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MySQL中對于4種事務隔離級別的詳細說明(圖文)

[摘要]這篇文章主要為大家詳細介紹了MySQL四種事務隔離級別的相關資料,具有一定的參考價值,感興趣的小伙伴們可以參考一下本文實驗的測試環境:Windows 10+cmd+MySQL5.6.36+InnoDB一、事務的基本要素(ACID)  1、原子性(Atomicity):事務開始后所有操作,要么全部做...
這篇文章主要為大家詳細介紹了MySQL四種事務隔離級別的相關資料,具有一定的參考價值,感興趣的小伙伴們可以參考一下

本文實驗的測試環境:Windows 10+cmd+MySQL5.6.36+InnoDB

一、事務的基本要素(ACID)

  1、原子性(Atomicity):事務開始后所有操作,要么全部做完,要么全部不做,不可能停滯在中間環節。事務執行過程中出錯,會回滾到事務開始前的狀態,所有的操作就像沒有發生一樣。也就是說事務是一個不可分割的整體,就像化學中學過的原子,是物質構成的基本單位。

   2、一致性(Consistency):事務開始前和結束后,數據庫的完整性約束沒有被破壞 。比如A向B轉賬,不可能A扣了錢,B卻沒收到。

   3、隔離性(Isolation):同一時間,只允許一個事務請求同一數據,不同的事務之間彼此沒有任何干擾。比如A正在從一張銀行卡中取錢,在A取錢的過程結束前,B不能向這張卡轉賬。

   4、持久性(Durability):事務完成后,事務對數據庫的所有更新將被保存到數據庫,不能回滾。

  小結:原子性是事務隔離的基礎,隔離性和持久性是手段,最終目的是為了保持數據的一致性。

二、事務的并發問題

  1、臟讀:事務A讀取了事務B更新的數據,然后B回滾操作,那么A讀取到的數據是臟數據

  2、不可重復讀:事務 A 多次讀取同一數據,事務 B 在事務A多次讀取的過程中,對數據作了更新并提交,導致事務A多次讀取同一數據時,結果 不一致。

  3、幻讀:系統管理員A將數據庫中所有學生的成績從具體分數改為ABCDE等級,但是系統管理員B就在這個時候插入了一條具體分數的記錄,當系統管理員A改結束后發現還有一條記錄沒有改過來,就好像發生了幻覺一樣,這就叫幻讀。

  小結:不可重復讀的和幻讀很容易混淆,不可重復讀側重于修改,幻讀側重于新增或刪除。解決不可重復讀的問題只需鎖住滿足條件的行,解決幻讀需要鎖表

MySQL中關于四種事務隔離級別的詳細介紹(圖文)

三、MySQL事務隔離級別

mysql默認的事務隔離級別為repeatable-read

MySQL中關于四種事務隔離級別的詳細介紹(圖文)

四、用例子說明各個隔離級別的情況

1、讀未提交:

(1)打開一個客戶端A,并設置當前事務模式為read uncommitted(未提交讀),查詢表account的初始值:

MySQL中關于四種事務隔離級別的詳細介紹(圖文)

(2)在客戶端A的事務提交之前,打開另一個客戶端B,更新表account:

MySQL中關于四種事務隔離級別的詳細介紹(圖文)

(3)這時,雖然客戶端B的事務還沒提交,但是客戶端A就可以查詢到B已經更新的數據:

MySQL中關于四種事務隔離級別的詳細介紹(圖文)

(4)一旦客戶端B的事務因為某種原因回滾,所有的操作都將會被撤銷,那客戶端A查詢到的數據其實就是臟數據:

MySQL中關于四種事務隔離級別的詳細介紹(圖文)

(5)在客戶端A執行更新語句update account set balance = balance - 50 where id =1,lilei的balance沒有變成350,居然是400,是不是很奇怪,數據的一致性沒問啊,如果你這么想就太天真 了,在應用程序中,我們會用400-50=350,并不知道其他會話回滾了,要想解決這個問題可以采用讀已提交的隔離級別

