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MySQL事务隔离级别详解

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wangxl
发布2018-03-08 11:32:28
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发布2018-03-08 11:32:28
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文章被收录于专栏:PHP在线PHP在线

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。 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,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。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。

在MySQL中,实现了这四种隔离级别,分别有可能产生问题如下所示:

下面,将利用MySQL的客户端程序,分别测试几种隔离级别。测试数据库为test,表为tx;表结构:

id

int

num

int

两个命令行客户端分别为A,B;不断改变A的隔离级别,在B端修改数据。

(一)、将A的隔离级别设置为read uncommitted(未提交读)

在B未更新数据之前:

客户端A:

B更新数据:

客户端B:

客户端A:

经过上面的实验可以得出结论,事务B更新了一条记录,但是没有提交,此时事务A可以查询出未提交记录。造成脏读现象。未提交读是最低的隔离级别。

(二)、将客户端A的事务隔离级别设置为read committed(已提交读)

在B未更新数据之前:

客户端A:

B更新数据:

客户端B:

客户端A:

经过上面的实验可以得出结论,已提交读隔离级别解决了脏读的问题,但是出现了不可重复读的问题,即事务A在两次查询的数据不一致,因为在两次查询之间事务B更新了一条数据。已提交读只允许读取已提交的记录,但不要求可重复读。

(三)、将A的隔离级别设置为repeatable read(可重复读)

在B未更新数据之前:

客户端A:

B更新数据:

客户端B:

客户端A:

B插入数据:

客户端B:

客户端A:

由以上的实验可以得出结论,可重复读隔离级别只允许读取已提交记录,而且在一个事务两次读取一个记录期间,其他事务部的更新该记录。但该事务不要求与其他 事务可串行化。例如,当一个事务可以找到由一个已提交事务更新的记录,但是可能产生幻读问题(注意是可能,因为数据库对隔离级别的实现有所差别)。像以上 的实验,就没有出现数据幻读的问题。

(四)、将A的隔离级别设置为可串行化(Serializable)

A端打开事务,B端插入一条记录

事务A端:

事务B端:

因为此时事务A的隔离级别设置为serializable,开始事务后,并没有提交,所以事务B只能等待。

事务A提交事务:

事务A端

事务B端

serializable完全锁定字段,若一个事务来查询同一份数据就必须等待,直到前一个事务完成并解除锁定为止。是完整的隔离级别,会锁定对应的数据表格,因而会有效率的问题。

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原始发表:2015-12-05,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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