MySql的隔離級別和鎖的關(guān)系_MySQL

一、事務(wù)的4個基本特征

Atomic（原子性）：
事務(wù)中包含的操作被看做一個邏輯單元，這個邏輯單元中的操作要
么全部成功，要么全部失敗。

Consistency（一致性）：
只有合法的數(shù)據(jù)可以被寫入數(shù)據(jù)庫，否則事務(wù)應(yīng)該將其回滾到最初
狀態(tài)。

Isolation（隔離性）：
事務(wù)允許多個用戶對同一個數(shù)據(jù)進行并發(fā)訪問，而不破壞數(shù)據(jù)的正
確性和完整性。同時，并行事務(wù)的修改必須與其他并行事務(wù)的修改
相互獨立。

Durability（持久性）：
事務(wù)結(jié)束后，事務(wù)處理的結(jié)果必須能夠得到固化。

二、數(shù)據(jù)庫隔離級別

數(shù)據(jù)庫事務(wù)的隔離級別有4個，由低到高依次為Read uncommitted、Read committed、Repeatable read、Serializable，這四個級別可以逐個解決臟讀、不可重復(fù)讀、幻讀這幾類問題。MySql設(shè)置的隔離級別默認為Repeatable Read，可重復(fù)讀級別。隔離級別可以配置。

√: 可能出現(xiàn)×: 不會出現(xiàn)

	臟讀	不可重復(fù)讀	幻讀
Read uncommitted	√	√	√
Read committed	×	√	√
Repeatable read	×	×	√
Serializable	×	×	×

注意：我們討論隔離級別的場景，主要是在多個事務(wù)并發(fā)的情況下，因此，接下來的講解都圍繞事務(wù)并發(fā)。

Read uncommitted 讀未提交

READ UNCOMMITTED是限制性最弱的隔離級別，因為該級別忽略其他事務(wù)放置的鎖。使用READ UNCOMMITTED級別執(zhí)行的事務(wù)，可以讀取尚未由其他事務(wù)提交的修改后的數(shù)據(jù)值，這些行為稱為“臟”讀。我們所說的臟讀，兩個并發(fā)的事務(wù)，“事務(wù)A：領(lǐng)導(dǎo)給singo發(fā)工資”、“事務(wù)B：singo查詢工資賬戶”，事務(wù)B讀取了事務(wù)A尚未提交的數(shù)據(jù)。比如，事務(wù)1修改一行，事務(wù)2在事務(wù)1提交之前讀取了這一行。如果事務(wù)1回滾，事務(wù)2就讀取了一行沒有提交的數(shù)據(jù)，這樣的數(shù)據(jù)我們認為是不存在的。

Read committed 讀提交

該級別通過指定語句不能讀取其他事務(wù)已修改但是尚未提交的數(shù)據(jù)值，禁止執(zhí)行臟讀。在當(dāng)前事務(wù)中的各個語句執(zhí)行之間，其他事務(wù)仍可以修改、插入或刪除數(shù)據(jù)，從而產(chǎn)生無法重復(fù)的讀操作，或“影子”數(shù)據(jù)。比如，事務(wù)1讀取了一行，事務(wù)2修改或者刪除這一行并且提交。如果事務(wù)1想再一次讀取這一行，它將獲得修改后的數(shù)據(jù)或者發(fā)現(xiàn)這一樣已經(jīng)被刪除，因此事務(wù)的第二次讀取結(jié)果與第一次讀取結(jié)果不同，因此也叫不可重復(fù)讀。

大多數(shù)數(shù)據(jù)庫的默認級別就是Read committed，比如Sql Server , Oracle。如何解決不可重復(fù)讀這一問題，請看下一個隔離級別。

Repeatable read 重復(fù)讀

REPEATABLE READ是比READ COMMITTED限制性更強的隔離級別。該級別包括READ COMMITTED，并且另外指定了在當(dāng)前事務(wù)提交之前，其他任何事務(wù)均不可以修改或刪除當(dāng)前事務(wù)已讀取的數(shù)據(jù)。并發(fā)性低于READ COMMITTED，因為已讀數(shù)據(jù)的共享鎖在整個事務(wù)期間持有，而不是在每個語句結(jié)束時釋放。這個隔離級別只是說，不能夠修改和刪除，但是并沒有強制不能插入新的滿足條件查詢的數(shù)據(jù)行。此可以得出結(jié)論：REPEATABLE READ隔離級別保證了在相同的查詢條件下，同一個事務(wù)中的兩個查詢，第二次讀取的內(nèi)容肯定包換第一次讀到的內(nèi)容。注：Mysql的默認隔離級別就是Repeatable read。

重復(fù)讀與幻讀

重復(fù)讀是為了保證在一個事務(wù)中，相同查詢條件下讀取的數(shù)據(jù)值不發(fā)生改變，但是不能保證下次同樣條件查詢，結(jié)果記錄數(shù)不會增加。

幻讀就是為了解決這個問題而存在的，他將這個查詢范圍都加鎖了，所以就不能再往這個范圍內(nèi)插入數(shù)據(jù)，這就是SERIALIZABLE 隔離級別做的事情。

