談談MySQL支持的事務隔離級別，以及悲觀鎖和樂觀鎖的原理和應用場景？

在平常開發中，尤爲是業務開發，少不了利用 Java 對數據庫進行基本的增刪改查等數據操做，這也是 Java 工程師的必備技能之一。作好數據操做，不只僅須要對 Java 語言相關框架的掌握，更須要對各類數據庫自身體系結構的理解。今天這一講，做爲補充 Java 面試考察知識點的完整性，關於數據庫的應用和細節還須要在實踐中深刻學習。

今天我要問你的問題是，談談 MySQL 支持的事務隔離級別，以及悲觀鎖和樂觀鎖的原理和應用場景？

典型回答

所謂隔離級別（Isolation Level），就是在數據庫事務中，爲保證併發數據讀寫的正確性而提出的定義，它並非 MySQL 專有的概念，而是源於ANSI/ISO制定的SQL-92標準。

每種關係型數據庫都提供了各自特點的隔離級別實現，雖然在一般的定義中是以鎖爲實現單元，但實際的實現千差萬別。以最多見的 MySQL InnoDB 引擎爲例，它是基於 MVCC（Multi-Versioning Concurrency Control）和鎖的複合實現，按照隔離程度從低到高，MySQL 事務隔離級別分爲四個不一樣層次：

• 讀未提交（Read uncommitted），就是一個事務可以看到其餘事務還沒有提交的修改，這是最低的隔離水平，容許髒讀出現。

• 讀已提交（Read committed），事務可以看到的數據都是其餘事務已經提交的修改，也就是保證不會看到任何中間性狀態，固然髒讀也不會出現。讀已提交仍然是比較低級別的隔離，並不保證再次讀取時可以獲取一樣的數據，也就是容許其餘事務併發修改數據，容許不可重複讀和幻象讀（Phantom Read）出現。

• 可重複讀（Repeatable reads），保證同一個事務中屢次讀取的數據是一致的，這是 MySQL InnoDB 引擎的默認隔離級別，可是和一些其餘數據庫實現不一樣的是，能夠簡單認爲 MySQL 在可重複讀級別不會出現幻象讀。

• 串行化（Serializable），併發事務之間是串行化的，一般意味着讀取須要獲取共享讀鎖，更新須要獲取排他寫鎖，若是 SQL 使用 WHERE 語句，還會獲取區間鎖（MySQL 以 GAP 鎖形式實現，可重複讀級別中默認也會使用），這是最高的隔離級別。

至於悲觀鎖和樂觀鎖，也並非 MySQL 或者數據庫中獨有的概念，而是併發編程的基本概念。主要區別在於，操做共享數據時，「悲觀鎖」即認爲數據出現衝突的可能性更大，而「樂觀鎖」則是認爲大部分狀況不會出現衝突，進而決定是否採起排他性措施。

反映到 MySQL 數據庫應用開發中，悲觀鎖通常就是利用相似 SELECT … FOR UPDATE 這樣的語句，對數據加鎖，避免其餘事務意外修改數據。樂觀鎖則與 Java 併發包中的 AtomicFieldUpdater 相似，也是利用 CAS 機制，並不會對數據加鎖，而是經過對比數據的時間戳或者版本號，來實現樂觀鎖須要的版本判斷。

我認爲前面提到的 MVCC，其本質就能夠看做是種樂觀鎖機制，而排他性的讀寫鎖、雙階段鎖等則是悲觀鎖的實現。

有關它們的應用場景，你能夠構建一下簡化的火車餘票查詢和購票系統。同時查詢的人可能不少，雖然具體座位票只能是賣給一我的，但餘票可能不少，並且也並不能預測哪一個查詢者會購票，這個時候就更適合用樂觀鎖。

考點分析

今天的問題來源於實際面試，這兩部分問題反映了面試官試圖考察面試者在平常應用開發中，是否學習或者思考過數據庫內部的機制，是否瞭解併發相關的基礎概念和實踐。

我從普通數據庫應用開發者的角度，提供了一個相對簡化的答案，面試官頗有可能進一步從實例的角度展開，例如設計一個典型場景重現髒讀、幻象讀，或者從數據庫設計的角度，能夠用哪些手段避免相似狀況。我建議你在準備面試時，能夠在典型的數據庫上試驗一下，驗證本身的觀點。

其餘能夠考察的點也有不少，在準備這個問題時你也能夠對比 Java 語言的併發機制，進行深刻理解，例如，隨着隔離級別從低到高，競爭性（Contention）逐漸加強，隨之而來的代價一樣是性能和擴展性的降低。

