真正理解Mysql的四種隔離級別

作者：游泳的石頭

來源：http://39sd.cn/07EB1

---

什么是事務

事務是應用程序中一系列嚴密的操作，所有操作必須成功完成，否則在每個操作中所作的所有更改都會被撤消。也就是事務具有原子性，一個事務中的一系列的操作要么全部成功，要么一個都不做。

事務的結束有兩種，當事務中的所以步驟全部成功執(zhí)行時，事務提交。如果其中一個步驟失敗，將發(fā)生回滾操作，撤消撤消之前到事務開始時的所以操作。

事務的 ACID

事務具有四個特征：原子性（ Atomicity ）、一致性（ Consistency ）、隔離性（ Isolation ）和持續(xù)性（ Durability ）。這四個特性簡稱為 ACID 特性。

• 原子性。事務是數據庫的邏輯工作單位，事務中包含的各操作要么都做，要么都不做

• 一致性。事 務執(zhí)行的結果必須是使數據庫從一個一致性狀態(tài)變到另一個一致性狀態(tài)。因此當數據庫只包含成功事務提交的結果時，就說數據庫處于一致性狀態(tài)。如果數據庫系統(tǒng) 運行中發(fā)生故障，有些事務尚未完成就被迫中斷，這些未完成事務對數據庫所做的修改有一部分已寫入物理數據庫，這時數據庫就處于一種不正確的狀態(tài)，或者說是 不一致的狀態(tài)。

• 隔離性。一個事務的執(zhí)行不能其它事務干擾。即一個事務內部的操作及使用的數據對其它并發(fā)事務是隔離的，并發(fā)執(zhí)行的各個事務之間不能互相干擾。

• 持續(xù)性。也稱永久性，指一個事務一旦提交，它對數據庫中的數據的改變就應該是永久性的。接下來的其它操作或故障不應該對其執(zhí)行結果有任何影響。

Mysql的四種隔離級別

SQL標準定義了4類隔離級別，包括了一些具體規(guī)則，用來限定事務內外的哪些改變是可見的，哪些是不可見的。低級別的隔離級一般支持更高的并發(fā)處理，并擁有更低的系統(tǒng)開銷。

Read Uncommitted（讀取未提交內容）

在該隔離級別，所有事務都可以看到其他未提交事務的執(zhí)行結果。本隔離級別很少用于實際應用，因為它的性能也不比其他級別好多少。讀取未提交的數據，也被稱之為臟讀（Dirty Read）。

Read Committed（讀取提交內容）

這是大多數數據庫系統(tǒng)的默認隔離級別（但不是MySQL默認的）。它滿足了隔離的簡單定義：一個事務只能看見已經提交事務所做的改變。這種隔離級別 也支持所謂的不可重復讀（Nonrepeatable Read），因為同一事務的其他實例在該實例處理其間可能會有新的commit，所以同一select可能返回不同結果。

Repeatable Read（可重讀）

這是MySQL的默認事務隔離級別，它確保同一事務的多個實例在并發(fā)讀取數據時，會看到同樣的數據行。不過理論上，這會導致另一個棘手的問題：幻讀 （Phantom Read）。簡單的說，幻讀指當用戶讀取某一范圍的數據行時，另一個事務又在該范圍內插入了新行，當用戶再讀取該范圍的數據行時，會發(fā)現有新的“幻影” 行。InnoDB和Falcon存儲引擎通過多版本并發(fā)控制（MVCC，Multiversion Concurrency Control）機制解決了該問題。

Serializable（可串行化）

這是最高的隔離級別，它通過強制事務排序，使之不可能相互沖突，從而解決幻讀問題。簡言之，它是在每個讀的數據行上加上共享鎖。在這個級別，可能導致大量的超時現象和鎖競爭。

這四種隔離級別采取不同的鎖類型來實現，若讀取的是同一個數據的話，就容易發(fā)生問題。例如：

• 臟讀(Drity Read)：某個事務已更新一份數據，另一個事務在此時讀取了同一份數據，由于某些原因，前一個RollBack了操作，則后一個事務所讀取的數據就會是不正確的。

