MySQL事务

 

一、事务的概念

事务就是一组原子性的SQL查询,或者说一个独立的工作单元。如果数据库引擎能够成功地对数据库应用该组查询的全部语句,那么就执行该组查询。如果其中有任何一条语句因为崩溃或其他原因无法执行,那么所有的语句都不会执行。也就是说,事务内的语句,要么全部执行成功,要么全部执行失败。

可以通过一个银行事例来解释事务的必要性。假设有以下场景:现在用户A想通过银行转账200元给用户B,那么至少需要三个步骤:

1、检查用户A的账户余额高于200元。

2、用户A账户减去200元。

3、用户B账户增加200元。

假设账户A扣钱后系统出现故障,则会出现账户A扣了钱,但账户B没收到钱的情况。为保证上诉三个步骤要么全部执行成功,要么全部执行失败,需打包在一个事务中,任何一个步骤失败,则回滚所有的步骤。

 

二、事务的ACID

ACID表示原子性(atomicity)、一致性(consistency)、隔离性(isolation)和持久性(durability)。一个良好的事务处理系统,必须具备这些标准特性。

原子性(atomicity):

一个事务必须被视为一个不可分割的最小工作单元,整个事务的所有操作要么全部执行成功,要么全部失败回滚,对于一个事务来说,不可能只执行其中的一部分操作,这就是事务的原子性。

一致性(consistency):

数据库总是从一个一致性的状态转换到另一个一致性的状态。在前面的例子中,用了事务后,假设执行第三步的时候系统崩溃了,账户A不会损失200元,因为事务最终没有提交,所以事务中所做的修改也不会保存到数据库中。保持数据的一致性。

隔离性(isolation):

通常来说,一个事务所做的修改在最终提交以前,对其他事务是不可见的(这个和事务隔离级别有关)。在前面的例子中,当执行完第二步骤,第三步骤还没开始的时候,此时有另外一个程序开始运行,则看不到账户A的余额被扣除了200元。

持久性(durability):

一旦事务提交,则其所做的修改就会永久保存到数据库中。此时即使系统崩溃,修改的数据也不会丢失。

 

三、事务的隔离级别

前面说到事务的隔离性其实和事务的隔离级别有关。在SQL标准中定义了四种隔离级别,每一种级别都规定了一个事务中所做的修改,哪些在事务内和事务间是可见的,哪些是不可见的。较低级别的隔离通常可以执行更高的并发,系统的开销也更低。

下面简单的介绍一下四种隔离级别。

未提交读(read uncommitted):

在未提交读级别,事务的修改,即使没有提交,对其他事务也都是可见的。事务可以读取未提交的数据,这也被称为脏读这个级别会导致很多问题,从性能上来说,未提交读不会比其他级别好太多,但却缺乏其他级别的很多好处,除非真的有非常必要的理由,在实际应用中一般很少使用。

举例:事务A读取到数据1,将数据改成2,即使事务A还没提交,事务B也能读取到数据2。

提交读(read committed):

大多数数据库系统的默认隔离级别都是提交读(但MySQL不是)。提交读满足前面提到的隔离性的简单定义:一个事务开始时,只能看见已经提交的事务所做的修改。换句话说,一个事务从开始直到提交之前,所做的任何修改对其他事务都是不可见的。这个级别有时候也叫做不可重复读,因为在同一个事务内两次执行相同的查询,可能会得到不一样的结果。

举例:事务B开启时读到数据1,接下来事务A开启,把这个数据改成2,提交,B再次读取这个数据,会读到最新的数据2。

可重复读(repeatable read):

可重复读解决了脏读的问题。该级别保证了在同一事务中多次读取同样记录的结果是一致的。

举例:事务B开启时读到数据1,接下来事务A开启,把这个数据改成2,提交,B再次读取这个数据,仍然读取到数据1。

但是理论上,可重复读隔离级别还是无法解决另一个幻读的问题。所谓幻读,指的是当某个事务在读取某个范围内的记录时,另一个事务又在该范围内插入了新的记录,当之前的事务再次读取该范围的记录时,会产生幻行,读取到新插入的数据。不过MySQL中的InnoDB存储引擎通过多版本并发控制(MVCC)解决了幻读的问题。可重复读是MySQL的默认事务隔离级别。

可串行化(serializable):

可串行化是最高的隔离级别。它通过强制事务串行执行,避免了前面说的幻读的问题。简单来说,可串行化隔离级别会在读取的每一行数据上都加锁,所以可能导致大量的超时和锁争用的问题。实际应用中也很少用到这个隔离级别,只有在非常需要确保数据的一致性而且可以接受没有并发的情况下,才考虑采用该级别。

 

接下来用一个表格说明这四种隔离级别:

隔离级别 脏读可能性 不可重复读可能性 幻读可能性 加锁读
未提交读 Yes Yes Yes No
提交读 No Yes Yes No
可重复读 No No Yes No
可串行化 No No No Yes

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