摘要：事務(wù)隔離級別圖文詳解什么是事務(wù)事務(wù)是邏輯上的一組操作，要么都執(zhí)行，要么都不執(zhí)行。可串行化最高的隔離級別，完全服從的隔離級別。存儲引擎在分布式事務(wù)的情況下一般會用到可串行化隔離級別?；貪L會結(jié)束用戶的事務(wù)，并撤銷正在進行的所有未提交的修改。

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本文由 SnailClimb 和 BugSpeak 共同完成。

事務(wù)是邏輯上的一組操作，要么都執(zhí)行，要么都不執(zhí)行。

事務(wù)最經(jīng)典也經(jīng)常被拿出來說例子就是轉(zhuǎn)賬了。假如小明要給小紅轉(zhuǎn)賬1000元，這個轉(zhuǎn)賬會涉及到兩個關(guān)鍵操作就是：將小明的余額減少1000元，將小紅的余額增加1000元。萬一在這兩個操作之間突然出現(xiàn)錯誤比如銀行系統(tǒng)崩潰，導(dǎo)致小明余額減少而小紅的余額沒有增加，這樣就不對了。事務(wù)就是保證這兩個關(guān)鍵操作要么都成功，要么都要失敗。

原子性： 事務(wù)是最小的執(zhí)行單位，不允許分割。事務(wù)的原子性確保動作要么全部完成，要么完全不起作用；

一致性： 執(zhí)行事務(wù)前后，數(shù)據(jù)保持一致；

隔離性： 并發(fā)訪問數(shù)據(jù)庫時，一個用戶的事物不被其他事物所干擾，各并發(fā)事務(wù)之間數(shù)據(jù)庫是獨立的；

持久性: 一個事務(wù)被提交之后。它對數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)的改變是持久的，即使數(shù)據(jù)庫發(fā)生故障也不應(yīng)該對其有任何影響。

在典型的應(yīng)用程序中，多個事務(wù)并發(fā)運行，經(jīng)常會操作相同的數(shù)據(jù)來完成各自的任務(wù)（多個用戶對統(tǒng)一數(shù)據(jù)進行操作）。并發(fā)雖然是必須的，但可能會導(dǎo)致一下的問題。

臟讀（Dirty read）: 當一個事務(wù)正在訪問數(shù)據(jù)并且對數(shù)據(jù)進行了修改，而這種修改還沒有提交到數(shù)據(jù)庫中，這時另外一個事務(wù)也訪問了這個數(shù)據(jù)，然后使用了這個數(shù)據(jù)。因為這個數(shù)據(jù)是還沒有提交的數(shù)據(jù)，那么另外一個事務(wù)讀到的這個數(shù)據(jù)是“臟數(shù)據(jù)”，依據(jù)“臟數(shù)據(jù)”所做的操作可能是不正確的。

丟失修改（Lost to modify）: 指在一個事務(wù)讀取一個數(shù)據(jù)時，另外一個事務(wù)也訪問了該數(shù)據(jù)，那么在第一個事務(wù)中修改了這個數(shù)據(jù)后，第二個事務(wù)也修改了這個數(shù)據(jù)。這樣第一個事務(wù)內(nèi)的修改結(jié)果就被丟失，因此稱為丟失修改。 例如：事務(wù)1讀取某表中的數(shù)據(jù)A=20，事務(wù)2也讀取A=20，事務(wù)1修改A=A-1，事務(wù)2也修改A=A-1，最終結(jié)果A=19，事務(wù)1的修改被丟失。

不可重復(fù)讀（Unrepeatableread）: 指在一個事務(wù)內(nèi)多次讀同一數(shù)據(jù)。在這個事務(wù)還沒有結(jié)束時，另一個事務(wù)也訪問該數(shù)據(jù)。那么，在第一個事務(wù)中的兩次讀數(shù)據(jù)之間，由于第二個事務(wù)的修改導(dǎo)致第一個事務(wù)兩次讀取的數(shù)據(jù)可能不太一樣。這就發(fā)生了在一個事務(wù)內(nèi)兩次讀到的數(shù)據(jù)是不一樣的情況，因此稱為不可重復(fù)讀。

幻讀（Phantom read）: 幻讀與不可重復(fù)讀類似。它發(fā)生在一個事務(wù)（T1）讀取了幾行數(shù)據(jù)，接著另一個并發(fā)事務(wù)（T2）插入了一些數(shù)據(jù)時。在隨后的查詢中，第一個事務(wù)（T1）就會發(fā)現(xiàn)多了一些原本不存在的記錄，就好像發(fā)生了幻覺一樣，所以稱為幻讀。

不可重復(fù)度和幻讀區(qū)別：

不可重復(fù)讀的重點是修改，幻讀的重點在于新增或者刪除。

例1（同樣的條件, 你讀取過的數(shù)據(jù), 再次讀取出來發(fā)現(xiàn)值不一樣了 ）：事務(wù)1中的A先生讀取自己的工資為 1000的操作還沒完成，事務(wù)2中的B先生就修改了A的工資為2000，導(dǎo) 致A再讀自己的工資時工資變?yōu)? 2000；這就是不可重復(fù)讀。

