髒讀、幻讀、不可重複讀和丟失更新

2017年6月5日，天氣——雨。

      前兩天整理以前的學習筆記時，發現對事務併發產生的問題——髒讀、幻讀、不可重複讀和丟失更新這些概念有點模糊，因而又從新溫習了一遍，如今把本身的一些理解概括整理以下，方便你們學習。

       鎖就是防止其餘事務訪問指定資源的手段。鎖是實現併發控制的主要方法，是多個用戶可以同時操縱同一個數據庫中的數據而不發生數據不一致現象的重要保障。 通常來講，鎖能夠防止髒讀、不可重複讀和幻讀。

1.髒讀(Dirty Read)——一個事務讀取到了另一個事務沒有提交的數據。

詳細解釋：當一個事務正在訪問數據而且對數據進行了修改，而這種修改尚未提交到數據庫中，這時另一個事務也訪問這個數據，而後使用了這個數據。由於這個數據是尚未提交的數據，那麼另一個事務讀到的這個數據是髒數據，依據髒數據所作的操做多是不正確的。

事務T1：更新一條數據
          -->事務T2：讀取事務T1更新的記錄
 事務T1：調用commit進行提交
 此時事務T2讀取到的數據是保存在數據庫內存中的數據，稱爲髒數據，這個過程稱爲髒讀。

髒讀發生在一個事務A讀取了被另外一個事務B修改，可是還未提交的數據。假如B回退，則事務A讀取的是無效的數據。這跟不可重複讀相似，可是第二個事務不須要執行提交。

解決髒讀問題：修改時加排他鎖，直到事務提交後才釋放，讀取時加共享鎖，讀取完釋放事務1讀取數據時加上共享鎖後（這樣在事務1讀取數據的過程當中，其餘事務就不會修改該數據），不容許任何事務操做該數據，只能讀取，以後1若是有更新操做，那麼會轉換爲排他鎖，其餘事務更無權參與進來讀寫，這樣就防止了髒讀問題。可是當事務1讀取數據過程當中，有可能其餘事務也讀取了該數據，讀取完畢後共享鎖釋放，此時事務1修改數據，修改完畢提交事務，其餘事務再次讀取數據時候發現數據不一致，就會出現不可重複讀問題，因此這樣不可以避免不可重複讀問題。

2.幻讀（Phantom）——同一事務中，用一樣的操做讀取兩次，獲得的記錄數不相同。 

詳細解釋：幻讀是指當事務不是獨立執行時發生的一種現象，例如第一個事務對一個表中的數據進行了修改，這種修改涉及到表中的所有數據行。同時，第二個事務也修改這個表中的數據，這種修改是向表中插入一行新數據。那麼，之後就會發生操做第一個事務的用戶發現表中還有沒有修改的數據行，就好象發生了幻覺同樣。

事務T1：查詢表中全部記錄
          -->事務T2：插入一條記錄
          -->事務T2：調用commit進行提交
事務T1：再次查詢表中全部記錄
            
此時事務T1兩次查詢到的記錄是不同的，稱爲幻讀。

注意：幻讀重點在新增或刪除。

幻讀發生在當兩個徹底相同的查詢執行時，第二次查詢所返回的結果集跟第一個查詢不相同。

發生的狀況：沒有範圍鎖。

如何避免：實行序列化隔離模式，在任何一個低級別的隔離中均可能會發生。

解決幻讀問題：採用的是範圍鎖RangeS RangeS_S模式，鎖定檢索範圍爲只讀，這樣就避免了幻讀問題。

3.不可重複讀（Nonrepeatable Read）——在同一事務中，兩次讀取同一數據，獲得內容不一樣。

事務T1：查詢一條記錄
         -->事務T2：更新事務T1查詢的記錄
         -->事務T2：調用commit進行提交
事務T1：再次查詢上次的記錄
            
此時事務T1對同一數據查詢了兩次，可獲得的內容不一樣，稱爲不可重複讀。

注意：不可重複讀重點在修改。

在基於鎖的並行控制方法中，若是在執行select時不添加讀鎖，就會發生不可重複讀問題。

在多版本並行控制機制中，當一個遇到提交衝突的事務須要回退但卻被釋放時，會發生不可重複讀問題。

有兩個策略能夠防止這個問題的發生：

（1） 推遲事務2的執行，直至事務1提交或者回退。這種策略在使用鎖時應用。

（2） 而在多版本並行控制中，事務2能夠被先提交，而事務1繼續執行在舊版本的數據上。當事務1終於嘗試提交時，數據庫會檢驗它的結果是否和事務一、事務2順序執行時同樣。若是是，則事務1提交成功；若是不是，事務1會被回退。

解決不可重複讀問題：讀取數據時加共享鎖，寫數據時加排他鎖，都是事務提交才釋放鎖。讀取時候不容許其餘事物修改該數據，無論數據在事務過程當中讀取多少次，數據都是一致的，避免了不可重複讀問題。
4.丟失更新（Lost Update） 

事務T1讀取了數據，並執行了一些操做，而後更新數據。事務T2也作相同的事，則T1和T2更新數據時可能會覆蓋對方的更新，從而引發錯誤。

5.處理以上隔離級別的問題，採用以下方法：

  事務隔離五種級別：
        （1）TRANSACTION_NONE  不使用事務。
        （2）TRANSACTION_READ_UNCOMMITTED  容許髒讀。
        （3）TRANSACTION_READ_COMMITTED  防止髒讀，最經常使用的隔離級別,而且是大多數數據庫的默認隔離級別。
        （4）TRANSACTION_REPEATABLE_READ  能夠防止髒讀和不可重複讀。
        （5）TRANSACTION_SERIALIZABLE  能夠防止髒讀，不可重複讀取和幻讀，（事務串行化）會下降數據庫的效率。

  以上的五個事務隔離級別都是在Connection接口中定義的靜態常量，使用setTransactionIsolation(int level) 方法能夠設置事務隔離級別。

  如:con.setTransactionIsolation(Connection.REPEATABLE_READ)。

  注意：事務的隔離級別受數據庫的限制，不一樣的數據庫支持的的隔離級別不必定相同。