MySQL的四種事務隔離級別

MySQL的四種事務隔離級別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，哪些是可見的。低級別的隔離級通常支持更高的併發處理，並擁有更低的系統開銷。

1、事務的基本要素（ACID）

一、原子性（Atomicity）：事務開始後全部操做，要麼所有作完，要麼所有不作，不可能停滯在中間環節。事務執行過程當中出錯，會回滾到事務開始前的狀態，全部的操做就像沒有發生同樣，也就是說事務是一個不可分割的總體。

二、一致性（Consistency）：事務開始前和結束後，數據庫的完整性約束沒有被破壞 。好比A向B轉帳，不可能A扣了錢，B卻沒收到。

三、隔離性（Isolation）：同一時間，只容許一個事務請求同一數據，不一樣的事務之間彼此沒有任何干擾。好比A正在從一張銀行卡中取錢，在A取錢的過程結束前，B不能向這張卡轉帳。

四、持久性（Durability）：事務完成後，事務對數據庫的全部更新將被保存到數據庫，不能回滾。

小結：原子性是事務隔離的基礎，隔離性和持久性是手段，最終目的是爲了保持數據的一致性。

2、事務的併發問題

一、髒讀：事務A讀取了事務B更新的數據，而後B回滾操做，那麼A讀取到的數據是髒數據(某個事務已更新一份數據，另外一個事務在此時讀取了同一份數據，因爲某些緣由，前一個RollBack了操做，則後一個事務所讀取的數據就會是不正確的)

二、不可重複讀：事務 A 屢次讀取同一數據，事務 B 在事務A屢次讀取的過程當中，對數據做了更新並提交，致使事務A屢次讀取同一數據時，結果 不一致(在一個事務的兩次查詢之中數據不一致，這多是兩次查詢過程當中間插入了一個事務更新的原有的數據)。

三、幻讀：系統管理員A將數據庫中全部學生的成績從具體分數改成ABCDE等級，可是系統管理員B就在這個時候插入了一條具體分數的記錄，當系統管理員A改結束後發現還有一條記錄沒有改過來，就好像發生了幻覺同樣，這就叫幻讀(在一個事務的兩次查詢中數據筆數不一致，例若有一個事務查詢了幾列(Row)數據，而另外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)。

小結：不可重複讀的和幻讀很容易混淆，不可重複讀側重於修改，幻讀側重於新增或刪除。解決不可重複讀的問題只需鎖住知足條件的行，解決幻讀須要鎖表

簡而言之：

• 髒讀：指一個線程中的事務讀取到了另一個線程中未提交的數據。
• 不可重複讀（虛讀）：指一個線程中的事務讀取到了另一個線程中提交的update的數據。
• 幻讀：指一個線程中的事務讀取到了另一個線程中提交的insert的數據。

3、四種隔離級別介紹

Read Uncommitted（讀取未提交內容）
在該隔離級別，全部事務均可以看到其餘未提交事務的執行結果。本隔離級別不多用於實際應用，由於它的性能也不比其餘級別好多少。讀取未提交的數據，也被稱之爲髒讀（Dirty Read）。
Read Committed（讀取提交內容） 在設定二進制日誌格式時，建議使用row格式
它知足了隔離的簡單定義：一個事務只能看見已經提交事務所作的改變。這種隔離級別 也支持所謂的不可重複讀（NonrepeatableRead），由於同一事務的其餘實例在該實例處理其間可能會有新的commit，因此同一select可能返回不一樣結果。
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併發讀取數據時，會看到一樣的數據行。不過理論上，這會致使另外一個棘手的問題：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，另外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存儲引擎經過多版本併發控制（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，它經過強制事務排序，使之不可能相互衝突，從而解決幻讀問題。簡言之，它是在每一個讀的數據行上加上共享鎖。在這個級別，可能致使大量的超時現象和鎖競爭。

4、操做演示

查看一下Mysql版本

查看InnoDB存儲引擎 系統級的隔離級別 和 會話級的隔離級別，默認爲repeatable-read

select @@global.tx_isolation,@@tx_isolation; 複製代碼

一、讀未提交：

（1）打開一個客戶端A，並設置當前事務模式爲read uncommitted（未提交讀），查詢表user的初始值：

（2）在客戶端A的事務提交以前，打開另外一個客戶端B，更新表user：

（3）這時，雖然客戶端B的事務還沒提交，可是客戶端A就能夠查詢到B已經更新的數據：

（4）一旦客戶端B的事務由於某種緣由回滾，全部的操做都將會被撤銷，那客戶端A查詢到的數據其實就是髒數據：

要想解決這個問題能夠採用讀已提交的隔離級別

二、讀已提交

（1）打開一個客戶端A，並設置當前事務模式爲read committed（未提交讀），查詢表user的初始值：

（2）在客戶端A的事務提交以前，打開另外一個客戶端B，更新表user：

（3）這時，客戶端B的事務還沒提交，客戶端A不能查詢到B已經更新的數據，解決了髒讀問題

（4）客戶端B的事務用COMMIT命令提交以後，再查看一下客戶端A的數據

（5）客戶端A執行與上一步相同的查詢，結果 與上一步不一致，即產生了不可重複讀的問題，在應用程序中，假設咱們處於客戶端A的會話，查詢到id爲1的amount爲5000，可是其餘事務將id爲1的amount值改成4900，咱們並不知道，若是用4900這個值去作其餘操做，是有問題的，不過這個機率真的很小，要想避免這個問題，能夠採用可重複讀的隔離級別。