Serializable 序列化

SERIALIZABLE是限制性最強的隔離級別，因為該級別鎖定整個范圍的鍵，并一直持有鎖，直到事務(wù)完成。該級別包括REPEATABLE READ，并增加了在事務(wù)完成之前，其他事務(wù)不能向事務(wù)已讀取的范圍插入新行的限制。比如，事務(wù)1讀取了一系列滿足搜索條件的行。事務(wù)2在執(zhí)行SQL statement產(chǎn)生一行或者多行滿足事務(wù)1搜索條件的行時會沖突，則事務(wù)2回滾。這時事務(wù)1再次讀取了一系列滿足相同搜索條件的行，第二次讀取的結(jié)果和第一次讀取的結(jié)果相同。

三、鎖

一次封鎖or兩段鎖？
因為有大量的并發(fā)訪問，為了預(yù)防死鎖，一般應(yīng)用中推薦使用一次封鎖法，就是在方法的開始階段，已經(jīng)預(yù)先知道會用到哪些數(shù)據(jù)，然后全部鎖住，在方法運行之后，再全部解鎖。這種方式可以有效的避免循環(huán)死鎖，但在數(shù)據(jù)庫中卻不適用，因為在事務(wù)開始階段，數(shù)據(jù)庫并不知道會用到哪些數(shù)據(jù)。
數(shù)據(jù)庫遵循的是兩段鎖協(xié)議，將事務(wù)分成兩個階段，加鎖階段和解鎖階段（所以叫兩段鎖）

加鎖階段：在該階段可以進行加鎖操作。在對任何數(shù)據(jù)進行讀操作之前要申請并獲得S鎖（共享鎖，其它事務(wù)可以繼續(xù)加共享鎖，但不能加排它鎖），在進行寫操作之前要申請并獲得X鎖（排它鎖，其它事務(wù)不能再獲得任何鎖）。加鎖不成功，則事務(wù)進入等待狀態(tài)，直到加鎖成功才繼續(xù)執(zhí)行。
解鎖階段：當(dāng)事務(wù)釋放了一個封鎖以后，事務(wù)進入解鎖階段，在該階段只能進行解鎖操作不能再進行加鎖操作。
事務(wù) 加鎖/解鎖處理
begin；
insert into test .....加insert對應(yīng)的鎖
update test set...加update對應(yīng)的鎖
delete from test ....加delete對應(yīng)的鎖
commit;事務(wù)提交時，同時釋放insert、update、delete對應(yīng)的鎖
這種方式雖然無法避免死鎖，但是兩段鎖協(xié)議可以保證事務(wù)的并發(fā)調(diào)度是串行化（串行化很重要，尤其是在數(shù)據(jù)恢復(fù)和備份的時候）的。

不可重復(fù)讀和幻讀的區(qū)別
很多人容易搞混不可重復(fù)讀和幻讀，確實這兩者有些相似。但不可重復(fù)讀重點在于update和delete，而幻讀的重點在于insert。

如果使用鎖機制來實現(xiàn)這兩種隔離級別，在可重復(fù)讀中，該sql第一次讀取到數(shù)據(jù)后，就將這些數(shù)據(jù)加鎖，其它事務(wù)無法修改這些數(shù)據(jù)，就可以實現(xiàn)可重復(fù)讀了。但這種方法卻無法鎖住insert的數(shù)據(jù)，所以當(dāng)事務(wù)A先前讀取了數(shù)據(jù)，或者修改了全部數(shù)據(jù)，事務(wù)B還是可以insert數(shù)據(jù)提交，這時事務(wù)A就會發(fā)現(xiàn)莫名其妙多了一條之前沒有的數(shù)據(jù)，這就是幻讀，不能通過行鎖來避免。需要Serializable隔離級別 ，讀用讀鎖，寫用寫鎖，讀鎖和寫鎖互斥，這么做可以有效的避免幻讀、不可重復(fù)讀、臟讀等問題，但會極大的降低數(shù)據(jù)庫的并發(fā)能力。

所以說不可重復(fù)讀和幻讀最大的區(qū)別，就在于如何通過鎖機制來解決他們產(chǎn)生的問題。

上文說的，是使用悲觀鎖機制來處理這兩種問題，但是MySQL、ORACLE、PostgreSQL等成熟的數(shù)據(jù)庫，出于性能考慮，都是使用了以樂觀鎖為理論基礎(chǔ)的MVCC（多版本并發(fā)控制）來避免這兩種問題。

悲觀鎖和樂觀鎖
悲觀鎖
正如其名，它指的是對數(shù)據(jù)被外界（包括本系統(tǒng)當(dāng)前的其他事務(wù)，以及來自外部系統(tǒng)的事務(wù)處理）修改持保守態(tài)度，因此，在整個數(shù)據(jù)處理過程中，將數(shù)據(jù)處于鎖定狀態(tài)。悲觀鎖的實現(xiàn)，往往依靠數(shù)據(jù)庫提供的鎖機制（也只有數(shù)據(jù)庫層提供的鎖機制才能真正保證數(shù)據(jù)訪問的排他性，否則，即使在本系統(tǒng)中實現(xiàn)了加鎖機制，也無法保證外部系統(tǒng)不會修改數(shù)據(jù)）。

