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数据库事务的四种隔离级别

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yesr
发布2019-04-22 10:26:41
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发布2019-04-22 10:26:41
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文章被收录于专栏:leetcode_solutions

spring(数据库)事务隔离级别分为四种(级别递减):

1、Serializable (串行化)

这是数据库最高的隔离级别,这种级别下,事务“串行化顺序执行”,也就是一个一个排队执行。

这种级别下,“脏读”、“不可重复读”、“幻读”都可以被避免,但是执行效率奇差,性能开销也最大,所以基本没人会用。

2、REPEATABLE READ(可重复读)

可重复读,顾名思义,就是专门针对“不可重复读”这种情况而制定的隔离级别,自然,它就可以有效的避免“不可重复读”。而它也是MySql的默认隔离级别。

在这个级别下,普通的查询同样是使用的“快照读”,但是,和“读提交”不同的是,当事务启动时,就不允许进行“修改操作(Update)”了,而“不可重复读”恰恰是因为两次读取之间进行了数据的修改,因此,“可重复读”能够有效的避免“不可重复读”,但却避免不了“幻读”,因为幻读是由于“插入或者删除操作(Insert or Delete)”而产生的。

3、READ COMMITTED (读提交)

读提交,顾名思义,就是只能读到已经提交了的内容。这是各种系统中最常用的一种隔离级别,也是SQL Server和Oracle的默认隔离级别,保证了一个事务不会读到另一个并行事务已修改但未提交的数据,避免了“脏读取”,但不能避免“幻读”和“不可重复读取”。该级别适用于大多数系统。这里多说点:那为什么“读提交”同“读未提交”一样,都没有查询加锁,但是却能够避免脏读呢?

这就要说道另一个机制“快照(snapshot)”,而这种既能保证一致性又不加锁的读也被称为“快照读(Snapshot Read)”

假设没有“快照读”,那么当一个更新的事务没有提交时,另一个对更新数据进行查询的事务会因为无法查询而被阻塞,这种情况下,并发能力就相当的差。而“快照读”就可以完成高并发的查询,不过,“读提交”只能避免“脏读”,并不能避免“不可重复读”和“幻读”。

4、Read Uncommitted(读未提交)

读未提交,顾名思义,就是可以读到未提交的内容。因此,在这种隔离级别下,查询是不会加锁的,也由于查询的不加锁,所以这种隔离级别的一致性是最差的,可能会产生“脏读”、“不可重复读”、“幻读”。如无特殊情况,基本是不会使用这种隔离级别的。

脏读、不可重复读、幻读:

也许有很多读者会对上述隔离级别中提及到的 脏读、不可重复读、幻读 的理解有点吃力,我在这里尝试使用通俗的方式来解释这三种语义:

脏读:所谓的脏读,其实就是读到了别的事务回滚前的脏数据。比如事务B执行过程中修改了数据X,在未提交前,事务A读取了X,而事务B却回滚了,这样事务A就形成了脏读。

也就是说,当前事务读到的数据是别的事务想要修改成为的但是没有修改成功的数据。

不可重复读:事务A首先读取了一条数据,然后执行逻辑的时候,事务B将这条数据改变了,然后事务A再次读取的时候,发现数据不匹配了,就是所谓的不可重复读了。

也就是说,当前事务先进行了一次数据读取,然后再次读取到的数据是别的事务修改成功的数据,导致两次读取到的数据不匹配,也就照应了不可重复读的语义。

幻读:事务A首先根据条件索引得到N条数据,然后事务B改变了这N条数据之外的M条或者增添了M条符合事务A搜索条件的数据,导致事务A再次搜索发现有N+M条数据了,就产生了幻读。

也就是说,当前事务读第一次取到的数据比后来读取到数据条目少。

不可重复读和幻读比较:

两者有些相似,但是前者针对的是update或delete,后者针对的insert。

总结一下:

Q1: 为什么会出现“脏读”?

A1: 因为没有“select”操作没有规矩。

Q2: 为什么会出现“不可重复读”?

A2: 因为“update”操作没有规矩。

Q3: 为什么会出现“幻读”?

A3: 因为“insert”和“delete”操作没有规矩。

Q4: “读未提(Read Uncommitted)”能预防啥?

Q4: 啥都预防不了。

Q5: “读提交(Read Committed)”能预防啥?

A5: 使用“快照读(Snapshot Read)”,避免“脏读”,但是可能出现“不可重复读”和“幻读”。

Q6: “可重复读(Repeated Red)”能预防啥?

A6: 使用“快照读(Snapshot Read)”,锁住被读取记录,避免出现“脏读”、“不可重复读”,但是可能出现“幻读”。

Q7: “串行化(Serializable)”能预防啥?

A7: 排排坐,吃果果,有效避免“脏读”、“不可重复读”、“幻读”,不过效果谁用谁知道。

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原始发表:2019年04月13日,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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