事务与隔离级别

事务的基本特征 ACID

• Atomic（原子性）：事务中所有的操作是一个整体单元，这个单元中的操作要么全部成功，要么全部失败，不会出现部分失败、部分成功的场景；
• Consistency（一致性）：事务在完成时，必须使所有的数据都保持一致的状态（约束 a + b = 10，事务结束后 a + b = 10 仍然成立）；
• Isolation（隔离性）：各个事务在一定程度上感觉不到其他事务的存在（体现在不同的隔离级别上）；
• Durability（持久性）：事务提交后，所有的数据都会永久写入到磁盘。

事务的隔离级别

数据库标准提出了 4 类隔离级别，在不同程度上压制更新丢失。

1. 读未提交
2. 读已提交
3. 可重复读
4. 串行化

读未提交

读未提交（read uncommitted） 是最低的隔离级别，允许一个事务读取另一个事务没有提交的数据。适合对于数据一致性没有要求的场景。它存在脏读的现象，如下表：

时刻	事务 1	事务 2	说明
T1	读取库存为 2		库存为 2
T2	库存 - 1		库存为 1
T3		库存 - 1	库存为 0（读取到事务 1 没有提交的数据）
T4		提交事务	库存保存为 0
T5	回滚		库存为 0（第一类丢失更新已经克服）

第一类丢失更新：一个事务回滚，另一个事务提交，回滚覆盖了提交的数据。目前的数据库都克服了第一类丢失更新。

读已提交

读已提交（read committed） 是指一个事务只能读取另一个事务已提交的数据，不能读取未提交的数据。

时刻	事务 1	事务 2	说明
T1	读取库存为 2		库存为 2
T2	库存 - 1		事务 1 中库存为 1
T3		库存 - 1	事务 2 中库存为 1（事务 1 未提交）
T4		提交	库存保存为 1
T5	回滚事务		库存为 1 （第一类丢失更新已经克服）

上表中的操作结果最终正确。但是读已提交会产生不可重复读：

时刻	事务 1	事务 2	说明
T1	读取库存为 1		库存为 1
T2	库存 - 1		事务 1 中库存为 0
T3		读取库存为 1	事务 2 认为可以扣减（事务 1 未提交）
T4	提交		库存保存为 0
T5		库存 - 1	失败，此时库存为 0

这里事务 2 在事务 1 提交之前认为可以扣减，而后来事务 2 扣减时发现库存已经为 0 无法扣减，这样的现象称为不可重复读，这就是读已提交的一个不足。

可重复读

可重复读（read repeatable） 的目标是克服读已提交中出现的不可重复读的现象。

时刻	事务 1	事务 2	说明
T1	读取库存为 1		库存为 1
T2	库存 - 1		事务 1 中库存为 0
T3		读取库存	事务 2 不能读取，等待事务 1 提交
T4	提交		库存保存为 0
T5		读取库存	库存为 0，无法扣减

当事务 2 读取事务 1 事先读取的数据时，会被阻塞，直到事务 1 提交后事务 2 才能读取，读已提交中出现的不可重复读现象消失了。但是可重复读会出现幻读：

时刻	事务 1	事务 2	说明
T1	查询库存 100		库存 100，10 个订单
T2		查询订单为 10
T3	库存 - 1
T4	插入订单
T5	提交		库存 99，11 个订单
T6		打印订单，11 单	事务 2 中多了一条记录，与之前查询的不一致

上表出现的就是幻读现象，幻读不是针对一条数据库记录而言，而是多条记录，上表中订单是多条记录统计出来的，它会产生幻读。

串行化

串行化（serializable） 是数据库最高的隔离级别，所有的事务都按顺序执行。它可以克服前面的隔离级别中出现的各种问题，能够完全保证数据的一致性。

总结

隔离级别	脏读	不可重复读	幻读
读未提交	√	√	√
读已提交	×	√	√
可重复读	×	×	√
串行化	×	×	×

不同的隔离级别能够在不同程度上压制丢失更新，使用更高的隔离级别能够更好地保证数据的一致性，但是也要付出性能的代价。隔离级别越高，性能越是直线地下降。