数据库带来的并发问题包括:
1.丢失或覆盖更新。(幻像读)
2.未确认的相关性(脏读)。
3.不一致的分析(非重复读)。
详细描述如下:
当两个或多个事务选择同一行,然后基于最初选定的值更新该行时,会发生丢失更新问题。每个事务都不知道其它事务的存在。最后的更新将重写由其它事务所做的更新,这将导致数据丢失。
e.g.事务A和事务B同时修改某行的值,
1.事务A将数值改为1并提交
2.事务B将数值改为2并提交。
这时数据的值为2,事务A所做的更新将会丢失。
解决办法:对行加锁,只允许并发一个更新事务。
当第二个事务选择其它事务正在更新的行时,会发生未确认的相关性问题。第二个事务正在读取的数据还没有确认并且可能由更新此行的事务所更改。
e.g.
1.Mary的原工资为1000, 财务人员将Mary的工资改为了8000(但未提交事务) 2.Mary读取自己的工资 ,发现自己的工资变为了8000,欢天喜地!
3.而财务发现操作有误,回滚了事务,Mary的工资又变为了1000
像这样,Mary记取的工资数8000是一个脏数据。
解决办法:如果在第一个事务提交前,任何其他事务不可读取其修改过的值,则可 以避免该问题。
当第二个事务多次访问同一行而且每次读取不同的数据时,会发生不一致的分析问题。不一致的分析与未确认的相关性类似,因为其它事务也是正在更改第二个事务正在读取的数据。然而,在不一致的分析中,第二个事务读取的数据是由已进行了更改的事务提交的。而且,不一致的分析涉及多次(两次或更多)读取同一行,而且每次信息都由其它事务更改;因而该行被非重复读取。
在一个事务中前后两次读取的结果并不致,导致了不可重复读。
e.g.
1.在事务1中,Mary 读取了自己的工资为1000,操作并没有完成
2.在事务2中,这时财务人员修改了Mary的工资为2000,并提交了事务.
3.在事务1中,Mary 再次读取自己的工资时,工资变为了2000
解决办法:如果只有在修改事务完全提交之后才可以读取数据,则可以避免该问题。
四.幻像读
当对某行执行插入或删除操作,而该行属于某个事务正在读取的行的范围时,会发生幻像读问题。事务第一次读的行范围显示出其中一行已不复存在于第二次读或后续读中,因为该行已被其它事务删除。同样,由于其它事务的插入操作,事务的第二次或后续读显示有一行已不存在于原始读中。
e.g.目前工资为1000的员工有10人。
1.事务1,读取所有工资为1000的员工。
2.这时事务2向employee表插入了一条员工记录,工资也为1000
3.事务1再次读取所有工资为1000的员工 共读取到了11条记录,
解决办法:如果在操作事务完成数据处理之前,任何其他事务都不可以添加新数据,则可避免该问题
JAVA中的解决办法
在java的Connection中 可以设置 setTransactionIsolation(int leave) 方法设置该连接的事务隔离级别
java中隔离级别有如下几种:
1、READ_COMMITTED 表示只读别的事务提交了的数据。这样可以防止脏数据的发生,但结局不了不可重复读和虚读
2、RRPEATABLE_READ 表示不可发生脏读和不可重复读, 虚读还是可能发生。
3 、SERIALIZABLE
表示所有的情况都不允许发生
但是 其中等级设置的越高,效率也就越低了, 一般设置为READ_COMMITTED
Hibernate中的解决方案。
先设置hibernate.connection.isolation 的值为2 即:READ_COMMITTED
它就会使用JDBC中的COMMITTED隔离机制。但是这样还是解决不了non-repeadable ,解决的办法有两种,
第一种:悲观锁
Hibernate的悲观锁,也是基于数据库的锁机制实现。 下面的代码实现了对查询记录的加锁:
获取数据 query.setLockMode 对查询语句中特定别名所对应的记录进行加锁(我们为 TUser类指定了一个别名“user”),这里也就是对返回的所有user记录进行加锁。 观察运行期Hibernate生成的SQL语句:
第二种:乐观锁
乐观锁,就没有用数据库的隔离机制了,而是用一个版本号记录每条记录当前的版本,如果一个事务开始,查询到数据的版本,和他最后提交时候的版本不一致,就会报异常,程序捕获到异常后做出相应的处理就可以了。可以选择重新再执行一遍,或其他一些操作。
具体实现方法为:
在POJO上面加上一个Version字段 ,就可以了。
@Version
private int version ;