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⑴ 原子性(Atomicity)
原子性是指事务包含的所有操作要么全部成功,要么全部失败回滚,这和前面两篇博客介绍事务的功能是一样的概念,因此事务的操作如果成功就必须要完全应用到数据库,如果操作失败则不能对数据库有任何影响。
⑵ 一致性(Consistency)
一致性是指事务必须使数据库从一个一致性状态变换到另一个一致性状态,也就是说一个事务执行之前和执行之后都必须处于一致性状态。
拿转账来说,假设用户A和用户B两者的钱加起来一共是5000,那么不管A和B之间如何转账,转几次账,事务结束后两个用户的钱相加起来应该还得是5000,这就是事务的一致性。
⑶ 隔离性(Isolation)
隔离性是当多个用户并发访问数据库时,比如操作同一张表时,数据库为每一个用户开启的事务,不能被其他事务的操作所干扰,多个并发事务之间要相互隔离。
即要达到这么一种效果:对于任意两个并发的事务T1和T2,在事务T1看来,T2要么在T1开始之前就已经结束,要么在T1结束之后才开始,这样每个事务都感觉不到有其他事务在并发地执行。
关于事务的隔离性数据库提供了多种隔离级别,稍后会介绍到。
⑷ 持久性(Durability)
持久性是指一个事务一旦被提交了,那么对数据库中的数据的改变就是永久性的,即便是在数据库系统遇到故障的情况下也不会丢失提交事务的操作。
例如我们在使用JDBC操作数据库时,在提交事务方法后,提示用户事务操作完成,当我们程序执行完成直到看到提示后,就可以认定事务以及正确提交,即使这时候数据库出现了问题,也必须要将我们的事务完全执行完成,否则就会造成我们看到提示事务处理完毕,但是数据库因为故障而没有执行事务的重大错误。
以上介绍完事务的四大特性(简称ACID),现在重点来说明下事务的隔离性,当多个线程都开启事务操作数据库中的数据时,数据库系统要能进行隔离操作,以保证各个线程获取数据的准确性,在介绍数据库提供的各种隔离级别之前,我们先看看如果不考虑事务的隔离性,会发生的几种问题:
1,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。
2,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,发送了不可重复读。
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……
3,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)。
现在来看看MySQL数据库为我们提供的四种隔离级别:
① Serializable (串行化):可避免脏读、不可重复读、幻读的发生。
② Repeatable read (可重复读):可避免脏读、不可重复读的发生。
③ Read committed (读已提交):可避免脏读的发生。
④ Read uncommitted (读未提交):最低级别,任何情况都无法保证。
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数据库中查看当前事务的隔离级别:
select @@tx_isolation;
在MySQL数据库中设置事务的隔离 级别:
set [glogal | session] transaction isolation level 隔离级别名称; set tx_isolation=’隔离级别名称;’
例1:查看当前事务的隔离级别:
例2:将事务的隔离级别设置为Read uncommitted级别:
或:
记住:设置数据库的隔离级别一定要是在开启事务之前!
如果是使用JDBC对数据库的事务设置隔离级别的话,也应该是在调用Connection对象的setAutoCommit(false)方法之前。调用Connection对象的setTransactionIsolation(level)即可设置当前链接的隔离级别,至于参数level,可以使用Connection对象的字段:
在JDBC中设置隔离级别的部分代码:
后记:隔离级别的设置只对当前链接有效。对于使用MySQL命令窗口而言,一个窗口就相当于一个链接,当前窗口设置的隔离级别只对当前窗口中的事务有效;对于JDBC操作数据库来说,一个Connection对象相当于一个链接,而对于Connection对象设置的隔离级别只对该Connection对象有效,与其他链接Connection对象无关。
不可重复读和幻读的区别
当然, 从总的结果来看, 似乎两者都表现为两次读取的结果不一致.
但如果你从控制的角度来看, 两者的区别就比较大
对于前者, 只需要锁住满足条件的记录
对于后者, 要锁住满足条件及其相近的记录
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我这么理解是否可以?
避免不可重复读需要锁行就行
避免幻影读则需要锁表
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####不可重复读和幻读的区别####
很多人容易搞混不可重复读和幻读,确实这两者有些相似。但不可重复读重点在于update和delete,而幻读的重点在于insert。
如果使用锁机制来实现这两种隔离级别,在可重复读中,该sql第一次读取到数据后,就将这些数据加锁,其它事务无法修改这些数据,就可以实现可重复 读了。但这种方法却无法锁住insert的数据,所以当事务A先前读取了数据,或者修改了全部数据,事务B还是可以insert数据提交,这时事务A就会 发现莫名其妙多了一条之前没有的数据,这就是幻读,不能通过行锁来避免。需要Serializable隔离级别 ,读用读锁,写用写锁,读锁和写锁互斥,这么做可以有效的避免幻读、不可重复读、脏读等问题,但会极大的降低数据库的并发能力。
所以说不可重复读和幻读最大的区别,就在于如何通过锁机制来解决他们产生的问题。
上文说的,是使用悲观锁机制来处理这两种问题,但是MySQL、ORACLE、PostgreSQL等成熟的数据库,出于性能考虑,都是使用了以乐观锁为理论基础的MVCC(多版本并发控制)来避免这两种问题。
####悲观锁和乐观锁####
- 悲观锁
正如其名,它指的是对数据被外界(包括本系统当前的其他事务,以及来自外部系统的事务处理)修改持保守态度,因此,在整个数据处理过程中,将数据处 于锁定状态。悲观锁的实现,往往依靠数据库提供的锁机制(也只有数据库层提供的锁机制才能真正保证数据访问的排他性,否则,即使在本系统中实现了加锁机 制,也无法保证外部系统不会修改数据)。
在悲观锁的情况下,为了保证事务的隔离性,就需要一致性锁定读。读取数据时给加锁,其它事务无法修改这些数据。修改删除数据时也要加锁,其它事务无法读取这些数据。
- 乐观锁
相对悲观锁而言,乐观锁机制采取了更加宽松的加锁机制。悲观锁大多数情况下依靠数据库的锁机制实现,以保证操作最大程度的独占性。但随之而来的就是数据库性能的大量开销,特别是对长事务而言,这样的开销往往无法承受。
而乐观锁机制在一定程度上解决了这个问题。乐观锁,大多是基于数据版本( Version )记录机制实现。何谓数据版本?即为数据增加一个版本标识,在基于数据库表的版本解决方案中,一般是通过为数据库表增加一个 “version” 字段来实现。读取出数据时,将此版本号一同读出,之后更新时,对此版本号加一。此时,将提交数据的版本数据与数据库表对应记录的当前版本信息进行比对,如 果提交的数据版本号大于数据库表当前版本号,则予以更新,否则认为是过期数据。
要说明的是,MVCC的实现没有固定的规范,每个数据库都会有不同的实现方式,这里讨论的是InnoDB的MVCC。