【学习日记2023.6.1】数据库隔离级别

news2024/11/28 4:27:48

1. 数据库隔离级别

1.1 事务

事务只是一个改变,是一些操作的集合;用专业的术语讲,他就是一个程序的执行单元;事务本身其实并不包含这4个特性,只是我们需要通过某些手段,尽可能的让这个执行单元满足这四个特性,那么我们就可以称它为一个事务,或者说是一个正确的事务,完美的事务。

1.2 四个特性(ACID)

  • 原子性:满足原子操作单元,对数据的操作,要么全部执行,要么全部失败。
  • 一致性:事务开始和完成,数据都必须保持一致
  • 隔离性:事务之间是相互独立的,中间状态对外不可见
  • 持久性:数据的修改是永久的

1.3 隔离级别

1.3.1 并发情况下事务引发的问题

一般情况下,多个单元操作并发执行,会出现这么几个问题

  • 脏读:A事务还未提交,B事务就读到了A事务的结果。(破坏了隔离性)
  • 不可重复读:A事务在本次事务中,对自己未操作过的数据,进行了多次读取,结果出现了不一致或记录不存在的情况。(破坏了一致性,update和delete)
  • 幻读:A事务在本次事务中,对自己未操作过的数据,进行了多次读取,第一次读取时,记录不存在,第二次读取时,记录出现了。(破坏了一致性,insert)

1.3.2 解决(指定标准)

为了权衡【隔离】和并发的矛盾,IOS定义了四个事务的隔离级别,每个级别的隔离程度不同,允许出现的副作用也不同。

  • 读未提交(read-uncommitted):最低一级别,只能保证持久性
  • 读已提交(read-committed):语句级别的
  • 可重复读(repeatable-read):事务级别的
  • 串行化(serializable):最高级别,事务与事务完全串行化执行,毫无并发可言,性能极低。
事务隔离级别脏读不可重复读幻读
读未提交(read-uncommitted)
读已提交(read-committed)-
可重复读(repeatable-read)--
串行化(serilizable)---

注意:这四个级别只是一个标准,各个数据库厂商,并不是完全按照这个标准来做的。

1.3.3 用SQL语句模拟数据库隔离级别

创建数据库及账户表语句

CREATE TABLE account (
    id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
    name VARCHAR(255),
    balance DECIMAL(19 , 4 ) NOT NULL
);

insert into account(name,balance) 
VALUES('张三',200),
('李四',500);

mysql默认开启自动提交事务

#查看是否开启自动提交事务的功能(0:禁用,1:开启)
select @@autocommit;
#禁用自动提交事务的功能
set autocommit = 0;

mysql默认隔离级别为可重复读

  • SET [SESSION | GLOBAL] TRANSACTION ISOLATION LEVEL {READ UNCOMMITTED | READ COMMITTED | REPEATABLE READ | SERIALIZABLE}。
#查看事务隔离级别  mysql8以前(TX_ISOLATION;)  mysql8.0及之后(transaction_isolation) 
select @@transaction_isolation;  # -->REPEATABLE-READ
# 或者 show variables like '%isolation%';  
#设置当前mysql连接的隔离级别:
set session transaction isolation level read uncommitted;
#设置数据库系统的全局的隔离级别为读未提交:
set global transaction isolation level read uncommitted;

注:全局设置完毕后需要重新连接数据库查看才能看到隔离级别的改变。
请添加图片描述

  • read uncommitted(读未提交)性能最好,不加锁,可以理解为没有隔离。

    • 开启两个窗口分别为事务A和事务B

    • 事务A

    #开启事务 即commit/rollback之后再执行修改操作,还需执行开启事务。
    start transaction;#或者begin;
    #张三让李四V他50,买皮肤
    update account set balance = balance + 50 where name = '张三';
    #李四V张三50
    update account set balance = balance - 50 where name = '李四';
    select * from account;
    #李四老婆要买口红,让李四不要转钱给张三,把钱留着给她买口红,于是李四进行了回滚操作
    rollback;
    
    • 事务B
    start transaction; //或者begin;
    #事务B执行修改时先查询一次,执行完修改后再查询一次
    select * from account; 
    

请添加图片描述

  • read committed(读已提交)

