acid

事务的四个属性:原子性(atomicity)、一致性(consistency)、隔离性(isolation)和持久性(durability)。

1.原子性(Atomic)
最重要的原则,也是最容易理解的原则。被事务管理的所有方法,要么一起被提交,要么一起回滚。

2.一致性(Consistency)
事务在系统完整性中实施一致性,如果事务成功地完成,那么系统中所有变化将正确地应用,系统处于新有效状态。如果在事务中出现错误,那么系统中的所有变化将自动地回滚,系统返回到原始状态。

3.隔离性(Isolation)
在隔离状态执行事务,使它们好像是系统在给定时间内执行的唯一操作。如果有两个事务,运行在相同的时间内,执行相同的功能,事务的隔离性将确保每一事务在系统中认为只有该事务在使用系统。这种属性有时称为串行化,为了防止事务操作间的混淆,必须串行化或序列化请求,使得在同一时间仅有一个请求用于同一数据。重要的是,在隔离状态执行事务,系统的状态有可能是不一致的,在结束事务前,应确保系统处于一致状态。但是在每个单独的事务中,系统的状态可能会发生变化。如果事务不是在隔离状态运行,它就可能从系统中访问数据,而系统可能处于不一致状态。通过提供事务隔离,可以阻止这类事件的发生。

4.持久性(Durability)
持久性意味着一旦事务执行成功,在系统中产生的所有变化将是永久的。应该存在一些检查点防止在系统失败时丢失信息。甚至硬件本身失败,系统的状态仍能通过在日志中记录事务完成的任务进行重建。

数据库锁概念:
在数据库中有两种基本的锁类型:排它锁(Exclusive Locks,即X锁)和共享锁(Share Locks,即S锁)。当数据对象被加上排它锁时,其他的事务不能对它读取和修改。加了共享锁的数据对象可以被其他事务读取,但不能修改。数据库利用这两种基本的锁类型来对数据库的事务进行并发控制。
从程序员的角度看,锁分为以下两种类型:
1.乐观锁(Optimistic Lock)
乐观锁假定在处理数据时,不需要在应用程序的代码中做任何事情就可以直接在记录上加锁、即完全依靠数据库来管理锁的工作。一般情况下,当执行事务处理时SQL Server会自动对事务处理范围内更新到的表做锁定。
2.悲观锁(Pessimistic Lock)
悲观锁对数据库系统的自动管理不感冒,需要程序员直接管理数据或对象上的加锁处理,并负责获取、共享和放弃正在使用的数据上的任何锁。


事务隔离级别
一个事务必须与其它事务进行隔离的程度。较低的隔离级别可以增加并发,但代价是降低数据的正确性。相反,较高的隔离级别可以确保数据的正确性,但可能对并发产生负面影响。

数据库并发操作存在的异常情况:
1. 更新丢失(Lost update):两个事务都同时更新一行数据但是第二个事务却中途失败退出导致对数据两个修改都失效了这是系统没有执行任何锁操作因此并发事务并没有被隔离开来

2. 脏读取(Dirty Reads):一个事务开始读取了某行数据但是另外一个事务已经更新了此数据但没有能够及时提交。这是相当危险很可能所有操作都被回滚

3. 不可重复读取(Non-repeatable Reads):一个事务对同一行数据重复读取两次但是却得到了不同结果。例如在两次读取中途有另外一个事务对该行数据进行了修改并提交

4. 两次更新问题(Second lost updates problem):无法重复读取特例,有两个并发事务同时读取同一行数据然后其中一个对它进行修改提交而另一个也进行了修改提交这就会造成第一次写操作失效

5. 幻读(Phantom Reads):也称为幻像(幻影)。事务在操作过程中进行两次查询,第二次查询结果包含了第一次查询中未出现的数据(这里并不要求两次查询SQL语句相同)这是因为在两次查询过程中有另外一个事务插入数据造成的

为了避免上面出现几种情况在标准SQL规范中定义了4个事务隔离级别,不同隔离级别对事务处理不同 。

1.未授权读取(Read Uncommitted):也称未提交读。允许脏读取但不允许更新丢失,如果一个事务已经开始写数据则另外一个数据则不允许同时进行写操作但允许其他事务读此行数据。该隔离级别可以通过“排他写锁”实现。事务隔离的最低级别,仅可保证不读取物理损坏的数据。与READ COMMITTED 隔离级相反,它允许读取已经被其它用户修改但尚未提交确定的数据。

