MySQL的四种事务隔离级别

ゝ一纸荒年。 2022-04-18 03:10 181阅读 0赞

***原文地址：[https://www.cnblogs.com/huanongying/p/7021555.html][https_www.cnblogs.com_huanongying_p_7021555.html]***

**本文实验的测试环境：Windows 10+cmd+MySQL5.6.36+InnoDB**

**一、事务的基本要素（ACID）**

**　　****1、原子性（Atomicity）：事务开始后所有操作，要么全部做完，要么全部不做，不可能停滞在中间环节。事务执行过程中出错，会回滚到事务开始前的状态，所有的操作就像没有发生一样。也就是说事务是一个不可分割的整体，就像化学中学过的原子，是物质构成的基本单位。**

**　　 ****2、一致性（Consistency）：事务开始前和结束后，数据库的完整性约束没有被破坏 。比如A向B转账，不可能A扣了钱，B却没收到。**

**　　 3、隔离性（Isolation）：同一时间，只允许一个事务请求同一数据，不同的事务之间彼此没有任何干扰。比如A正在从一张银行卡中取钱，在A取钱的过程结束前，B不能向这张卡转账。**

**　　 4、持久性（Durability）：事务完成后，事务对数据库的所有更新将被保存到数据库，不能回滚。**

**二、事务的并发问题**

**　　1、脏读：事务A读取了事务B更新的数据，然后B回滚操作，那么A读取到的数据是脏数据**

**　　2、不可重复读：事务 A 多次读取同一数据，事务 B 在事务A多次读取的过程中，对数据作了更新并提交，导致事务A多次读取同一数据时，结果 不一致。**

**　　3、幻读：系统管理员A将数据库中所有学生的成绩从具体分数改为ABCDE等级，但是系统管理员B就在这个时候插入了一条具体分数的记录，当系统管理员A改结束后发现还有一条记录没有改过来，就好像发生了幻觉一样，这就叫幻读。**

**　　小结：不可重复读的和幻读很容易混淆，不可重复读侧重于修改，幻读侧重于新增或删除。解决不可重复读的问题只需锁住满足条件的行，解决幻读需要锁表**

**三、MySQL事务隔离级别**

<table> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>事务隔离级别</td> 
   <td>脏读</td> 
   <td>不可重复读</td> 
   <td>幻读</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>读未提交（read-uncommitted）</td> 
   <td>是</td> 
   <td>是</td> 
   <td>是</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>不可重复读（read-committed）</td> 
   <td>否</td> 
   <td>是</td> 
   <td>是</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>可重复读（repeatable-read）</td> 
   <td>否</td> 
   <td>否</td> 
   <td>是</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>串行化（serializable）</td> 
   <td>否</td> 
   <td>否</td> 
   <td>否</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

mysql默认的事务隔离级别为repeatable-read

![20181107181717873.png][]

**四、用例子说明各个隔离级别的情况**

1、读未提交：

（1）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：

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3lqY2xzeA_size_16_color_FFFFFF_t_70][]

（2）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：

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3lqY2xzeA_size_16_color_FFFFFF_t_70 1][]

（3）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：

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3lqY2xzeA_size_16_color_FFFFFF_t_70 2][]

（4）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：

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3lqY2xzeA_size_16_color_FFFFFF_t_70 3][]

（5）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

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3lqY2xzeA_size_16_color_FFFFFF_t_70 4][]

2、读已提交

（1）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：

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3lqY2xzeA_size_16_color_FFFFFF_t_70 5][]

（2）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：

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3lqY2xzeA_size_16_color_FFFFFF_t_70 6][]

（3）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：

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3lqY2xzeA_size_16_color_FFFFFF_t_70 7][]

（4）客户端B的事务提交

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3lqY2xzeA_size_16_color_FFFFFF_t_70 8][]

（5）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

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3lqY2xzeA_size_16_color_FFFFFF_t_70 9][]

3、可重复读

（1）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

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3lqY2xzeA_size_16_color_FFFFFF_t_70 10][]

（2）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

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3lqY2xzeA_size_16_color_FFFFFF_t_70 11][]

（3）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

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3lqY2xzeA_size_16_color_FFFFFF_t_70 12][]

（4）在客户端A，接着执行update 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机制，select操作不会更新版本号，是快照读（历史版本）；insert、update和delete会更新版本号，是当前读（当前版本）。

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3lqY2xzeA_size_16_color_FFFFFF_t_70 13][]

（5）重新打开客户端B，插入一条新数据后提交

![20181107182155286.png][]

（6）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

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3lqY2xzeA_size_16_color_FFFFFF_t_70 14][]

4.串行化

（1）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：

mysql> set session transaction isolation level serializable;
    Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
    
    mysql> start transaction;
    Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
    
    mysql> select * from account;
    +------+--------+---------+
    | id   | name   | balance |
    +------+--------+---------+
    |    1 | lilei  |   10000 |
    |    2 | hanmei |   10000 |
    |    3 | lucy   |   10000 |
    |    4 | lily   |   10000 |
    +------+--------+---------+
    4 rows in set (0.00 sec)

（2）打开一个客户端B，并设置当前事务模式为serializable，插入一条记录报错，表被锁了插入失败，mysql中事务隔离级别为serializable时会锁表，因此不会出现幻读的情况，这种隔离级别并发性极低，开发中很少会用到。

mysql> set session transaction isolation level serializable;
    Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
    
    mysql> start transaction;
    Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
    
    mysql> insert into account values(5,'tom',0);
    ERROR 1205 (HY000): Lock wait timeout exceeded; try restarting transaction

**补充：**

**　　1、事务隔离级别为读提交时，写数据只会锁住相应的行**

**　　2、事务隔离级别为可重复读时，如果检索条件有索引（包括主键索引）的时候，默认加锁方式是next-key 锁；如果检索条件没有索引，更新数据时会锁住整张表。一个间隙被事务加了锁，其他事务是不能在这个间隙插入记录的，这样可以防止幻读。**

**　　3、事务隔离级别为串行化时，读写数据都会锁住整张表**

**　　 4、隔离级别越高，越能保证数据的完整性和一致性，但是对并发性能的影响也越大。**

**　　 5、MYSQL MVCC实现机制参考链接：[https://blog.csdn.net/whoamiyang/article/details/51901888][https_blog.csdn.net_whoamiyang_article_details_51901888]**

**　　 6、关于next-key 锁可以参考链接：[https://blog.csdn.net/bigtree\_3721/article/details/73731377][https_blog.csdn.net_bigtree_3721_article_details_73731377]**

[https_www.cnblogs.com_huanongying_p_7021555.html]: https://www.cnblogs.com/huanongying/p/7021555.html
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[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3lqY2xzeA_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]: /images/20220418/95c61ba6910d4cc688b620c450d051f5.png
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[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3lqY2xzeA_size_16_color_FFFFFF_t_70 12]: /images/20220418/c6eeea08d24d4fce85b14dee0967333c.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3lqY2xzeA_size_16_color_FFFFFF_t_70 13]: /images/20220418/7e7900039f374ca5974730f6d0f9048a.png
[20181107182155286.png]: /images/20220418/41aaa60845394622a2b4305a498a8123.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3lqY2xzeA_size_16_color_FFFFFF_t_70 14]: /images/20220418/17ff0fe95f3649499e4299492cb29f0b.png
[https_blog.csdn.net_whoamiyang_article_details_51901888]: https://blog.csdn.net/whoamiyang/article/details/51901888
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