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MySQL事務隔離級別詳解

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MySQL事務隔離級別詳解

SQL標準定義了4類隔離級別,包括了一些具體規則,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並發處理,並擁有更低的系統開銷。
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行結果。本隔離級別很少用於實際應用,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並發讀取數據時,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範圍的數據行時,另一個事務又在該範圍內插入了新行,當用戶再讀取該範圍的數據行時,會發現有新的“幻影” 行。InnoDB和Falcon存儲引擎通過多版本並發控制(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,由於某些原因,前一個RollBack了操作,則後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,就會發現有幾列數據是它先前所沒有的。

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:

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下面,將利用MySQL的客戶端程序,分別測試幾種隔離級別。測試數據庫為test,表為tx;表結構:

id int

num

int

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。

(一)、將A的隔離級別設置為read uncommitted(未提交讀)

在B未更新數據之前:

客戶端A:技術分享

B更新數據:

客戶端B:

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客戶端A:

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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。

(二)、將客戶端A的事務隔離級別設置為read committed(已提交讀)

在B未更新數據之前:

客戶端A:

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B更新數據:

客戶端B:

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客戶端A:

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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。

(三)、將A的隔離級別設置為repeatable read(可重復讀)

在B未更新數據之前:

客戶端A: 技術分享

B更新數據:

客戶端B:

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客戶端A:

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B插入數據:

客戶端B:

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客戶端A:

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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(註意是可能,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。

(四)、將A的隔離級別設置為 可串行化 (Serializable)

A端打開事務,B端插入一條記錄

事務A端:

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事務B端:

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因為此時事務A的隔離級別設置為serializable,開始事務後,並沒有提交,所以事務B只能等待。

事務A提交事務:

事務A端

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事務B端

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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並解除鎖定為止 。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。

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