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MySQL事務隔離級別有哪些

發布時間:2021-07-26 15:34:40 來源:億速云 閱讀:134 作者:Leah 欄目:數據庫

這篇文章給大家介紹MySQL事務隔離級別有哪些,內容非常詳細,感興趣的小伙伴們可以參考借鑒,希望對大家能有所幫助。

說說事務的隔離級別吧?

老實說,事務隔離級別這個問題,無論是校招還是社招,面試官都愛問!然而目前網上很多文章,說句實在話啊,我看了后我都懷疑作者弄懂沒!因為他們對可重復讀(Repeatable Read)和串行化(serializable)的解析實在是看的我一頭霧水!

再加上很多書都說可重復讀解決了幻讀問題,比如《mysql技術內幕--innodb存儲引擎》等,不一一列舉了,因此網上關于事務隔離級別的文章大多是有問題的,所以再開一文說明!

本文所講大部分內容,皆有官網作為佐證,因此對本文內容你可以看完后,你完全可以當概念記在腦海里,除非官網的開發手冊是錯的,否則應當無誤!

另外,本文會重點說一下

可重復讀(Repeatable Read)是否真的解決幻讀的問題!

正文

開始我先提一下,根據事務的隔離級別不同,會有三種情況發生。即臟讀、不可重復讀、幻讀。這里我先不提這三種情況的定義,后面在講隔離級別的時候會補上。

這里,大家記住一點,根據臟讀、不可重復讀、幻讀定義來看(自己總結,官網沒有),有如下包含關系:

MySQL事務隔離級別有哪些 

那么,這張圖怎么理解呢?

即,如果發生了臟讀,那么不可重復讀和幻讀是一定發生的。因為拿臟讀的現象,用不可重復讀,幻讀的定義也能解釋的通。但是反過來,拿不可重復讀的現象,用臟讀的定義就不一定解釋的通了!

假設有表tx_tb如下,pId為主鍵

MySQL事務隔離級別有哪些 

讀未提交

即READ_UNCOMMITTED,其實這個從隔離名字就可以看出來,一個事務可以讀到另一個事務未提交的數據!為了便于說明,我簡單的畫圖說明!

MySQL事務隔離級別有哪些 

如圖所示,一個事務檢索的數據被另一個未提交的事務給修改了。

官網對臟讀定義的地址為https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/glossary.html#glos_dirty_read

其內容為

dirty read

An operation that retrieves unreliable data, data that was updated by another transaction but not yet committed.

翻譯過來就是

檢索操作出來的數據是不可靠的,是可以被另一個未提交的事務修改的!

你會發現,我們的演示結果和官網對臟讀的定義一致。根據我們最開始的推理,如果存在臟讀,那么不可重復讀和幻讀一定是存在的。

讀已提交

即READ_COMMITTED,這個也能看的出來,一個事務能讀到另一個事務已提交的數據!為了便于說明,我簡單的畫圖說明!

MySQL事務隔離級別有哪些 

如圖所示,一個事務檢索的數據只能被另一個已提交的事務修改。

官網對不可重復讀定義的地址為

https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/glossary.html#glos_non_repeatable_read

其內容為

non-repeatable read

The situation when a query retrieves data, and a later query within the same transaction retrieves what should be the same data, but the queries return different results (changed by another transaction committing in the meantime).

翻譯過來就是

一個查詢語句檢索數據,隨后又有一個查詢語句在同一個事務中檢索數據,兩個數據應該是一樣的,但是實際情況返回了不同的結果。(同時被另一個正在提交的事務修改了)!

ps:作者注,這里的不同結果,指的是在行不變的情況下(專業點說,主鍵索引沒變),但是主鍵索引指向的磁盤上的數據內容變了。如果主鍵索引變了,比如新增一條數據或者刪除一條數據,就不是不可重復讀。

顯然,我們這個現象符合不可重復讀的定義。下面,大家做一個思考:

  • 這個不可重復讀的定義,放到臟讀的現象里是不是也可以說的通。顯然臟讀的現象,也就是讀未提交的那個例子,是不是也符合在同一個事務中返回了不同結果!