    • 设置事务当前会话的隔离级别为read committed。
    • 事务C
    #设置数据库系统当前会话的隔离级别为读已提交:
    set session transaction isolation level read committed;
    begin;
    #李四老婆用李四的账户去买口红
    update account set balance=balance-480 where name = '李四';
    commit;
    
    • 事务A
    set session transaction isolation level read committed;
    begin;
    #下班前李四先查看余额,有那么多钱,准备在公司楼下吃碗牛肉肥肠面,与此同时李四老婆正付钱买口红还未提交,到楼下后李四再次查看钱还未变动;
    select * from account;
    #终于到面馆,此时李四老婆已经支付成功,李四再查看,只剩20元只能吃个牛肉面。
    select * from account;
    

请添加图片描述

  • repeatable read(可重复读)

    • 事务A
    #设置数据库系统的全局的隔离级别为读已提交:
    set session transaction isolation level repeatable read;
    begin;
    update account set balance=balance-18 where name = '李四';
    commit;
    
    • 事务C
    set session transaction isolation level repeatable read;
    begin;
    select * from account;
    #李四交钱后
    select * from account;
    

请添加图片描述

  • serializable(串行化)读的时候加共享锁,也就是其他事务可以并发读,但是不能写。写的时候加排它锁,其他事务不能并发写也不能并发读。

    • 事务A
    set session transaction isolation level serializable;
    begin;
    #李四查询钱包余额
    select * from account;
    
    • 事务C
    set session transaction isolation level serializable;
    begin;
    #李四老婆查询李四钱包余额,发现没钱了,准备给他转1k
    select * from account;
    update account set balance=balance+1000 where name = '李四';
    
    • (在事务A还未执行commit时,执行update操作account表会进行等待,在限定时间内(测试为50秒)事务A提交,则事务C执行update完成,否则会发生error,ERROR 1205 (HY000): Lock wait timeout exceeded; try restarting transaction超过锁定等待超时;尝试重新启动事务),可以使用 SELECT * FROM information_schema.INNODB_TRX; 查询是否有正在锁定的事务线程。)

1.3.4 实现(InnoDB)

  • 锁机制:阻止其他事务对数据进行操作,各个隔离级别主要体现在读取数据时加的锁和释放时机。

    • RU:事务读取的时候,不加锁
    • RC:事务读取的时候加行级共享锁(读到才加锁),一旦读完,立刻释放(并不是事务结束)。
    • RR:事务读取时加行级共享锁,直到事务结束才会释放。
    • SE:事务读取时加表记共享锁,直到事务结束时,才会释放。
  • MVCC机制:全称Multi-Version Concurrency Control(多版本并发控制) 的方式。MVCC在MySQL InnoDB中的实现主要是为了提高数据库并发性能,用更好的方式去处理读写冲突。主要作用于RC和RR级别。

    • 从数据库的三个并发场景出发:
    1. 读和读的并发:线程A和B同时进行读操作,这种情况不会产生任何的并发问题。

    2. 读写并发:线程A和B在同一时刻,分别进行读写操作,这种情况下可能会对数据库的数据造成以下问题:

      ①事务隔离性问题

      ②会出现脏读、幻读、不可重复读的问题

    3. 写和写的并发:线程A和B同时进行写操作,这种情况可能存在数据更新的丢失问题。

      MVCC就是为了解决事务操作中,并发安全问题的无锁并发控制技术,通过数据库中的隐式字段按Undo日志和Read View来实现的。

  • MVCC的作用:

    • 首先通过MVCC可以解决读写并发阻塞问题,从而提高数据的并发处理能力。
    • 其次MVCC采用的是乐观锁的方式实现,降低了死锁的概率。
    • 再者解决了一致性读的问题,也就是事务启动的时候,根据某个条件去读取到数据,直到事务结束的时候再去执行相同的条件还是读到同一份数据,不会发生变化。
    • 在使用MVCC的时候一般是根据业务场景来选择组合搭配乐观锁或者悲观锁。这两个组合中MVCC用来解决读写冲突,乐观锁或者悲观锁用来解决写和写的冲突。从而最大程度去提高数据库的并发性能。
      请添加图片描述

