引言
一般的数据库教科书上都会介绍，事务有ACID四个特性，分别是atomicity, consistency, isolation和duriablity。本文主要讨论是事务的isolation特性，即隔离性。
谈到事务的隔离性，一般是指ANSI SQL标准下的四种隔离级别，即Read Uncommitted, Read Committed, Repeatable Read和Serialibility。但ANSI SQL的事务隔离级别的标准存在以下限制：
- 没有提及写操作的隔离性
- ANSI SQL的标准比较老，对于采用多版本并发控制实现隔离性的级别不能够很好的描述
本文主要在分析ANSI SQL标准下的事务隔离级别之后，讨论其限制，以及扩展，全文的组织架构如下：
- ANSI SQL标准下的事务隔离级别
- ANSI SQL标准的限制及其扩展
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ANSI SQL标准下的事务隔离级别
在数据库中，多个事务往往是并发执行的，事务之间可能会存在干扰，从而导致数据不正确的问题。为了保证事务之间执行不互相干扰，最简单的方案则是串行的执行一个个事务，但这会降低吞吐量。为此，ANSI SQL标准引入事务隔离级别，描述了并发事务的各种干扰级别，使得应用程序可以在吞吐量和正确性上做决策，不同的事务隔离级别保证不同程度的正确性，一般而言，事务隔离级别越低，吞吐量越高，正确性越低。
ANSI SQL的隔离级别主要是从解决应用程序出现的各种干扰现象中，而设计出来的，其隔离级别主要是为了解决以下三种现象：
- 脏读 (P1)
- 不可重复读 (P2)
- 幻读 (P3)
首先，来看脏读P1的发生的时序：
事务T1写了数据X，事务T2读了数据X，事务T1回滚，此时，事务T2读取到的是脏数据
其次，来看不可重复读P2发生的时序：
事务T1读了数据X，事务T2写了数据X，事务T2提交，事务T1再次读数据X，两次读到的数据X不一样
最后，来看幻读P3发生的时序
事务T1读了满足X>=m且X<=n的数据，事务T2插入一条数据，满足条件X>=m且x<=n，事务T2提交，事务T1再次读满足X>=m且X<=n的数据，两次读到的数据不一样
用稍微形式化的语言描述上述现象发生的时序，假设W1(X)表示事务T1修改了数据项X，而R2(X)，表示事务T2读了数据项X；W1(P)表示事务T1修改了满足谓词条件P的数据项，而R2(P)，表示事务T2读了满足谓词条件P的数据项。C1表示事务T1提交，A1表示事务T1回滚。
脏读P1
W1(X)...R2(X)...A1...R2(X)
不可重复读P2
R1(X)...W2(X)...C2...R1(X)
幻读P3
R1(P)...W2(P)...C2...R1(P)
针对三种现象，ANSI SQL标准设定了四种事务隔离级别，如下：
- Read Uncommitted：有可能发生P1，P2和P3
- Read Committed：不可能发生P1，有可能发生P2和P3
- Repeatable Read：不可能发生P1，P2，有可能发生P3
- Serializable：不可能发生P1，P2和P3
整个事务个隔离级别，与杜绝的现象的对应关系如下图：
ANSI SQL Isolation Levels值得一提的是，在Serializable下，不可能发生P1，P2和P3，但并不表明，不发生P1，P2和P3就一定是在Serializable。真正的在Serializable是指事务并发执行下得到的结果，与各个事务串行执行下的某个结果相同。
ANSI SQL标准的限制及其扩展
如上文提到，ANSI SQL有如下限制：
- 没有提及写操作的隔离性
- ANSI SQL的标准比较老，对于采用多版本并发控制实现隔离性的级别不能够很好的描述
对于第一点，没有提及写操作的隔离性，有如下现象
脏写P0
事务T1修改X，事务T2修改X，事务T1回滚，此时不知回滚到什么值
举个例子说明，假设事务T1修改X前，X=100，事务T1要把修改成10，事务T2要把X修改成20，如下：
X=100
W1X(10)
W2X(20)
A1复制代码事务T1回滚时，如果选择回滚到X=20，那么如果事务T2再回滚时，无法回滚到最原先的100；如果回滚到X=100，那么事务T2提交时，就无法知道写入的是X=20，在这种场景下，是无解的。
因此，对于写一定是要隔离的，否则，无法保证事务的正确性。所以，对于所有的ANSI SQL标准下的隔离级别，需要增强到都满足P0不发生的级别。
对于写操作，还存在写丢失问题，发生在如下场景
写丢失P4
