mysql的ACID的理解

这是在网上copy下来的ACID的概念，能够直接跳过看后面：

一、原子性（Atomicity）：事务开始后全部操做，要么所有作完，要么所有不作，不可能停滞在中间环节。事务执行过程当中出错，会回滚到事务开始前的状态，全部的操做就像没有发生同样。也就是说事务是一个不可分割的总体，就像化学中学过的原子，是物质构成的基本单位。

二、一致性（Consistency）：事务开始前和结束后，数据库的完整性约束没有被破坏 。好比A向B转帐，不可能A扣了钱，B却没收到。
三、隔离性（Isolation）：同一时间，只容许一个事务请求同一数据，不一样的事务之间彼此没有任何干扰。好比A正在从一张银行卡中取钱，在A取钱的过程结束前，B不能向这张卡转帐。

四、持久性（Durability）：事务完成后，事务对数据库的全部更新将被保存到数据库，不能回滚。

 

其中，原子性和持久性的概念比较好理解。可是最近发现总是把一致性和隔离性混淆。

我的理解，隔离性主要是针对读操做的。在不一样事务之间，读操做隔离。好比另外一个事务对数据修改后，会不会影响当前事务的读操做，要不要读到更新后的数据。

一致性，主要强调的是数据的更新是否是“正确”，即，是否是符合咱们的预期，这个和读操做应该是要分开看待的，这里应该只强调写操做。

 

形成我对这俩个概念的混淆的缘由是，在java的并发编程中，咱们关注的彷佛只有一致性，没据说过java并发编程中有什么隔离性。形成这个的缘由是，咱们使用锁，或者volition来保证数据的读取是“正确”的，这种“正确”性的保证是经过“排他锁“（这里加引号是由于严格来讲，和排它锁可能会有轻微的区别，好比cpu的缓存锁，缓存失效机制，可是效果上仍是有排他的效果）来保证的。这种锁机制，是比mysql的MVCC，或者读锁更加严格的，也就是说在java并发编程中本质上是没有读锁（或者乐观锁）这种概念的，就算是ReentrantReadWriteLock ,也是一种对mysql的读写锁的仿制，在java的底层是不存在这种东西的。

而mysql中所强调的一致性，就和java并发编程中的一致性基本是一致的了，都是经过排他锁来保证的，因此在对俩者进行编程时，他们俩者的思路是互通的，是能够相互借鉴的。

mysql为了增长并发量，引入了乐观锁，MVCC这种概念，可是也带来了隔离的问题，即由于没有排它的强制性保证，就会出现读和写并发的场景，那么就须要考虑，在俩者并发的场景下，读操做到底该作什么样约束的问题。相反，在java并发编程中，能够理解为，在排它的保证下，是不会出现读和写并发的存在的场景的，也就不会有隔离性的问题。（你们能够想一个java中的lock，还有无锁算法中依赖的CAS底层也会有lock前缀的指令）。

 

最后，当认识到这些问题的时候，咱们在写sql的时候有什么借鉴的意义呢？

我的意见：

1.把没必要要引入的隔离性问题，也就是读操做，能够省掉的就省掉。好比 咱们要并发的对数据库中一条记录的值进行加一操做。也许能够先select出它的值，而后在java程序中+1，而后再update回去，为了防止并发带来的一致性问题，能够在update的where条件中带上变量的原值。 可是，若是直接update ... set variable= variable +1 这样呢，这样的话，就把读操做，也就是隔离性的问题消除了，所有都转化成了写操做，也就是一致性的问题了，而mysql使用排他策略来进行写，在这种场景下是能够保证一致性的。

2.咱们在考虑要不要加事务，要什么样的隔离级别的时候，思路就会更加的清晰。在考虑隔离性的时候，咱们首先就知道它强调的是读的操做，那首先就专心考虑咱们对读的要求，而不会被其余操做所干扰。

其次，咱们须要考虑咱们对读回的值作了什么计算，而后是怎样把计算的结果又更新到数据库中的。那么，因为读获得的数据不必定是”正确的“，咱们的写操做是否须要加一致性的校验（好比在where条件中加上预期的原值）。

举个例子：仍是刚刚的对一个记录并发的加一，假设咱们使用先select，而后update的方法，并且咱们一个操做单元是多条记录。

首先，因为咱们的操做单元是多条记录，因此咱们须要原子性，即这批数据要么所有成功，要么所有失败，因此咱们对这屡次的select，update操做加上了事务。

而后，咱们的select应该使用什么样的隔离级别呢？

首先考虑下可重复读，在这种隔离级别下，颇有可能读到”不正确“的数据，即别的事务提交了对这个值的修改，可是咱们在当前事务中读到的仍然是老的数据，那么致使计算出来的结果确定是”不正确“的。

而后咱们考虑下提交读，那么在这种隔离级别下，不会出现刚刚说的问题了，可是，因为并发的问题，在咱们读完后，可能另外一个事务提交了对这条记录的修改。这又形成了当前事务中计算结果的错误。

最后，是读未提交，在这种级别下，面临的就是另一个事务在更新后，而后又回滚所形成的问题了。

那么能够发现，这三种隔离级别都无法知足咱们的要求，因此，就会发现，原来咱们对隔离性其实没什么必须的要求，咱们这里须要的，只是数据一致性的要求。为何我没有说串行化的隔离级别呢，由于这种隔离级别下，全部的操做都是排他的，是不存在隔离性的问题的。

上面举的这俩个例子都很简单，咱们实际的场景也许会比这复杂的多，可是，若是理解了上面说的隔离性和一致性到底指的是什么，我以为在面对复杂场景时，是能够缕出一条很好的解决思路的。