为了解决不可重复读,或者为了实现可重复读,MySQL 采用了 MVVC ,全称Multi-Version Concurrency Control(多版本并发控制) 的方式。MVCC在MySQL InnoDB中的实现主要是为了提高数据库并发性能,用更好的方式去处理读写冲突,做到即使有读写冲突时,也能做到不加锁,非阻塞并发读。

MVCC实现原理视频链接

总结:

读未提交和串行化基本上是不需要考虑的隔离级别,前者不加锁限制,后者相当于单线程执行,效率太差。

读提交解决了脏读问题,行锁解决了并发更新的问题。并且 MySQL 在可重复读级别解决了幻读问题,是通过行锁和间隙锁的组合 Next-Key 锁实现的。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/597939.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

【C语言进阶笔记】

文章目录 1. const(常量指针、指针常量)2. static3. extern4. 指针数组和数组指针5. 结构体对齐6. int / uint取值范围、二进制形式与转换、负数表示7. \0,0,"0",0之间的区别8. 类型自动转换9. 内存结构10. …

【前端之旅】nvm-Node版本管理工具

一名软件工程专业学生的前端之旅,记录自己对三件套(HTML、CSS、JavaScript)、Jquery、Ajax、Axios、Bootstrap、Node.js、Vue、小程序开发(Uniapp)以及各种UI组件库、前端框架的学习。 【前端之旅】Web基础与开发工具 【前端之旅】手把手教你安装VS Code并附上超实用插件…

【HttpRunnerManager】搭建接口自动化测试平台操作流程

一、需要准备的知识点 1. linux: 安装 python3、nginx 安装和配置、mysql 安装和配置 2. python: django 配置、uwsgi 配置 二、我搭建的环境 1. Centos7 (配置 rabbitmq、mysql 、Supervisord) 2. python 3.6.8 (配置 django、uwsgi&am…

自然语言处理实战9-大语言模型的训练与文本生成过程

大家好,我是微学AI,今天给大家介绍一下自然语言处理实战9-大语言模型的训练与文本生成过程,以下是本文的目录结构: 文章目录 1.引言 2.大语言模型概述 3.大语言模型的应用项目 3.1 语言生成 3.2 机器翻译 3.3 问答系统 3.4 自动…

Express框架从入门到如土

目录 前言一,初体验二,路由2.1 什么是路由2.2. 路由的使用2.3 获取请求报文参数2.4 id的通配2.5 响应的设置 三,中间件3.1 中间件概述3.2 全局中间件与路由中间件的比对3.3 全局中间件的使用3.4 局部中间件的使用3.5 静态资源中间件&#xff…

“邮件营销新趋势,这个平台让你收获颇丰!

随着各媒体平台的迅速发展,2023年大家更专注于视频营销、网红营销、直播营销等营销方式。可以见得,数字媒介手段的发展,对于营销方式也产生了巨大的影响。但是,企业在拥抱新兴的营销方式的同时,也不要忽视传统的营销方…

好用的Chrome浏览器插件推荐(不定期更新)

好用的Chrome浏览器插件推荐 1.1 CSDN-浏览器助手1.2 Google 翻译1.3 JSON Viewer1.4 ModHeader - Modify HTTP headers1.5 Octotree - GitHub code tree 1.1 CSDN-浏览器助手 CSDN-浏览器助手 是一款集成本地书签、历史记录与 CSDN搜索(so.csdn.net) 的搜索工具 推荐&#x…

碳中和背景下我国空调系统发展趋势2022(李先庭)

碳中和背景下我国空调系统发展趋势 摘要 我国建筑空调系统在运行阶段的年碳排放量约为9.9亿t二氧化碳,降低其碳排放是实现碳达峰碳中和目标的重要挑战之一。本文对我国当前空调系统碳排放量进行了拆解,分…

node-exporter,prometheus,grafana三者之间的联系

一、node-exporter与节点机 用于收集节点机器的数据信息,那么node-exporter与节点机器的连接在哪里? node-exporter.yaml apiVersion: apps/v1 kind: DaemonSet metadata:name: node-exporternamespace: kube-systemlabels:k8s-app: node-exporter spe…

调整直线导轨间隙有什么方法?