2. 授权读取(Read Committed):也称提交读。允许不可重复读取但不允许脏读取。这可以通过“瞬间共享读锁”和“排他写锁”实现,读取数据的事务允许其他事务继续访问该行数据,但是未提交写事务将会禁止其他事务访问该行。SQL Server 默认的级别。在此隔离级下,SELECT 命令不会返回尚未提交(Committed) 的数据,也不能返回脏数据。

3. 可重复读取(Repeatable Read):禁止不可重复读取和脏读取。但是有时可能出现幻影数据,这可以通过“共享读锁”和“排他写锁”实现,读取数据事务将会禁止写事务(但允许读事务),写事务则禁止任何其他事务。在此隔离级下,用SELECT 命令读取的数据在整个命令执行过程中不会被更改。此选项会影响系统的效能,非必要情况最好不用此隔离级。

4. 串行(Serializable):也称可串行读。提供严格的事务隔离,它要求事务序列化执行,事务只能一个接着一个地执行,但不能并发执行。如果仅仅通过“行级锁”是无法实现事务序列化的,必须通过其他机制保证新插入的数据不会被刚执行查询操作事务访问到。事务隔离的最高级别,事务之间完全隔离。如果事务在可串行读隔离级别上运行,则可以保证任何并发重叠事务均是串行的。


隔离级别 更新丢失 脏读取 重复读取 幻读
未授权读取 N Y Y Y
授权读取 N N Y Y
可重复读取 N N N Y
串行 N N N N
事务的 ACID 属性是数据库事务处理的基石,确保了事务的可靠性和数据的完整性,共同定义了事务应该如何表现,以及数据库管理系统应该如何处理事务。理解和应用这些属性对于设计和实现可靠的数据库应用程序至关重要[^1]。ACID 属性具体介绍如下: - **原子性(Atomicity)**:即事务的不可分割性,事务中的操作要么全做,要么全不做。例如在银行转账操作中,从一个账户扣款和向另一个账户入账这两个操作必须作为一个整体完成,如果其中一个操作失败,整个事务将回滚,就像什么都没发生一样[^3]。 - **一致性(Consistency)**:一个事务在执行前后,数据必须处于正确的状态,满足完整性约束。例如,在一个数据库表中,规定 A 列的值和 B 列的值之和必须等于 100,那么在事务执行前后,这个约束都必须满足。如果一个事务试图破坏这个约束,数据库管理系统将阻止该事务的执行[^2][^3]。 - **隔离性(Isolation)**:多个事务并发执行时,一个事务的执行不应该影响其他事务的执行。不同的隔离级别会对事务之间的相互影响程度进行控制,常见的隔离级别有读未提交、读已提交、可重复读和串行化。例如,在一个高并发的电商系统中,多个用户同时进行下单操作,每个用户的下单事务应该相互隔离,互不干扰[^3]。 - **持久性(Durability)**:事务处理完成后,对数据的修改就是永久的,即便系统故障也不会丢失。例如,当一个用户成功完成一笔银行转账后,即使数据库所在的服务器突然断电,这笔转账记录也不会丢失,因为数据库会将事务的修改持久化到磁盘等存储设备中[^3]。 下面是一个简单的 Java JDBC 示例,展示了如何使用事务的 ACID 属性: ```java import java.sql.Connection; import java.sql.DriverManager; import java.sql.SQLException; import java.sql.Statement; public class TransactionExample { public static void main(String[] args) { Connection conn = null; Statement stmt = null; try { // 1. 获取数据库连接 conn = DriverManager.getConnection("jdbc:mysql://localhost:3306/testdb", "root", "password"); // 2. 开启事务 conn.setAutoCommit(false); stmt = conn.createStatement(); // 3. 进行数据库操作 String sql1 = "update user_table set balance = balance - 100 where user='AA'"; stmt.executeUpdate(sql1); // 模拟网络异常 // System.out.println(10 / 0); String sql2 = "update user_table set balance = balance + 100 where user='BB'"; stmt.executeUpdate(sql2); // 4. 若没有异常,则提交事务 conn.commit(); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); // 5. 若有异常,则回滚事务 try { if (conn != null) { conn.rollback(); } } catch (SQLException e1) { e1.printStackTrace(); } } finally { try { // 6. 恢复每次 DML 操作的自动提交功能 if (conn != null) { conn.setAutoCommit(true); } } catch (SQLException e) { e.printStackTrace(); } // 7. 关闭连接 try { if (stmt != null) { stmt.close(); } if (conn != null) { conn.close(); } } catch (SQLException e) { e.printStackTrace(); } } } } ```
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