在悲觀鎖的情況下，為了保證事務(wù)的隔離性，就需要一致性鎖定讀。讀取數(shù)據(jù)時給加鎖，其它事務(wù)無法修改這些數(shù)據(jù)。修改刪除數(shù)據(jù)時也要加鎖，其它事務(wù)無法讀取這些數(shù)據(jù)。

樂觀鎖
相對悲觀鎖而言，樂觀鎖機制采取了更加寬松的加鎖機制。悲觀鎖大多數(shù)情況下依靠數(shù)據(jù)庫的鎖機制實現(xiàn)，以保證操作最大程度的獨占性。但隨之而來的就是數(shù)據(jù)庫性能的大量開銷，特別是對長事務(wù)而言，這樣的開銷往往無法承受。

而樂觀鎖機制在一定程度上解決了這個問題。樂觀鎖，大多是基于數(shù)據(jù)版本（ Version ）記錄機制實現(xiàn)。何謂數(shù)據(jù)版本？即為數(shù)據(jù)增加一個版本標識，在基于數(shù)據(jù)庫表的版本解決方案中，一般是通過為數(shù)據(jù)庫表增加一個 “version” 字段來實現(xiàn)。讀取出數(shù)據(jù)時，將此版本號一同讀出，之后更新時，對此版本號加一。此時，將提交數(shù)據(jù)的版本數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)庫表對應(yīng)記錄的當(dāng)前版本信息進行比對，如果提交的數(shù)據(jù)版本號大于數(shù)據(jù)庫表當(dāng)前版本號，則予以更新，否則認為是過期數(shù)據(jù)。

要說明的是，MVCC的實現(xiàn)沒有固定的規(guī)范，每個數(shù)據(jù)庫都會有不同的實現(xiàn)方式，這里討論的是InnoDB的MVCC。

MVCC在MySQL的InnoDB中的實現(xiàn)
在InnoDB中，會在每行數(shù)據(jù)后添加兩個額外的隱藏的值來實現(xiàn)MVCC，這兩個值一個記錄這行數(shù)據(jù)何時被創(chuàng)建，另外一個記錄這行數(shù)據(jù)何時過期（或者被刪除）。 在實際操作中，存儲的并不是時間，而是事務(wù)的版本號，每開啟一個新事務(wù)，事務(wù)的版本號就會遞增。 在可重讀Repeatable reads事務(wù)隔離級別下：

SELECT時，讀取創(chuàng)建版本號<=當(dāng)前事務(wù)版本號，刪除版本號為空或>當(dāng)前事務(wù)版本號。

INSERT時，保存當(dāng)前事務(wù)版本號為行的創(chuàng)建版本號

DELETE時，保存當(dāng)前事務(wù)版本號為行的刪除版本號

UPDATE時，插入一條新紀錄，保存當(dāng)前事務(wù)版本號為行創(chuàng)建版本號，同時保存當(dāng)前事務(wù)版本號到原來刪除的行

通過MVCC，雖然每行記錄都需要額外的存儲空間，更多的行檢查工作以及一些額外的維護工作，但可以減少鎖的使用，大多數(shù)讀操作都不用加鎖，讀數(shù)據(jù)操作很簡單，性能很好，并且也能保證只會讀取到符合標準的行，也只鎖住必要行。

我們不管從數(shù)據(jù)庫方面的教課書中學(xué)到，還是從網(wǎng)絡(luò)上看到，大都是上文中事務(wù)的四種隔離級別這一模塊列出的意思，RR級別是可重復(fù)讀的，但無法解決幻讀，而只有在Serializable級別才能解決幻讀。于是我就加了一個事務(wù)C來展示效果。在事務(wù)C中添加了一條teacher_id=1的數(shù)據(jù)commit，RR級別中應(yīng)該會有幻讀現(xiàn)象，事務(wù)A在查詢teacher_id=1的數(shù)據(jù)時會讀到事務(wù)C新加的數(shù)據(jù)。但是測試后發(fā)現(xiàn)，在MySQL中是不存在這種情況的，在事務(wù)C提交后，事務(wù)A還是不會讀到這條數(shù)據(jù)?？梢娫贛ySQL的RR級別中，是解決了幻讀的讀問題的。參見下圖

Serializable
這個級別很簡單，讀加共享鎖，寫加排他鎖，讀寫互斥。使用的悲觀鎖的理論，實現(xiàn)簡單，數(shù)據(jù)更加安全，但是并發(fā)能力非常差。如果你的業(yè)務(wù)并發(fā)的特別少或者沒有并發(fā)，同時又要求數(shù)據(jù)及時可靠的話，可以使用這種模式。

這里要吐槽一句，不要看到select就說不會加鎖了，在Serializable這個級別，還是會加鎖的！

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