直线导轨作为机械行业中非常重要的传动部件,应用范围当然相当广泛,尤其是自动化设备,基本上我们都能看到它的作用。 在机械行业待得久的人都知道,直线导轨在使用的过程中,为了保证直线导轨的正常工作,直线导…

C++ string类-2

at at 函数是在C还没有支持运算符重载的时候提供的。 他可以像 [] 重载运算符一样&#xff0c;找到某个位置的字符&#xff1a; string s1("hello world");s1.at(0) x;cout << s1 << endl; 输出&#xff1a; [] 重载运算符和 at&#xff08;&#x…

GIT常见报错以及解决方法

GIT常见报错以及解决方法 Changes not staged for commit问题复现原理解决 warning: adding embedded git repository问题复现原理解决 error: src refspec master does not match any问题复现 Changes not staged for commit问题复现&#xff1a;解决 Changes not staged for …

软考A计划-电子商务设计师-电子商务基础知识

点击跳转专栏>Unity3D特效百例点击跳转专栏>案例项目实战源码点击跳转专栏>游戏脚本-辅助自动化点击跳转专栏>Android控件全解手册点击跳转专栏>Scratch编程案例 &#x1f449;关于作者 专注于Android/Unity和各种游戏开发技巧&#xff0c;以及各种资源分享&am…

chatgpt赋能python:Python为什么成为不可或缺的编程语言?

Python为什么成为不可或缺的编程语言&#xff1f; Python语言在过去的十年间&#xff0c;已经成为编程领域中不可或缺的一种语言。Python语言是一种高级、通用、面向对象语言&#xff0c;并且在数据科学、机器学习、网站开发等众多领域中广泛应用。本文将探讨为什么Python成为…

保护密码安全:ADSelfService Plus的重要性与优势

引言&#xff1a; 在当今数字化时代&#xff0c;密码安全对于个人和组织而言变得愈发重要。随着互联网的普及和数据泄露事件的频发&#xff0c;传统的用户名和密码已经不再足够保护我们的个人和机密信息。为了解决这个问题&#xff0c;许多组织开始采用密码管理工具&#xff0…

Fourier分析入门——第13章——信号分析

目录 第13章 信号分析 13.1 引言 13.2 加窗(windowing) 13.3 用一系列窗口采样(Sampling with an array of windows) 13.4 混叠现象(Aliasing) 13.5 通过插值重建(Reconstruction by interpolation) 13.6 非点采样(Non-point sampling) 13.7 覆盖系数规则(The coverage …

Yolov8轻量级:VanillaNet一种新视觉Backbone,极简且强大!华为诺亚2023

简到极致、浅到极致!深度为6的网络即可取得76.36%@ImageNet的精度,深度为13的VanillaNet甚至取得了83.1%的惊人性能。 1.VanillaNet 论文:https://arxiv.org/pdf/2305.12972.pdf 来自华为诺亚、悉尼大学的研究者们提出了一种极简的神经网络模型 VanillaNet,以极简主义的设…

第十三篇、基于Arduino uno,获取薄膜压力传感器的值——结果导向

0、结果 说明&#xff1a;先来看看串口调试助手显示的结果&#xff0c;第一个值是上电后检测到的平均压力值&#xff0c;第二个值是实时的压力值&#xff0c;第三个值是平均压力值和实时压力值的差值。如果是你想要的&#xff0c;可以接着往下看。 1、外观 说明&#xff1a;…

windows上简单部署flink

Windows上部署flink1.17 flink的下载链接 进入页面后下滑找到Apache Flink&#xff0c;然后找到对应版本&#xff0c;之后点击Binaries 找到xxx-bin-scala-xxx.tgz文件下载 下载完成后直接本地解压 解压后进入bin目录新增两个.bat文件&#xff08;直接复制下面内容<注意命名…

扩展dlink-connector-phoenix使其phoenix-5.0.0支持flink1.16

感慨&#xff1a;玩大数据java必须要精通,不然遇到眼花缭乱的框架以及插件拓展的时候就会一下子傻眼了。各种框架之间版本不同有现成的插件或者方案到还可以但是没有就需要自己扩展。目前我使用的是CDH6.3.2&#xff0c;flink使用的是1.6&#xff0c;Phoenix版本的是5.0.0这有在…