事务T1读数据X，事务T2读数据X，事务T2修改数据X，事务T1修改数据X，最终写入的数据是脏数据
举个例子，假如原先X=100，事务T1对X加5，事务T2对X减1，预期的结果应该是100+5-1=104，而如果在写丢失的情况下，则如下
T1 T2
R(X=100)
R(X=100)
W(X=99)
W(X=104)复制代码如上场景，最终写入到数据库时，X=104，这属于数据不一致，是应该杜绝的。
写丢失在现象在ANSI SQL的Read Committed级别可能发生，但是Repeatable Read级别不可能发生。为此，引入Cursor Stability隔离级别，保证不会发生P4。但是，P4不会在Repeatable级别发生，因为P2禁止了事务T1读X后，事务T2写X的场景。因此，Cursor Stability的隔离级别处于Read Committed和Repeatable Read之间。
现有的工业界产品，如MySQL等，大多都会采用MVCC等多版本并发控制来达到某种隔离性，而在ANSI SQL标准中，是没有考虑多版本的，因此，有必要讨论多版本并发控制下的隔离级别与现有的ANSI SQL标准下的隔离级别的不同。
先简单的介绍下一种多版本并发控制的思路，即Basic Time Ordering，其流程如下：
- 事务T1开始时，先申请一个时间戳，记做Start-Timestamp
- 事务T1的读不会阻塞，因为，它会读其Start-Timestamp之前的版本，其他事务在Start-Timestamp之后的修改，对该事务是不可见的
- 事务T1本身的修改，包括更新，插入和删除，都会保存在事务的上下文中，方便事务本身重复读取修改过的数据
- 当事务T1要提交时，它会获取一个Commit-Timestamp，此Commit-Timestamp要保证比现有的所有其他事务的Start-Timestmap和Commit-Timestmap要大，如果存在其他事务Commit-Timestamp在事务T1的[Start-Timestamp, Commit-Timestamp]之内，且该事务修改了事务T1修改的数据，那么，事务T1会被终止，否则，事务提交
可以看出，步骤4中保证了P4写丢失现象不会在Basic Time Ordering中发生，把Basic Time Ordering达到的隔离级别称为Snapshot级别。由于会读取Start-TimeStamp之前提交的记录，因此，Snapshot肯定是满足Read Committed。
接下来，要讨论的是Snapshot和Repeatable Read之间的关系：
Snapshot读取的是某个时间点前的快照，因此，也不会出现不可重复读的现象，所以，从这个角度来说Snapshot的隔离级别要大于Repeatable Read，但考虑以下场景：
R1(X)...R2(Y)...W1(Y)...W2(X)...C1...C2
这种场景在Repeatable Read级别是被禁止的，因为T2读了数据Y之后，T1修改Y并提交了，会导致不可重复读。而对于Snapshot是可能发生这种场景的，以X+Y要满足条件大于0为例，说明Snapshot下可能违反此约束，如下
两个事务开始之前X=1,Y=2，时间戳为10000
事务T1开始，申请时间戳为10001，R1(X)=1
事务T2开始，申请时间戳为10003，R2(Y)=2
事务T1，W1(Y)=0
事务T2，W2(X)=0
事务T1提交，发现X+Y=1+0，满足约束
事务T2提交，发现X+Y=0+2，满足约束复制代码虽然事务T1和事务T2都认为满足约束，但是两个事务都执行完成后，约束不满足。
因此，在这个现象上，Snapshot的隔离级别要小于Repeatable Read。故，Snapshot的隔离级别既不大于Repeatable Read，也不小于Repeatable Read。
总结
事务隔离级别是比较有意思的话题，现阶段也有一些技术来实现各种隔离级别，接下来的一些文章会讨论实现事务隔离级别的技术，以及工业界产品中使用的技术，如下：
- Two Phase Locking
- Basic Time Ordering
- Multi-version Concurrentcy Control
- Optimistic Concurrency Control
- MySQL，Oracle，Spanner等产品是使用何种技术来做事务隔离的
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参考文献
- A Critique of ANSI SQL Isolation Levels