例2（同樣的條件, 第1次和第2次讀出來的記錄數(shù)不一樣 ）：假某工資單表中工資大于3000的有4人，事務(wù)1讀取了所有工資大于3000的人，共查到4條記錄，這時事務(wù)2 又插入了一條工資大于3000的記錄，事務(wù)1再次讀取時查到的記錄就變?yōu)榱?條，這樣就導(dǎo)致了幻讀。

SQL 標準定義了四個隔離級別：

READ-UNCOMMITTED(讀取未提交)： 最低的隔離級別，允許讀取尚未提交的數(shù)據(jù)變更，可能會導(dǎo)致臟讀、幻讀或不可重復(fù)讀

READ-COMMITTED(讀取已提交): 允許讀取并發(fā)事務(wù)已經(jīng)提交的數(shù)據(jù)，可以阻止臟讀，但是幻讀或不可重復(fù)讀仍有可能發(fā)生

REPEATABLE-READ（可重讀）: 對同一字段的多次讀取結(jié)果都是一致的，除非數(shù)據(jù)是被本身事務(wù)自己所修改，可以阻止臟讀和不可重復(fù)讀，但幻讀仍有可能發(fā)生。

SERIALIZABLE(可串行化): 最高的隔離級別，完全服從ACID的隔離級別。所有的事務(wù)依次逐個執(zhí)行，這樣事務(wù)之間就完全不可能產(chǎn)生干擾，也就是說，該級別可以防止臟讀、不可重復(fù)讀以及幻讀。

MySQL InnoDB 存儲引擎的默認支持的隔離級別是 REPEATABLE-READ（可重讀）。我們可以通過SELECT @@tx_isolation;命令來查看

mysql> SELECT @@tx_isolation;
+-----------------+
| @@tx_isolation  |
+-----------------+
| REPEATABLE-READ |
+-----------------+

這里需要注意的是：與 SQL 標準不同的地方在于InnoDB 存儲引擎在 REPEATABLE-READ（可重讀）事務(wù)隔離級別下使用的是Next-Key Lock 鎖算法，因此可以避免幻讀的產(chǎn)生，這與其他數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)(如 SQL Server)是不同的。所以說InnoDB 存儲引擎的默認支持的隔離級別是 REPEATABLE-READ（可重讀） 已經(jīng)可以完全保證事務(wù)的隔離性要求，即達到了 SQL標準的SERIALIZABLE(可串行化)隔離級別。

因為隔離級別越低，事務(wù)請求的鎖越少，所以大部分數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的隔離級別都是READ-COMMITTED(讀取提交內(nèi)容):，但是你要知道的是InnoDB 存儲引擎默認使用 REPEATABLE-READ（可重讀）并不會有任何性能損失。

InnoDB 存儲引擎在 分布式事務(wù) 的情況下一般會用到SERIALIZABLE(可串行化)隔離級別。

在下面我會使用 2 個命令行mysql ，模擬多線程（多事務(wù)）對同一份數(shù)據(jù)的臟讀問題。

MySQL 命令行的默認配置中事務(wù)都是自動提交的，即執(zhí)行SQL語句后就會馬上執(zhí)行 COMMIT 操作。如果要顯式地開啟一個事務(wù)需要使用命令：START TARNSACTION。

我們可以通過下面的命令來設(shè)置隔離級別。

SET [SESSION|GLOBAL] TRANSACTION ISOLATION LEVEL [READ UNCOMMITTED|READ COMMITTED|REPEATABLE READ|SERIALIZABLE]

我們再來看一下我們在下面實際操作中使用到的一些并發(fā)控制語句:

START TARNSACTION |BEGIN:顯式地開啟一個事務(wù)。

COMMIT:提交事務(wù)，使得對數(shù)據(jù)庫做的所有修改成為永久性。

ROLLBACK 回滾會結(jié)束用戶的事務(wù)，并撤銷正在進行的所有未提交的修改。

還是剛才上面的讀已提交的圖，雖然避免了讀未提交，但是卻出現(xiàn)了，一個事務(wù)還沒有結(jié)束，就發(fā)生了 不可重復(fù)讀問題。

一個事務(wù)對數(shù)據(jù)庫進行操作，這種操作的范圍是數(shù)據(jù)庫的全部行，然后第二個事務(wù)也在對這個數(shù)據(jù)庫操作，這種操作可以是插入一行記錄或刪除一行記錄，那么第一個是事務(wù)就會覺得自己出現(xiàn)了幻覺，怎么還有沒有處理的記錄呢? 或者 怎么多處理了一行記錄呢?

幻讀和不可重復(fù)讀有些相似之處 ，但是不可重復(fù)讀的重點是修改，幻讀的重點在于新增或者刪除。

《MySQL技術(shù)內(nèi)幕：InnoDB存儲引擎》

https://dev.mysql.com/doc/ref...

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