MySQL中關于四種事務隔離級別的詳細介紹(圖文)

2、讀已提交

(1)打開一個客戶端A,并設置當前事務模式為read committed(未提交讀),查詢表account的初始值:

MySQL中關于四種事務隔離級別的詳細介紹(圖文)

(2)在客戶端A的事務提交之前,打開另一個客戶端B,更新表account:

MySQL中關于四種事務隔離級別的詳細介紹(圖文)

(3)這時,客戶端B的事務還沒提交,客戶端A不能查詢到B已經更新的數據,解決了臟讀問題:

MySQL中關于四種事務隔離級別的詳細介紹(圖文)

(4)客戶端B的事務提交

MySQL中關于四種事務隔離級別的詳細介紹(圖文)

(5)客戶端A執行與上一步相同的查詢,結果與上一步不一致,即產生了不可重復讀的問題,在應用程序中,假設我們處于客戶端A的會話,查詢到lilei的balance為450,但是其他事務將lilei的balance值改為400,我們并不知道,如果用450這個值去做其他操作,是有問題的,不過這個概率真的很小哦,要想避免這個問題,可以采用可重復讀的隔離級別

MySQL中關于四種事務隔離級別的詳細介紹(圖文)

3、可重復讀

(1)打開一個客戶端A,并設置當前事務模式為repeatable read,查詢表account的初始值:

MySQL中關于四種事務隔離級別的詳細介紹(圖文)

(2)在客戶端A的事務提交之前,打開另一個客戶端B,更新表account并提交,客戶端B的事務居然可以修改客戶端A事務查詢到的行,也就是mysql的可重復讀不會鎖住事務查詢到的行,這一點出乎我的意料,sql標準中事務隔離級別為可重復讀時,讀寫操作要鎖行的,mysql居然沒有鎖,我了個去。在應用程序中要注意給行加鎖,不然你會以步驟(1)中lilei的balance為400作為中間值去做其他操作

MySQL中關于四種事務隔離級別的詳細介紹(圖文)

(3)在客戶端A執行步驟(1)的查詢:

MySQL中關于四種事務隔離級別的詳細介紹(圖文)

(4)執行步驟(1),lilei的balance仍然是400與步驟(1)查詢結果一致,沒有出現不可重復讀的 問題;接著執行update balance = balance - 50 where id = 1,balance沒有變成400-50=350,lilei的balance值用的是步驟(2)中的350來算的,所以是300,數據的一致性倒是沒有被破壞,這個有點神奇,也許是mysql的特色吧


mysql> select * from account;
+------+--------+---------+
  id   name   balance  
+------+--------+---------+
  1   lilei    400  
  2   hanmei   16000  
  3   lucy   2400  
+------+--------+---------+
rows in set (0.00 sec)

mysql> update account set balance = balance - 50 where id = 1;
Query OK, 1 row affected (0.00 sec)
Rows matched: 1 Changed: 1 Warnings: 0

mysql> select * from account;
+------+--------+---------+
  id   name   balance  
+------+--------+---------+
  1   lilei    300  
  2   hanmei   16000  
  3   lucy   2400  
+------+--------+---------+
rows in set (0.00 sec)

(5) 在客戶端A開啟事務,查詢表account的初始值


mysql> start transaction;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)

mysql> select * from account;
+------+--------+---------+
  id   name   balance  
+------+--------+---------+
  1   lilei   300  
  2   hanmei   16000  
  3   lucy   2400  
+------+--------+---------+
rows in set (0.00 sec)

(6)在客戶端B開啟事務,新增一條數據,其中balance字段值為600,并提交


mysql> start transaction;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)

mysql> insert into account values(4,'lily',600);
Query OK, 1 row affected (0.00 sec)

mysql> commit;
Query OK, 0 rows affected (0.01 sec)

