聊一聊事务的隔离级别以及常见的几个误区

本篇文章向大家介绍《聊一聊事务的隔离级别以及常见的几个误区》，主要包括MySQL、数据库、spring，具有一定的参考价值，需要的朋友可以参考一下。

作者：折纸
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本质

从本质上来说，事务的隔离级别是为并发控制服务的。在应用程序的开发中我们经常用锁进行并发控制，确保临界区的资源不会出现被多个线程同时读写的情况，这其实对应的就是数据库的可串行化级别。
那为什么应用层可以提供可串行化的隔离级别而数据库不能提供呢？
在我的理解中，这是由于应用层对临界资源的访问都是内存操作，而数据库要保证持久性它需要把临界区的数据flush到磁盘中，这个IO操作是要比内存操作慢好几个数量级的，这导致临界区持有锁的时间变得不可接受、锁冲突的频率变大，数据库的性能会大大降低。

隔离级别

第一个误区：可重复读级别不担保解决丢失更新问题

维基百科上的数据库隔离级别)我认为是有误的！

反例证明如下(MySQL RR级别)：

下图是数据库隔离级别和可能出现的问题表格，“?”表明这个级别是否发生对应问题取决于数据库的具体实现

下图是MySQL的隔离级别，我们在前面的例子中已经解释过了MySQL RR不解决丢失更新问题，我们随后会解释为什么它也没有解决幻读问题。

异常情况

脏写

描述

事务A覆盖了其他事务未提交的写入

解决

通过行级锁即可解决，在任何隔离级别下都不会发生

脏读

描述

事务A读取了其他事务未提交的写入

解决

提供读已提交隔离级别以上的数据库都可以防止，MySQL中是通过RC级别下的MVCC解决的

读倾斜/不可重复读

描述

事务A在执行过程中，对同一个数据行在不同的时间点前后读取的结果不一致

解决

提供读可重复读隔离级别以上的数据库都可以防止，MySQL中是通过RR级别下的MVCC解决的

丢失更新

描述

两个事务同时执行read-modify-write的过程，出现了事务A覆盖了事务B的写入，但并没有包含事务B修改后的最新值(已commit)，导致事务B的更新好像丢失了一样的结果。

解决

原子写操作

如果数据库提供了原子写操作，那就使用它以完成read-modify-write操作，这是推荐的最佳方案。例如在多数关系型数据库中

begin
SELECT * FROM gamer FOR UPDATE;
UPDATE gamer SET credit=credit+1 WHERE score>=740;
SELECT * FROM gamer;
commit;

Reference

[1] Isolation(database systems)-wikipedia)
[2] 對於 MySQL Repeatable Read Isolation 常見的三個誤解
[3] 《数据密集型应用系统设计》第七章

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好了，本文到此结束，带大家了解了《聊一聊事务的隔离级别以及常见的几个误区》，希望本文对你有所帮助！关注golang学习网公众号，给大家分享更多数据库知识！