=money+100 where name=’B’; (此时A通知B) update account set money=money - 100 where name=’A’;   当只执行第一条SQL时,A通知B查看账户,B发现确实钱已到账(此时即发生了脏读),而之后无论第二条SQL是否执行,只要该事务不提交,则所有操作都将回滚,那么当B以后再次查看账户时就会发现钱其实并没有转。

不可重复读

  不可重复读是指在对于数据库中的某个数据,一个事务范围内多次查询却返回了不同的数据值,这是由于在查询间隔,被另一个事务修改并提交了。   例如事务T1在读取某一数据,而事务T2立马修改了这个数据并且提交事务给数据库,事务T1再次读取该数据就得到了不同的结果,发生了不可重复读。   不可重复读和脏读的区别是,脏读是某一事务读取了另一个事务未提交的脏数据,而不可重复读则是读取了前一事务提交的数据。   在某些情况下,不可重复读并不是问题,比如我们多次查询某个数据当然以最后查询得到的结果为主。但在另一些情况下就有可能发生问题,例如对于同一个数据A和B依次查询就可能不同,A和B就可能打起来了……

虚读(幻读)

幻读是事务非独立执行时发生的一种现象。例如事务T1对一个表中所有的行的某个数据项做了从“1”修改为“2”的操作,这时事务T2又对这个表中插入了一行数据项,而这个数据项的数值还是为“1”并且提交给数据库。而操作事务T1的用户如果再查看刚刚修改的数据,会发现还有一行没有修改,其实这行是从事务T2中添加的,就好像产生幻觉一样,这就是发生了幻读。   幻读和不可重复读都是读取了另一条已经提交的事务(这点就脏读不同),所不同的是不可重复读查询的都是同一个数据项,而幻读针对的是一批数据整体(比如数据的个数)。

SQL标准定义了4类隔离级别,包括了一些具体规则,用来限定事务内外的哪些改变是可见的,哪些是不可见的。低级别的隔离级一般支持更高的并发处理,并拥有更低的系统开销。

数据库事物的四种隔离级别

  • Read Uncommitted(读未提交)
  • Read Committed(读已提交)
  • Repeatable Read(可重读)
  • Serializable(可串行化)

以上四种隔离级别最高的是Serializable级别,最低的是Read uncommitted级别,当然级别越高,执行效率就越低。像Serializable这样的级别,就是以锁表的方式(类似于Java多线程中的锁)使得其他的线程只能在锁外等待,所以平时选用何种隔离级别应该根据实际情况。在MySQL数据库中默认的隔离级别为Repeatable read (可重复读)。

在MySQL数据库中,支持上面四种隔离级别,默认的为Repeatable read (可重复读);而在Oracle数据库中,只支持Serializable (串行化)级别和Read committed (读已提交)这两种级别,其中默认的为Read committed级别。

在mysql中查询当前事物级别: select @@tx_isolation;

在mysql中设置事物的级别:

set  [glogal | session]  transaction isolation level 隔离级别名称;

set tx_isolation=’隔离级别名称;’
复制代码

设置事物的隔离级别一定要在开启事物之前

Read Uncommitted(读取未提交内容)

在该隔离级别,所有事务都可以看到其他未提交事务的执行结果。本隔离级别很少用于实际应用,因为它的性能也不比其他级别好多少。读取未提交的数据,也被称之为脏读(Dirty Read);

Read Committed(读取提交内容)

这是大多数数据库系统的默认隔离级别(但不是MySQL默认的)。它满足了隔离的简单定义:一个事务只能看见已经提交事务所做的改变。这种隔离级别 也支持所谓的不可重复读(Nonrepeatable Read),因为同一事务的其他实例在该实例处理其间可能会有新的commit,所以同一select可能返回不同结果;

Repeatable Read(可重读)

这是MySQL的默认事务隔离级别,它确保同一事务的多个实例在并发读取数据时,会看到同样的数据行。不过理论上,这会导致另一个棘手的问题:幻读 (Phantom Read)。 简单的说,幻读指当用户读取某一范围的数据行时,另一个事务又在该范围内插入了新行,当用户再读取该范围的数据行时,会发现有新的“幻影” 行。 InnoDB和Falcon存储引擎通过多版本并发控制(MVCC,Multiversion Concurrency Control)机制解决了该问题

Serializable(可串行化)

这是最高的隔离级别,它通过强制事务排序,使之不可能相互冲突,从而解决幻读问题。简言之,它是在每个读的数据行上加上共享锁。在这个级别,可能导致大量的超时现象和锁竞争。 这四种隔离级别采取不同的锁类型来实现,若读取的是同一个数据的话,就容易发生问题。例如:

脏读(Drity Read):某个事务已更新一份数据,另一个事务在此时读取了同一份数据,由于某些原因,前一个RollBack了操作,则后一个事务所读取的数据就会是不正确的。

不可重复读(Non-repeatable read):在一个事务的两次查询之中数据不一致,这可能是两次查询过程中间插入了一个事务更新的原有的数据。

幻读(Phantom Read):在一个事务的两次查询中数据笔数不一致,例如有一个事务查询了几列(Row)数据,而另一个事务却在此时插入了新的几列数据,先前的事务在接下来的查询中,就会发现有几列数据是它先前所没有的。

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