全面解析MySQL中的隔離級別

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　　數據庫並發的對同一批數據進行增刪改，就可能會出現我們所說的臟寫、臟讀、不可重復讀、幻讀等一系列問題。MySQL提供瞭一系列機制來解決事務並發問題，比如事務隔離、鎖機制、MVCC多版本並發控制機制。今天來探究一下事務隔離機制。

事務是一組SQL組成的邏輯處理單元，先來看下事務的ACID特性：

  • 原子性(Atomicity) ：事務是一個原子操作單元，對數據進行修改，要麼全執行要麼全不執行。是從執行層面上來描述的。
  • 一致性(Consistent) ：在事務開始和完成時，數據都必須保持一致狀態。是從執行結果層面上來描述的。
  • 隔離性(Isolation) ：數據庫系統提供一定的隔離機制，保證事務執行過程中對外部不可見，獨立運行，不受外部影響。
  • 持久性(Durable) ：事務完成之後，它對於數據的修改是永久性的，即使出現系統故障也能夠保持。

並發事務的影響：

  • 臟寫（更新丟失：Lost Update）：多個事務選擇瞭同一行，彼此不知道對方存在，會覆蓋之前事務的數據操作。
  • 臟讀（Dirty Reads）：A事務讀取瞭B事務未提交的數據，B事務回滾，A提交，最終結果不符合一致性原則
  • 不可重讀（Non-Repeatable Reads）：同一個事務，相同的查詢語句，執行多次結果不一致，可能是外部事務修改導致的，不符合隔離性。
  • 幻讀（Phantom Reads）：事務A讀取到瞭事務B提交的新增數據，不符合隔離性

事務隔離級別：

隔離級別　 臟讀（Dirty Read） 不可重復讀（NonRepeatable Read） 幻讀（Phantom Read）
讀未提交（Read uncommitted） 可能 可能 可能
讀已提交（Read committed） 不可能 可能 可能
可重復讀（Repeatable Read） 不可能 不可能 可能
串行化（Serializable） 不可能 不可能 不可能

MySQL提供瞭上面四種隔離級別，隔離越嚴格，可能出現的問題就越少，但付出的性能代價就越大，默認的隔離級別是可重復讀。下面使用客戶端進行操作進行驗證。

先加創建一張表和數據

CREATE TABLE `account` (
 `id` int(11) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
 `balance` int(11) DEFAULT NULL,
 PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

INSERT INTO `account` (`id`, `balance`)
VALUES
  (1, 500),
  (2, 600),
  (3, 200);

連接客戶端，查看隔離級別，可以看到是可重復讀：

MySQL [test]> show variables like 'tx_isolation';
+---------------+-----------------+
| Variable_name | Value      |
+---------------+-----------------+
| tx_isolation | REPEATABLE-READ |
+---------------+-----------------+

讀未提交測試：

AB客戶端都執行set tx_isolation=’read-uncommitted’;設置隔離級別為讀未提交。

A客戶端開啟事務：start transaction;查詢數據：select * from account;

B客戶端開啟事務：start transaction;更新數據：update account set balance = balance – 100 where id = 1;此時事務未提交

A客戶端再次查詢數據：select * from account; 此時看到兩次查詢的數據已經不一樣瞭

在B沒提交前A就讀到瞭B更新的數據，此時如果B回滾，那麼A那邊就是臟數據。這種情況就是讀未提交造成的臟讀。用讀已提交隔離級別可以解決。

使用commit命令把AB客戶端的事務提交。

讀已提交測試：

AB客戶端都執行  set tx_isolation=’read-committed’; 設置隔離級別為讀已提交。

A客戶端開啟事務：start transaction;查詢數據：select * from account;

B客戶端開啟事務：start transaction;更新數據：update account set balance = balance – 100 where id = 1;此時事務未提交

A客戶端再次查詢數據：select * from account; 此時看到A客戶端兩次查詢數據一致，未出現臟讀情況

此時B客戶端事務提交：commit;