三、可重複讀

（1）打開一個客戶端A，並設置當前事務模式爲repeatable read，查詢表user的初始值：

（2）在客戶端A的事務提交以前，打開另外一個客戶端B，更新表user並提交，客戶端B的事務竟然能夠修改客戶端A事務查詢到的行，也就是mysql的可重複讀不會鎖住事務查詢到的行，sql標準中事務隔離級別爲可重複讀時，讀寫操做要鎖行的，mysql竟然沒有鎖，。在應用程序中要注意給行加鎖，否則你會以步驟（1）中id爲1的amount爲5000做爲中間值去作其餘操做。

（3）在客戶端A執行步驟（1）的查詢：

（4）執行步驟（1），id爲1的amount仍然是50000與步驟（1）查詢結果一致，沒有出現不可重複讀的 問題；接着執行update user set amount = amount -100 where id = 1，amount沒有變成5000-100 = 4900，id爲1的amount值用的是步驟（2）中的4900來算的，因此是數據爲4800，數據的一致性卻是沒有被破壞！

(5) 在客戶端A開啓事務，查詢表user的初始值

（6）在客戶端B開啓事務，新增一條數據，其中amount字段值爲8000，並提交

(7) 在客戶端A計算amount之和，值爲4800+3500+6700=15000，沒有把客戶端B的值算進去，客戶端A提交後再計算amount之和，竟然變成了23000，這是由於把客戶端B的8000算進去了，站在客戶的角度，客戶是看不到客戶端B的，它會以爲是天下掉餡餅了，多了8000塊，這就是幻讀，站在開發者的角度，數據的 一致性並無破壞。可是在應用程序中，咱們得代碼可能會把15000提交給用戶，若是你必定要避免這狀況小几率情況的發生，那麼就要採起下面要介紹的事務隔離級別「串行化」

四、串行化

（1）打開一個客戶端A，並設置當前事務模式爲serializable，查詢表user的初始值：

（2）打開一個客戶端B，並設置當前事務模式爲serializable，插入一條記錄報錯，表被鎖了插入失敗，mysql中事務隔離級別爲serializable時會鎖表，所以不會出現幻讀的狀況，這種隔離級別併發性極低，每每一個事務霸佔了一張表，其餘成千上萬個事務只有乾瞪眼，得等他用完提交纔可使用，開發中不多會用到。

補充：

　　一、mysql中默認事務隔離級別是可重複讀時並不會鎖住讀取到的行

　　二、事務隔離級別爲串行化時，讀取數據會鎖住整張表

　　三、閱讀此文時，若是站在開發者的角度，也許會以爲不可重複讀和幻讀，在邏輯上並無什麼問題，最終數據仍然是一致的，可是站在用戶的角度，他們一般只能看到一個事務（只能看到客戶端A，不知道客戶端B這個臥底的存在），而不會考慮事務併發執行的現象，一旦出現同一數據屢次讀取結果不一樣，或者憑空出現新記錄，他們可能會產生疑慮，這是用戶體驗的問題。

　　4.事務在mysql中執行時，最終的結果不會出現數據的一致性的問題，由於在一個事務中，mysql執行某個操做未必會使用前一個操做的中間結果，它會根據其餘併發事務的實際狀況採來處理，看起來不合邏輯，可是保證了數據的一致性 ；可是事務在應用程序中執行時，一個操做的結果會被下一個操做用到，並進行其餘的計算。這是咱們得當心，可重複讀的時候應該鎖行，串行化時 要鎖表，否則會破壞數據的一致性。

　　五、事務在mysql中執行時，mysql會根據各個事務的實際狀況綜合處理，致使數據的一致性沒有被破壞，可是應用程序時按照邏輯套路來出牌，並無mysql聰明，不免會出現數據的一致性問題。

　　六、隔離級別越高，越能保證數據的完整性和一致性，可是對併發性能的影響也越大，魚和熊掌不可兼得啊。對於多數應用程序，能夠優先考慮把數據庫系統的隔離級別設爲Read Committed，它可以避免髒讀取，並且具備較好的併發性能。儘管它會致使不可重複讀、幻讀這些併發問題，在可能出現這類問題的個別場合，能夠由應用程序採用悲觀鎖或樂觀鎖來控制。

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