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数据库事务的隔离级别有4个,由低到高依次为Read uncommitted、Read committed、Repeatable read、Serializable,这四个级别可以逐个解决脏读、不可重复读、幻读这几类问题。
√: 可能出现 ×: 不会出现
脏读 | 不可重复读 | 幻读 | |
Read uncommitted | √ | √ | √ |
Read committed | × | √ | √ |
Repeatable read | × | × | √ |
Serializable | × | × | × |
注意:我们讨论隔离级别的场景,主要是在多个事务并发的情况下,因此,接下来的讲解都围绕事务并发。
Read uncommitted 读未提交
公司发工资了,领导把5000元打到singo的账号上,但是该事务并未提交,而singo正好去查看账户,发现工资已经到账,是5000元整,非常高兴。可是不幸的是,领导发现发给singo的工资金额不对,是2000元,于是迅速回滚了事务,修改金额后,将事务提交,最后singo实际的工资只有2000元,singo空欢喜一场。
出现上述情况,即我们所说的脏读,两个并发的事务,“事务A:领导给singo发工资”、“事务B:singo查询工资账户”,事务B读取了事务A尚未提交的数据。
当隔离级别设置为Read uncommitted时,就可能出现脏读,如何避免脏读,请看下一个隔离级别。
Read committed 读提交
singo拿着工资卡去消费,系统读取到卡里确实有2000元,而此时她的老婆也正好在网上转账,把singo工资卡的2000元转到另一账户,并在singo之前提交了事务,当singo扣款时,系统检查到singo的工资卡已经没有钱,扣款失败,singo十分纳闷,明明卡里有钱,为何......
出现上述情况,即我们所说的不可重复读,两个并发的事务,“事务A:singo消费”、“事务B:singo的老婆网上转账”,事务A事先读取了数据,事务B紧接了更新了数据,并提交了事务,而事务A再次读取该数据时,数据已经发生了改变。
当隔离级别设置为Read committed时,避免了脏读,但是可能会造成不可重复读。
大多数数据库的默认级别就是Read committed,比如Sql Server , Oracle。如何解决不可重复读这一问题,请看下一个隔离级别。
Repeatable read 重复读
当隔离级别设置为Repeatable read时,可以避免不可重复读。当singo拿着工资卡去消费时,一旦系统开始读取工资卡信息(即事务开始),singo的老婆就不可能对该记录进行修改,也就是singo的老婆不能在此时转账。
虽然Repeatable read避免了不可重复读,但还有可能出现幻读。
singo的老婆工作在银行部门,她时常通过银行内部系统查看singo的信用卡消费记录。有一天,她正在查询到singo当月信用卡的总消费金额(select sum(amount) from transaction where month = 本月)为80元,而singo此时正好在外面胡吃海塞后在收银台买单,消费1000元,即新增了一条1000元的消费记录(insert transaction ... ),并提交了事务,随后singo的老婆将singo当月信用卡消费的明细打印到A4纸上,却发现消费总额为1080元,singo的老婆很诧异,以为出现了幻觉,幻读就这样产生了。
注:MySQL的默认隔离级别就是Repeatable read。
Serializable 序列化
Serializable是最高的事务隔离级别,同时代价也花费最高,性能很低,一般很少使用,在该级别下,事务顺序执行,不仅可以避免脏读、不可重复读,还避免了幻像读。
名词注解 :
假定当前有A、B两个事物
1、脏读,即读其他事物未提交的数据 。
例如,事物A操作表a后还未提交b=1,但是事物B已经能够读到数据b=1 。
2、不可重复读,即事物A在多次读取数据库某数据的时候,前后拿到不同数据 。
例如,事物A读取了表a的数据b=1,然后B修改了数据b=2并且提交,这时事物A又再次读取b,获得的数据为2了 。
3、幻读,即事物A多次读取数据库某数据的时候,该数据由无到有,前面未拿到数据,后面却拿到了数据。
例如,事物A读取表a的行数据b,b不存在 ,然后事物B向表a中插入行数据b,事物A再读的时候能够拿到数据b。
说明 ,
Oracle使用的是级别2,即只有最基本的事物控制,会发生不可重复读和幻读 。
Mysql 使用的是级别3,即避免了脏读和重复读,会发生幻读 。
这2中选择无优劣之分 。如果要避免Oracle出现重复读问题,我们完全可以在代码中控制,如果事物A查询了一次数据B,就不再去查询B了,直到事物结束前都使用第一次查询出来的数据。