事务与隔离级别

事务的基本特征 ACID

  • Atomic(原子性):事务中全部的操做是一个总体单元,这个单元中的操做要么所有成功,要么所有失败,不会出现部分失败、部分红功的场景;
  • Consistency(一致性):事务在完成时,必须使全部的数据都保持一致的状态(约束 a + b = 10,事务结束后 a + b = 10 仍然成立);
  • Isolation(隔离性):各个事务在必定程度上感受不到其余事务的存在(体如今不一样的隔离级别上);
  • Durability(持久性):事务提交后,全部的数据都会永久写入到磁盘。

事务的隔离级别

数据库标准提出了 4 类隔离级别,在不一样程度上压制更新丢失。数据库

  1. 读未提交
  2. 读已提交
  3. 可重复读
  4. 串行化

读未提交

读未提交(read uncommitted) 是最低的隔离级别,容许一个事务读取另外一个事务没有提交的数据。适合对于数据一致性没有要求的场景。它存在脏读的现象,以下表:性能

时刻 事务 1 事务 2 说明
T1 读取库存为 2 库存为 2
T2 库存 - 1 库存为 1
T3 库存 - 1 库存为 0(读取到事务 1 没有提交的数据)
T4 提交事务 库存保存为 0
T5 回滚 库存为 0(第一类丢失更新已经克服)

第一类丢失更新:一个事务回滚,另外一个事务提交,回滚覆盖了提交的数据。目前的数据库都克服了第一类丢失更新。事务

读已提交

读已提交(read committed) 是指一个事务只能读取另外一个事务已提交的数据,不能读取未提交的数据。ci

时刻 事务 1 事务 2 说明
T1 读取库存为 2 库存为 2
T2 库存 - 1 事务 1 中库存为 1
T3 库存 - 1 事务 2 中库存为 1(事务 1 未提交)
T4 提交 库存保存为 1
T5 回滚事务 库存为 1 (第一类丢失更新已经克服)

上表中的操做结果最终正确。可是读已提交会产生不可重复读it

时刻 事务 1 事务 2 说明
T1 读取库存为 1 库存为 1
T2 库存 - 1 事务 1 中库存为 0
T3 读取库存为 1 事务 2 认为能够扣减(事务 1 未提交)
T4 提交 库存保存为 0
T5 库存 - 1 失败,此时库存为 0

这里事务 2 在事务 1 提交以前认为能够扣减,然后来事务 2 扣减时发现库存已经为 0 没法扣减,这样的现象称为不可重复读,这就是读已提交的一个不足。io

可重复读

可重复读(read repeatable) 的目标是克服读已提交中出现的不可重复读的现象。table

时刻 事务 1 事务 2 说明
T1 读取库存为 1 库存为 1
T2 库存 - 1 事务 1 中库存为 0
T3 读取库存 事务 2 不能读取,等待事务 1 提交
T4 提交 库存保存为 0
T5 读取库存 库存为 0,没法扣减

当事务 2 读取事务 1 事先读取的数据时,会被阻塞,直到事务 1 提交后事务 2 才能读取,读已提交中出现的不可重复读现象消失了。可是可重复读会出现幻读:class

时刻 事务 1 事务 2 说明
T1 查询库存 100 库存 100,10 个订单
T2 查询订单为 10
T3 库存 - 1
T4 插入订单
T5 提交 库存 99,11 个订单
T6 打印订单,11 单 事务 2 中多了一条记录,与以前查询的不一致

上表出现的就是幻读现象,幻读不是针对一条数据库记录而言,而是多条记录,上表中订单是多条记录统计出来的,它会产生幻读。统计

串行化

串行化(serializable) 是数据库最高的隔离级别,全部的事务都按顺序执行。它能够克服前面的隔离级别中出现的各类问题,可以彻底保证数据的一致性。总结

总结

隔离级别 脏读 不可重复读 幻读
读未提交
读已提交 ×
可重复读 × ×
串行化 × × ×

不一样的隔离级别可以在不一样程度上压制丢失更新,使用更高的隔离级别可以更好地保证数据的一致性,可是也要付出性能的代价。隔离级别越高,性能越是直线地降低。

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