【Mysql】事务原理与优化最佳实践(四)

news2024/10/6 3:11:40

前言

我们的数据库一般都会并发执行多个事务,多个事务可能会并发的对相同的一批数据进行增 删改查操作,可能就会导致我们说的脏写、脏读、不可重复读、幻读这些问题。 这些问题的本质都是数据库的多事务并发问题,为了解决多事务并发问题,数据库设计了事 务隔离机制、锁机制、MVCC多版本并发控制隔离机制、日志机制,用一整套机制来解决多 事务并发问题。

事务

一组操作要么全部成功,要么全部失败,目的是为了保证数据的最终一致性
在这里插入图片描述
如上图操作:A向B转账1000,实际上就是A减少1000,B增加1000,不存在A减少了,B没增加。B增加了,A没减少。

事务ACID特性

  • 原子性(Atomicity):当前事务的操作要么同时成功,要么同时失败。原子性由undo log日志来实现。

比如下单操作,下单订单后需要减少库存,他们应该是同时的,比如说我们下单成功了,库存减少失败了,此时下单功能所做的操作应该需要进行回滚。

  • 一致性(Consistency):使用事务的最终目的,由其他三个特性以及业务代码证券逻辑来实现。

还下单的操作,比如下面代码库存的减少可能因为我的代码的不严谨使用try-catch从而没法达到一致性。

public void createOrder(){
	    //创建订单
	   try{
		//减少库存
       }catch(Exception e){
       }
}
  • 隔离性(Isolation):在事务并发执行时,他们内部的操作不能互相干扰,隔离性由Mysql的各种锁以及MVCC机制来实现

这部分比较重要,单独说。

  • 持久性(Durability):一旦事务提交了,它对数据库的改变就应该是永久性的。持久性由redo log日志来实现

这个就比较好理解哈

事务隔离性

InnoDB引擎中,定义了四种隔离级别供我们使用,级别越高事务隔离性越好,但性能就越低,而隔离性是由Mysql的各种锁以及MVCC机制来实现的。

  • read uncommit(读未提交):脏读
  • read commit(读已提交):不可重复读
  • repeatable read(可重复读):幻读
  • serializable(串行):解决上面所以问题,包括脏写

在工作中,我们用的大多是repeatable read和read commit,一些大厂用的比较多的是read commit,一些软件公司用的比较多的是repeatable read,可能实际上我们根本不关注这些隔离级别,就是使用的默认的repeatable read

隔离级别脏读不可重复读幻读
读未提交可能可能可能
读已提交不可能可能可能
可重复读不可能不可能可能
可串行花不可能不可能不可能

数据库的事物隔离越严格,并发副作用越小,但付出的代价也就越大,因为事物隔离实质上就是使事物在一定程度上串行化进行,这显然与并发是矛盾的。
同时,不通的应用对读一致性的事物隔离程度的要求也是不同的,比如许多应用对不可重读欢读并不敏感,可能更关心数据库并发访问的能力。

查看当前数据库的事物隔离级别:

show variables like 'tx_isolation';

设置事物隔离级别:

set tx_isolation = 'REPEATABLES-READ';

Mysq默认的事物隔离级别是可重复读,用Spring开发程序时,如果不设置隔离级别默认用Mysql设置的隔离级别,如果Spring设置了就用已经设置的隔离级别,下面我们来看一下隔离级别的案例分析。

  • 读未提交:打开一个客户端A,并设置当前事务模式为read uncommitted(未提交读),查询表 account的初始值:
 set tx_isolation='read‐uncommitted';

在这里插入图片描述
在客户端A的事务提交之前,打开另一个客户端B,更新表account:

在这里插入图片描述
这时,虽然客户端B的事务还没提交,但是客户端A就可以查询到B已经更新的数据:
在这里插入图片描述
一旦客户端B的事务因为某种原因回滚,所有的操作都将会被撤销,那客户端A查询到 的数据其实就是脏数据:
在这里插入图片描述
在客户端A执行更新语句update account set balance = balance - 50 where id =1,lilei的balance没有变成350,居然是400,是不是很奇怪,数据不一致啊,如果你这么
想就太天真了,在应用程序中,我们会用400-50=350,并不知道其他会话回滚了,要想解 决这个问题可以采用读已提交的隔离级别

  • 读已提交
    打开一个客户端A,并设置当前事务模式为read committed(未提交读),查询表 account的所有记录:
set tx_isolation='read‐committed';

在这里插入图片描述
在客户端A的事务提交之前,打开另一个客户端B,更新表account:
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这时,客户端B的事务还没提交,客户端A不能查询到B已经更新的数据,解决了脏读问题
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客户端B的事务提交
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客户端A执行与上一步相同的查询,结果 与上一步不一致,即产生了不可重复读的问题
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  • 可重复读
    打开一个客户端A,并设置当前事务模式为repeatable read,查询表account的所有 记录
set tx_isolation='repeatable‐read';

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在客户端A的事务提交之前,打开另一个客户端B,更新表account并提交
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在客户端A查询表account的所有记录,与步骤(1)查询结果一致,没有出现不可重 复读的问题
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在客户端A,接着执行update account set balance = balance - 50 where id = 1, balance没有变成400-50=350,lilei的balance值用的是步骤2中的350来算的,所以是 300,数据的一致性倒是没有被破坏。可重复读的隔离级别下使用了MVCC(multi-version concurrency control)机制,select操作是快照读(历史版本);insert、update和delete 是当前读(当前版本)
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重新打开客户端B,插入一条新数据后提交
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在客户端A查询表account的所有记录,没有查出新增数据,所以没有出现幻读
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验证幻读
在客户端A执行update account set balance=888 where id = 4;能更新成功,再次查询 能查到客户端B新增的数据
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  • 串行化:打开一个客户端A,并设置当前事务模式为serializable,查询表account的初始值
set tx_isolation='serializable';

在这里插入图片描述
打开一个客户端B,并设置当前事务模式为serializable,更新相同的id为1的记录会被 阻塞等待,更新id为2的记录可以成功,说明在串行模式下innodb的查询也会被加上行锁, 如果查询的记录不存在会给这条不存在的记录加上锁(这种是间隙锁,后面会详细讲)。 如果客户端A执行的是一个范围查询,那么该范围内的所有行包括每行记录所在的间隙区间 范围都会被加锁。此时如果客户端B在该范围内插入数据都会被阻塞,所以就避免了幻读。 这种隔离级别并发性极低,开发中很少会用

在这里插入图片描述

事务问题定位

1 #查询执行时间超过1秒的事务,详细的定位问题方法后面讲完锁课程后会一起讲解 
2 SELECT  *  FROM  information_schema.innodb_trx  WHERE  TIME_TO_SEC( timediff( now( ), trx_started ) ) > 1; 
 #强制结束事务 10 kill 事务对应的线程id(就是上面语句查出结果里的trx_mysql_thread_id字段的值)

大事务的影响

  • 并发情况下,数据库连接池容易被撑爆
  • 锁定太多的数据,造成大量的阻塞和锁超时
  • 执行时间长,容易造成主从延迟
  • 回滚所需要的时间比较长
  • undo log膨胀
  • 容易导致死锁

事务优化

  • 将查询等数据准备操作放到事务外
  • 事务中避免远程调用,远程调用要设置超时,防止事务等待时间太久
  • 事务中避免一次性处理太多数据,可以拆分成多个事务分次处理
  • 更新等涉及加锁的操作尽可能放在事务靠后的位置
  • 能异步处理的尽量异步处理
  • 应用侧(业务代码)保证数据一致性,非事务执行

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