MySQL中的事物

深藏阁楼爱情的钟 2024-02-18 09:13 7阅读 0赞

**目录**

一、背景

二、事物的概念

概念：

回滚：

三、事物的特性

1、原子性

2、一致性

3、持久性

4、隔离性

四、并发执行的三个典型bug

1、脏读

2、不可重复读

3、幻读

五、MySQL的隔离级别

1、read uncommitted 读未提交

2、read committed 读已提交

3、repeatable read 可重复读

4、serializable 串行化

都看到这了，点个赞再走吧

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## 一、背景 ##

10年前，银行转账的时候还会有一些bug，比如，你转账给某人，你钱已经转出去了，但是那个人却没收到钱，你的钱却是真的减少了，那么对于这种情况我们应对的方案是什么呢？

因此，我们不想让这两个操作单独执行，我们想把转账出去操作和收钱操作合并到一起，再一起执行这两操作，当前面转账出去后，收账的操作出现问题了，我们就要进行回滚操作，把转账那一操作回滚到还没转账时的情况。

因此，大佬们引出了事物这个概念，用事物把多个操作打包在一起。

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## 二、事物的概念 ##

### 概念： ###

事务指逻辑上的一组操作，组成这组操作的各个单元，要么全部成功，要么全部失败。  
在不同的环境中，都可以有事务。对应在数据库中，就是数据库事务。

### 回滚： ###

当事物中某一个操作失败后，数据库是咋知道之前的数据呢？数据库是没有" Ctrl + Z "的。

数据库对于事物来说，使用**特殊的机制**：undo log + redo log，这两个是通过日志，println写到文件记录之前的数据的操作。

当数据库中间挂了，但是日志已经记录下来了，等到数据库重启之后，读取之前的日志，看看是否有这种执行一半的事物，如果有就会进行回滚操作，回到执行这个事物之前的操作。

**优缺点：**事物虽然让数据更靠谱了，但是执行效率也变低了。

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## 三、事物的特性 ##

### 1、原子性 ###

通过事物，把多个操作打包到一起。（初心）

### 2、一致性 ###

相当于原子性的延伸，当数据库中间出现问题，如“钱凭空消失”这种情况不会发生

另一方面，还可以通过约束，避免数据出现一些非法的情况

### 3、持久性 ###

事物任何的修改，都是持久化存在的（写入硬盘的），无论是重启程序，还是重启主机，修改都不会丢失（数据库本身就是为了持久化存储）

### 4、隔离性 ###

多个事物并发执行的时候，可能会带来一些问题，可以用过隔离性来对这里的问题进行权衡，看你是希望数据更准确，还是速度更快。

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## 四、并发执行的三个典型bug ##

### 1、脏读 ###

**概念：**有两个事物，事物1和事物2，事物1修改了某个数据，但是数据还没“提交”（“提交”的意思就是告诉服务器完毕，over的意思），事物2读取了同一个数据，事物2读的数据，可能就是脏的数据，因为事物1还没修改完，事物2就读了。

**解决方案：**给写加锁，即写的时候不能读，写完才能读。

### 2、不可重复读 ###

**概念：**有两个事物，事物1修改数据，事物2读取数据（可能会多次读取数据），基于脏读，给写加锁后，事物2项读数据，只能等事物1修改完后才能读，但是这时有个事物3，也是修改同一个数据，那么修改了后，事物2在读的过程中，在执行事物3之前和之后，读取的两个数据不同。（如果读不同事物得到的数据不同，是符合逻辑的，但同一数据读到的结果不同，那就难受了）

**解决方案：**给读加锁，即读的时候不能改，降低并发程度，数据的准确性也就提高了

### 3、幻读 ###

**概念：**基于脏读和不可重复读，给写加锁，也给读加锁了，现有2个事物（多次执行），事物1修改数据，修改完后，事物2读取同一个数据，但此时有个事物3，他不去修改前面的同一个数据，但是在同一张表里，他新增了一个数据，这就会导致新增前事物2读取的“结果集”和新增事物2后读取的“结果集不同”（结果集：查询的时候，有多少行）。

**解决方案：**串行化，不在进行任何并发了，每个事物都是串行执行（执行完第一个，再执行第二个，再执行第三个）。

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## 五、MySQL的隔离级别 ##

### 1、read uncommitted 读未提交 ###

并行程度最高，隔离程度最低，效率最高，数据是最不靠谱的

可能会出现：脏读+不可重复读+幻读

### 2、read committed 读已提交 ###

相当于给写操作加锁，并行程度降低了，隔离程度提高了，效率降低了，数据靠谱一些

可能会出现：不可重复读+幻读

### 3、repeatable read 可重复读 ###

相当于给读操作和写操作都加锁了，并行程度降低了，隔离程度提高了，效率降低了，数据又更靠谱了。