• 不可重復讀(Non-repeatable read):在一個事務的兩次查詢之中數據不一致，這可能是兩次查詢過程中間插入了一個事務更新的原有的數據。

• 幻讀(Phantom Read):在一個事務的兩次查詢中數據筆數不一致，例如有一個事務查詢了幾列(Row)數據，而另一個事務卻在此時插入了新的幾列數據，先前的事務在接下來的查詢中，就有幾列數據是未查詢出來的，如果此時插入和另外一個事務插入的數據，就會報錯。

在MySQL中，實現了這四種隔離級別，分別有可能產生問題如下所示：

測試Mysql的隔離級別

下面，將利用MySQL的客戶端程序，我們分別來測試一下這幾種隔離級別。

測試數據庫為demo，表為test；表結構：

兩個命令行客戶端分別為A，B；不斷改變A的隔離級別，在B端修改數據。

將A的隔離級別設置為read uncommitted(未提交讀)

A：啟動事務，此時數據為初始狀態(tài)

B：啟動事務，更新數據，但不提交

A：再次讀取數據，發(fā)現數據已經被修改了，這就是所謂的“臟讀”

B：回滾事務

A：再次讀數據，發(fā)現數據變回初始狀態(tài)

經過上面的實驗可以得出結論，事務B更新了一條記錄，但是沒有提交，此時事務A可以查詢出未提交記錄。造成臟讀現象。未提交讀是最低的隔離級別。

將客戶端A的事務隔離級別設置為read committed(已提交讀)

A：啟動事務，此時數據為初始狀態(tài)

B：啟動事務，更新數據，但不提交

A：再次讀數據，發(fā)現數據未被修改

B：提交事務

A：再次讀取數據，發(fā)現數據已發(fā)生變化，說明B提交的修改被事務中的A讀到了，這就是所謂的“不可重復讀”

經過上面的實驗可以得出結論，已提交讀隔離級別解決了臟讀的問題，但是出現了不可重復讀的問題，即事務A在兩次查詢的數據不一致，因為在兩次查詢之間事務B更新了一條數據。已提交讀只允許讀取已提交的記錄，但不要求可重復讀。

將A的隔離級別設置為repeatable read(可重復讀)

A：啟動事務，此時數據為初始狀態(tài)

B：啟動事務，更新數據，但不提交

A：再次讀取數據，發(fā)現數據未被修改

B：提交事務

A：再次讀取數據，發(fā)現數據依然未發(fā)生變化，這說明這次可以重復讀了

B：插入一條新的數據，并提交

A：再次讀取數據，發(fā)現數據依然未發(fā)生變化，雖然可以重復讀了，但是卻發(fā)現讀的不是最新數據，這就是所謂的“幻讀”

A：提交本次事務，再次讀取數據，發(fā)現讀取正常了

由以上的實驗可以得出結論，可重復讀隔離級別只允許讀取已提交記錄，而且在一個事務兩次讀取一個記錄期間，其他事務部的更新該記錄。但該事務不要求與其他事務可串行化。例如，當一個事務可以找到由一個已提交事務更新的記錄，但是可能產生幻讀問題(注意是可能，因為數據庫對隔離級別的實現有所差別)。像以上的實驗，就沒有出現數據幻讀的問題。

將A的隔離級別設置為可串行化(Serializable)

A：啟動事務，此時數據為初始狀態(tài)

B：發(fā)現B此時進入了等待狀態(tài)，原因是因為A的事務尚未提交，只能等待（此時，B可能會發(fā)生等待超時）

A：提交事務

B：發(fā)現插入成功

serializable完全鎖定字段，若一個事務來查詢同一份數據就必須等待，直到前一個事務完成并解除鎖定為止。是完整的隔離級別，會鎖定對應的數據表格，因而會有效率的問題。

特別推薦一個分享架構+算法的優(yōu)質內容，還沒關注的小伙伴，可以長按關注一下：

長按訂閱更多精彩▼
如有收獲，點個在看，誠摯感謝