(7) 在客戶端A計算balance之和,值為300+16000+2400=18700,沒有把客戶端B的值算進去,客戶端A提交后再計算balance之和,居然變成了19300,這是因為把客戶端B的600算進去了,站在客戶的角度,客戶是看不到客戶端B的,它會覺得是天下掉餡餅了,多了600塊,這就是幻讀,站在開發者的角度,數據的 一致性并沒有破壞。但是在應用程序中,我們得代碼可能會把18700提交給用戶了,如果你一定要避免這情況小概率狀況的發生,那么就要采取下面要介紹的事務隔離級別“串行化”


mysql> select sum(balance) from account;
+--------------+
  sum(balance)  
+--------------+
  18700  
+--------------+
1 row in set (0.00 sec)

mysql> commit;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)

mysql> select sum(balance) from account;
+--------------+
  sum(balance)  
+--------------+
  19300  
+--------------+
1 row in set (0.00 sec)

4.串行化

(1)打開一個客戶端A,并設置當前事務模式為serializable,查詢表account的初始值:


mysql> set session transaction isolation level serializable;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)

mysql> start transaction;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)

mysql> select * from account;
+------+--------+---------+
  id   name   balance  
+------+--------+---------+
  1   lilei   10000  
  2   hanmei   10000  
  3   lucy   10000  
  4   lily   10000  
+------+--------+---------+
rows in set (0.00 sec)

(2)打開一個客戶端B,并設置當前事務模式為serializable,插入一條記錄報錯,表被鎖了插入失敗,mysql中事務隔離級別為serializable時會鎖表,因此不會出現幻讀的情況,這種隔離級別并發性極低,往往一個事務霸占了一張表,其他成千上萬個事務只有干瞪眼,得等他用完提交才可以使用,開發中很少會用到。


mysql> set session transaction isolation level serializable;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)

mysql> start transaction;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)

mysql> insert into account values(5,'tom',0);
ERROR 1205 (HY000): Lock wait timeout exceeded; try restarting transaction

補充: 

1、SQL規范所規定的標準,不同的數據庫具體的實現可能會有些差異

2、mysql中默認事務隔離級別是可重復讀時并不會鎖住讀取到的行

3、事務隔離級別為串行化時,讀取數據會鎖住整張表

4、閱讀此文時,如果站在開發者的角度,也許會覺得不可重復讀和幻讀,在邏輯上并沒有什么問題,最終數據仍然是一致的,但是站在用戶的角度,他們通常只能看到一個事務(只能看到客戶端A,不知道客戶端B這個臥底的存在),而不會考慮事務并發執行的現象,一旦出現同一數據多次讀取結果不同,或者憑空出現新記錄,他們可能會產生疑慮,這是用戶體驗的問題。

5.事務在mysql中執行時,最終的結果不會出現數據的一致性的問題,因為在一個事務中,mysql執行某個操作未必會使用前一個操作的中間結果,它會根據其他并發事務的實際情況采來處理,看起來不合邏輯,但是保證了數據的一致性 ;但是事務在應用程序中執行時,一個操作的結果會被下一個操作用到,并進行其他的計算。這是我們得小心,可重復讀的時候應該鎖行,串行化時 要鎖表,不然會破壞數據的一致性。

6、事務在mysql中執行時,mysql會根據各個事務的實際情況綜合處理,導致數據的一致性沒有被破壞,但是應用程序時按照邏輯套路來出牌,并沒有mysql聰明,難免會出現數據的一致性問題。

7、隔離級別越高,越能保證數據的完整性和一致性,但是對并發性能的影響也越大,魚和熊掌不可兼得啊。對于多數應用程序,可以優先考慮把數據庫系統的隔離級別設為Read Committed,它能夠避免臟讀取,而且具有較好的并發性能。盡管它會導致不可重復讀、幻讀這些并發問題,在可能出現這類問題的個別場合,可以由應用程序采用悲觀鎖或樂觀鎖來控制。

以上就是MySQL中關于四種事務隔離級別的詳細介紹(圖文)的詳細內容,更多請關注php中文網其它相關文章!


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