  • 但是反過來就不一定通了,一個事務A中查詢兩次的結果在被另一個事務B改變的情況下,如果事務B未提交就改變了事務A的結果,就屬于臟讀,也屬于不可重復讀。如果該事務B提交了才改變事務A的結果,就不屬于臟讀,但屬于不可重復讀。

可重復讀

即REPEATABLE_READ。這里,我改變一下順序,先上幻讀的定義

官網對幻讀定義的地址為

https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/glossary.html#glos_phantom

phantom

A row that appears in the result set of a query, but not in the result set of an earlier query. For example, if a query is run twice within a transaction, and in the meantime, another transaction commits after inserting a new row or updating a row so that it matches the WHERE clause of the query.

翻譯過來就是

在一次查詢的結果集里出現了某一行數據,但是該數據并未出現在更早的查詢結果集里。例如,在一次事務里進行了兩次查詢,同時另一個事務插入某一行或更新某一行數據后(該數據符合查詢語句里where后的條件),并提交了!

好了,接下來上圖,大家自己評定該現象是否符合幻讀的定義  

MySQL事務隔離級別有哪些

顯然,該現象是符合幻讀的定義的。同一事務的兩次相同查詢出現不同行。下面,大家做一個思考:

  • 這個幻讀的定義,放到上面不可重復讀的現象里是不是也可以說的通。大家自行思考!

  • 反過來就不一定通了。事務第二次查詢出了一個數據,但是該數據并未出現在***次查詢的結果集里。如果該數據是修改數據,那么該現象既屬于不可重復讀,也屬于幻讀。如果該數據是新增或刪除的數據,那該現象就不屬于不可重復讀,但屬于幻讀。

接下來說一下,為什么很多文章都產生誤傳,說是可重復讀可以解決幻讀問題!原因出自官網的一句話

地址:https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/innodb-locking.html#innodb-record-locks

原文內容如下

By default, InnoDB operates in REPEATABLE READ transaction isolation level. In this case, InnoDB uses next-key locks for searches and index scans, which prevents phantom rows (see Section 14.7.4, “Phantom Rows”).

按照原本這句話的意思,應該是

InnoDB默認用了REPEATABLE READ。在這種情況下,使用next-key locks解決幻讀問題!

結果估計,某個國內翻譯人員翻著翻著變成了

InnoDB默認用了REPEATABLE READ。在這種情況下,可以解決幻讀問題!

然后大家繼續你抄我,我抄你,結果你懂的!

顯然,漏了"使用了next-key locks!"這個條件后,意思完全改變,我們在該隔離級別下執行語句

select * from tx_tb where pId >= 1;

是快照讀,是不加任何鎖的,根本不能解決幻讀問題,除非你用

select * from tx_tb where pId >= 1 lock in share mode;

這樣,你就用上了next-key locks,才能解決幻讀問題!

串行讀

即SERIALIZABLE_READ。在該隔離級別下,所有的select語句后都自動加上lock in share mode。因此,在該隔離級別下,無論你如何進行查詢,都會使用next-key locks。所有的select操作均為當前讀!

MySQL事務隔離級別有哪些 

OK,注意看上表紅色部分!就是因為在該隔離級別下使用了next-key locks,innodb將pId=1這條索引記錄,和(1,++∞)這個間隙鎖住了。其他事務要在這個間隙上插數據,就會阻塞,從而防止幻讀發生!

有的人會說,你這第二次查詢的結果,也變了啊,明顯和***次查詢結果不一樣啊?對此,我只能說,請看清楚啊。這是被自己的事務改的,不是被其他事物修改的。這不算是幻讀,也不是不可重復讀。

總結

上面羅里吧嗦一大堆,***來一個表格做總結吧,你面試答這個表就行。上面的一切是為了這張表做準備!

MySQL事務隔離級別有哪些

關于MySQL事務隔離級別有哪些就分享到這里了,希望以上內容可以對大家有一定的幫助,可以學到更多知識。如果覺得文章不錯,可以把它分享出去讓更多的人看到。

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