数据库事务

数据库事务是指作为单个逻辑工作单元执行的一系列操作，这些操作要么全部成功执行，要么全部失败回滚，以保持数据库的一致性和完整性。在多线程或多用户同时操作时，难免会出现错乱与冲突，这就需要引入事务的隔离级别来维持秩序。

脏读

概念阐述：脏读，顾名思义，是指在一个事务中读取到了另一个事务尚未提交的数据。形象地说，就像是你看到了别人还没晾干的衣服——这衣服还可能被拿回去重洗。

应用场景：假设有两个银行账户，A账户有1000元，B账户有500元。现在有两个事务，事务1要从A账户转100元到B账户，事务2要读取A账户的余额。

1、事务1开始，从A账户读取余额（1000元），准备转账。

2、在事务1提交之前，事务2读取A账户的余额，由于事务1尚未提交，事务2读取到的是“脏”数据（即1000元，而实际应扣除100元后为900元）。

3、随后，事务1因某种原因（如检测到错误）回滚，A账户的余额仍然是1000元。

4、此时，事务2基于错误的“脏”数据做了进一步处理，比如打印报表或进行其他计算，导致后续操作出现问题。

优缺点：脏读提高了系统的并发性能，因为数据不必等到事务完全提交才能被读取；但牺牲了数据的准确性，可能导致业务逻辑混乱。

防范措施：设置事务隔离级别为Read Committed（读已提交），可以有效避免脏读。

幻读

概念阐述：幻读发生在范围查询时，一个事务多次执行相同的查询语句，由于其他事务的插入操作，第二次查询的结果集中出现了新的记录，仿佛第一次查询是幻觉。

应用场景：

在一个订单处理系统中，用户A要查询所有未处理的订单以便进行批量处理。

1、用户A开始一个事务，查询所有未处理的订单，得到10条记录。

2、在用户A的事务结束之前，另一个用户B新增了一条未处理的订单，并且用户B的事务已经提交。

3、用户A再次执行相同的查询时，发现现在有11条未处理的订单，与之前查询到的结果不同。

4、如果用户A的批量处理逻辑是基于第一次查询的结果（比如准备处理前10条订单），那么新增的订单（即第11条记录）可能会被遗漏或导致其他问题。

优缺点：幻读保证了数据的实时性，但可能会导致统计不一致，影响决策的准确性。

防范措施：更高的隔离级别，如Serializable（串行化），可以避免幻读，但这会极大降低系统并发能力。

不可重复读

概念阐述：在同一个事务内，多次读取同一数据，因其他事务修改并提交了该数据，导致每次读取的结果不同。如同同一本书，每次翻阅时内容都不一样。

应用场景：

在一个电商系统中，用户A要查询某个商品的库存量以便决定是否购买。

1、用户A开始一个事务，查询商品库存为10件。

2、在用户A的事务结束之前，另一个用户B购买了该商品，库存减少到9件，并且用户B的事务已经提交。

3、用户A再次查询该商品的库存时，发现库存变为了9件，与之前查询到的结果不同。

4、如果用户A基于第一次查询的结果做决策（比如准备购买10件），那么后续操作可能会因为库存不足而失败。

优缺点：增加了数据的动态性，但也可能导致结算或决策失误。

防范措施：Read Committed隔离级别能防止不可重复读，但更严格的Repeatable Read（可重复读）级别是更好的选择。

事务隔离级别的权衡与选择

• Read Uncommitted（读未提交）：最低隔离级别，效率高，但风险大，脏读、不可重复读、幻读都可能发生。

• Read Committed（读已提交）：解决了脏读问题，适合大多数情况，但不可重复读和幻读仍然存在。

• Repeatable Read（可重复读）：避免了不可重复读，MySQL的InnoDB引擎默认此级别，但幻读可能在某些场景下发生。

• Serializable（串行化）：最高级别，彻底避免脏读、不可重复读、幻读，但并发性能极低，仅在极端情况下使用。

实战中的注意事项

1. 性能与一致性的平衡：根据业务场景选择合适的隔离级别，不要盲目追求最高级别。

2. 乐观锁与悲观锁：在特定场景下，利用数据库的乐观锁或悲观锁机制，可以辅助解决并发问题，提高数据处理的精细度。

3. 事务设计：尽量保持事务简短，避免长事务带来的资源锁定问题。

4. 并发控制策略：合理运用数据库提供的并发控制机制，如MVCC（多版本并发控制）等，减少锁的竞争。

不可重复读和脏读的区别

脏读可以读到其他事务中未提交的数据，而不可重复读是读取到了其他事务已经提交的数据，但前后两次读取的结果不同。

不可重复读和幻读的区别

二者描述的则重点不同，不可重复读描述的侧重点是修改操作，而幻读描述的侧重点是添加和删除操作。

结语

理解脏读、幻读与不可重复读，是数据库领域的一项基本功，也是构建高效稳定应用系统的基础。正如航海者需要掌握识别天气变化的技巧，数据库开发者也需要熟练驾驭事务隔离级别的选择与应用，以确保在数据的汪洋大海中平稳航行。希望本文能成为你探索这片海域的一盏明灯，助你洞察并发控制的奥秘，驾驭复杂，创造更多可能。