JDBC事務隔離級別，看完這篇文章就夠了！

做者：DencyCheng 來源：CSDN

1. 事務基本概念

一組要麼同時執行成功，要麼同時執行失敗的SQL語句。是數據庫操做的一個執行單元。

事務開始點

• 鏈接到數據庫上，並執行一條DML語句insert、update或delete
• 前一個事務結束後，又輸入了另外一條DML語句

事務結束點

• 執行commit或rollback語句。
• 執行一條DDL語句，例如create table語句，在這種狀況下，會自動執行commit語句。
• 執行一條DDL語句，例如grant語句，在這種狀況下，會自動執行commit。 斷開與數據庫的鏈接
• 執行了一條DML語句，該語句卻失敗了，在這種狀況中，會爲這個無效的DML語句執行rollback語句。

2. 事務的四大特色（ACID）

actomicity(原子性)

表示一個事務內的全部操做是一個總體，要麼所有成功，要麼所有失敗

consistency(一致性)

表示一個事務內有一個操做失敗時，全部的更改過的數據都必須回滾到修改前狀態

isolation(隔離性)

事務查看數據時數據所處的狀態，要麼是另外一併發事務修改它以前的狀態，要麼是另外一事務修改它以後的狀態，事務不會查看中間狀態的數據。

durability(持久性)

持久性事務完成以後，它對於系統的影響是永久性的。

3. 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，哪些是不可見的。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。

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）

這是大多數數據庫系統的默認隔離級別（但不是MySQL默認的）。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（Nonrepeatable Read），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。

這四種隔離級別採起不一樣的鎖類型來實現，若讀取的是同一個數據的話，就容易發生問題。

例如：

• 髒讀(Drity Read)：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。

• 不可重複讀(Non-repeatable read):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。

• 幻讀(Phantom Read):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。

 

在MySQL中，實現了這四種隔離級別，分別有可能產生問題以下所示：

4. 案例演示事務隔離級別

環境準備

下面，將利用MySQL的客戶端程序，分別測試幾種隔離級別。測試數據庫爲test，表爲tx；表結構以下：

兩個命令行客戶端分別爲A，B；不斷改變A的隔離級別，在B端修改數據。

read uncommitted(未提交讀)

將A的隔離級別設置爲read uncommitted(未提交讀)

在B未更新數據以前：

客戶端A：

B更新數據：

客戶端B：

客戶端A：

 

 

 

通過上面的實驗能夠得出結論，事務B更新了一條記錄，可是沒有提交，此時事務A能夠查詢出未提交記錄。形成髒讀現象。read uncommitted(未提交讀)是最低的隔離級別。

read committed(已提交讀)

將客戶端A的事務隔離級別設置爲read committed(已提交讀)

 在B未更新數據以前：

客戶端A：

 

B更新數據：

客戶端B：

 

客戶端A：

 

 

通過上面的實驗能夠得出結論，已提交讀隔離級別解決了髒讀的問題，可是出現了不可重複讀的問題，即事務A在兩次查詢的數據不一致，由於在兩次查詢之間事務B更新了一條數據。已提交讀只容許讀取已提交的記錄，但不要求可重複讀。

repeatable read(可重複讀)

將A的隔離級別設置爲repeatable read(可重複讀)

 在B未更新數據以前：

客戶端A：

 

B更新數據：

客戶端B：

 

客戶端A：

 

B插入數據：

客戶端B：

 

客戶端A：

 

由以上的實驗能夠得出結論，可重複讀隔離級別只容許讀取已提交記錄，並且在一個事務兩次讀取一個記錄期間，其餘事務部的更新該記錄。但該事務不要求與其餘事務可串行化。例如，當一個事務能夠找到由一個已提交事務更新的記錄，可是可能產生幻讀問題(注意是可能，由於數據庫對隔離級別的實現有所差異)。像以上的實驗，就沒有出現數據幻讀的問題。

Serializable(可串行化)

將A的隔離級別設置爲Serializable (可串行化)

A端打開事務，B端插入一條記錄

事務A端：

 

事務B端：

 

由於此時事務A的隔離級別設置爲serializable，開始事務後，並無提交，因此事務B只能等待。

事務A提交事務：

事務A端:

 

事務B端:

 

注意：serializable是徹底鎖定字段的，若一個事務來查詢同一份數據就必須等待，直到前一個事務完成並解除鎖定爲止 。是完整的隔離級別，會鎖定對應的數據表格，於是會有效率的問題。

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