A客戶端再次查詢數據：select * from account; 此時看到A客戶端查詢數據已經發生瞭變化，這就是不可重復讀。

可重復讀測試：

AB客戶端都執行  set tx_isolation=’repeatable-read’; 設置隔離級別為可重復讀。

A客戶端開啟事務：start transaction;查詢數據：select * from account;

B客戶端開啟事務：start transaction;更新數據：update account set balance = balance – 100 where id = 1; commit提交事務

A客戶端再次查詢數據：select * from account; 此時看到A客戶端兩次查詢數據一致，重復讀取數據一致。

A客戶端執行更新語句：update account set balance = balance – 50 where id = 1;

A客戶端再次查詢數據：select * from account; 此時看到id=1的這條數據是B客戶端更新之後的數據-50，數據的一致性沒有被破壞

B客戶端重新開啟事務，插入一條數據:insert into account(id,balance) values (4,1000); commit提交事務；

A客戶端查詢，和上次結果一致

A客戶端執行：update account set balance = balance – 100 where id = 4; 更新B客戶端新插入的數據，能執行成功，再次查詢所有數據，能插到id=4的數據，出現幻讀。

# A客戶端執行過程：# 設置隔離級別可重復度MySQL [test]> set tx_isolation='repeatable-read';
Query OK, 0 rows affected, 1 warning (0.00 sec)
# 開啟事務
MySQL [test]> start transaction;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
# 查詢所有數據
MySQL [test]> select * from account;
+----+---------+
| id | balance |
+----+---------+
| 1 |   300 |
| 2 |   600 |
| 3 |   200 |
+----+---------+
3 rows in set (0.00 sec)
# 再次查詢驗證兩次結果是否一致
MySQL [test]> select * from account;
+----+---------+
| id | balance |
+----+---------+
| 1 |   300 |
| 2 |   600 |
| 3 |   200 |
+----+---------+
3 rows in set (0.00 sec)
# 在B客戶端插入數據之後，此次A客戶端不能查詢到
MySQL [test]> select * from account;
+----+---------+
| id | balance |
+----+---------+
| 1 |   150 |
| 2 |   600 |
| 3 |   200 |
+----+---------+
3 rows in set (0.00 sec)
# A客戶端更新B客戶端插入的數據，發現可以更新成功
MySQL [test]> update account set balance = balance + 1000 where id = 4;
Query OK, 1 row affected (0.00 sec)
Rows matched: 1 Changed: 1 Warnings: 0
# 再次查詢，能查詢到數據，出現幻讀
MySQL [test]> select * from account;
+----+---------+
| id | balance |
+----+---------+
| 1 |   400 |
| 2 |   600 |
| 3 |   200 |
| 4 |  2000 |
+----+---------+
4 rows in set (0.00 sec)
# 提交事務
MySQL [test]> commit;
Query OK, 0 rows affected (0.01 sec)
# B客戶端執行過程：設置隔離級別可重復讀
MySQL [test]> set tx_isolation='repeatable-read';
Query OK, 0 rows affected, 1 warning (0.00 sec)
# 開啟事務
MySQL [test]> start transaction;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
# 更新數據，直接提交
MySQL [test]> update account set balance = balance - 100 where id = 1;
Query OK, 1 row affected (0.00 sec)
Rows matched: 1 Changed: 1 Warnings: 0

MySQL [test]> commit;
Query OK, 0 rows affected (0.01 sec)
# 再次開啟事務
MySQL [test]> start transaction;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
# 插入一條數據
MySQL [test]> insert into account(id,balance) values (4,1000);
Query OK, 1 row affected (0.01 sec)
MySQL [test]> commit;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)

最後一種串行化：set tx_isolation=’serializable’;可自行驗證，能解決上面所有問題，但是一般不會用到的，保證一致性的同時帶來的是性能大幅度下降，並發性極低，默認是可重復讀。

通過隔離級別在一定程度上能處理事務並發的問題，除此之外還有其他的手段，後續會再次探究。

以上就是全面解析MySQL中的隔離級別的詳細內容，更多關於MySQL 隔離級別的資料請關註WalkonNet其它相關文章！

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