數據庫衍生出不少不一樣的職責方向：

• 數據庫管理員（DBA），這是一個單獨的專業領域。

• 數據庫應用工程師，不少業務開發者就是這種定位，綜合利用數據庫和其餘編程語言等技能，開發業務應用。

• 數據庫工程師，更加側重於開發數據庫、數據庫中間件等基礎軟件。

後面二者與 Java 開發更加相關，可是須要的知識和技能是不一樣的，因此面試的考察角度也有區別，今天我會分析下對相關知識學習和準備面試的見解。

另外，在數據庫相關領域，Java 工程師最常接觸到的就是 O/R Mapping 框架或者相似的數據庫交互類庫，我會選取最普遍使用的框架進行對比和分析。

知識擴展

首先，我來談談對數據庫相關領域學習的見解，從最普遍的應用開發者角度，至少須要掌握：

• 數據庫設計基礎，包括數據庫設計中的幾個基本範式，各類數據庫的基礎概念，例如表、視圖、索引、外鍵、序列號生成器等，清楚如何將現實中業務實體和其依賴關係映射到數據庫結構中，掌握典型實體數據應該使用什麼樣的數據庫數據類型等。

• 每種數據庫的設計和實現多少會存在差別，因此至少要精通你使用過的數據庫的設計要點。我今天開篇談到的 MySQL 事務隔離級別，就區別於其餘數據庫，進一步瞭解 MVCC、Locking 等機制對於處理進階問題很是有幫助；還須要瞭解，不一樣索引類型的使用，甚至是底層數據結構和算法等。

• 常見的 SQL 語句，掌握基礎的 SQL 調優技巧，至少要了解基本思路是怎樣的，例如 SQL 怎樣寫才能更好利用索引、知道如何分析SQL 執行計劃等。

• 更進一步，至少須要瞭解針對高併發等特定場景中的解決方案，例如讀寫分離、分庫分表，或者如何利用緩存機制等，目前的數據存儲也遠不止傳統的關係型數據庫了。

 

上面的示意圖簡單總結了我對數據庫領域的理解，但願能夠給你進行準備時提供個借鑑。固然在準備面試時並非一味找一堆書悶頭苦讀，我仍是建議從實際工做中使用的數據庫出發，側重於結合實踐，完善和深化本身的知識體系。

接下來咱們仍是回到 Java 自己，目前最爲通用的 Java 和數據庫交互技術就是 JDBC，最多見的開源框架基本都是構建在 JDBC 之上，包括咱們熟悉的JPA/Hibernate、MyBatis、Spring JDBC Template 等，各自都有獨特的設計特色。

Hibernate 是最負盛名的 O/R Mapping 框架之一，它也是一個 JPA Provider。顧名思義，它是以對象爲中心的，其強項更體如今數據庫到 Java 對象的映射，能夠很方便地在 Java 對象層面體現外鍵約束等相對複雜的關係，提供了強大的持久化功能。內部大量使用了Lazy-load等技術提升效率。而且，爲了屏蔽數據庫的差別，下降維護開銷，Hibernate 提供了類 SQL 的 HQL，能夠自動生成某種數據庫特定的 SQL 語句。

Hibernate 應用很是普遍，可是過分強調持久化和隔離數據庫底層細節，也致使了不少弊端，例如 HQL 須要額外的學習，未必比深刻學習 SQL 語言更高效；減弱程序員對 SQL 的直接控制，還可能致使其餘代價，原本一句 SQL 的事情，可能被 Hibernate 生成幾條，隱藏的內部細節也阻礙了進一步的優化。

而 MyBatis 雖然仍然提供了一些映射的功能，但更加以 SQL 爲中心，開發者能夠側重於 SQL 和存儲過程，很是簡單、直接。若是咱們的應用須要大量高性能的或者複雜的 SELECT 語句等，「半自動」的 MyBatis 就會比 Hibernate 更加實用。

而 Spring JDBC Template 也是更加接近於 SQL 層面，Spring 自己也能夠集成 Hibernate 等 O/R Mapping 框架。

關於這些具體開源框架的學習，個人建議是：

• 從總體上把握主流框架的架構和設計理念，掌握主要流程，例如 SQL 解析生成、SQL 執行到結果映射等處理過程到底發生了什麼。

• 掌握映射等部分的細節定義和原理，根據我在準備專欄時整理的面試題目，發現不少題目都是偏向於映射定義的細節。

• 另外，對比不一樣框架的設計和實現，既有利於你加深理解，也是面試考察的熱點方向之一。

今天我從數據庫應用開發者的角度，分析了 MySQL 數據庫的部份內部機制，而且補充了我對數據庫相關面試準備和知識學習的建議，最後對主流 O/R Mapping 等框架進行了簡單的對比。

其餘

從架構設計的角度，能夠將 MyBatis 分爲哪幾層？每層都有哪些主要模塊？答：mybatis架構自下而上分爲基礎支撐層、數據處理層、API接口層這三層。基礎支撐層，主要是用來作鏈接管理、事務管理、配置加載、緩存管理等最基礎組件，爲上層提供最基礎的支撐。數據處理層，主要是用來作參數映射、sql解析、sql執行、結果映射等處理，能夠理解爲請求到達，完成一次數據庫操做的流程。API接口層，主要對外提供API，提供諸如數據的增刪改查、獲取配置等接口。