一文了解MySQL事务隔离级别

 更新时间:2022年07月05日 10:26:37   作者:​ Java中文社群 ​  
这篇文章主要介绍了一文了解MySQL事务隔离级别,MySQL 事务隔离级别是为了解决并发事务互相干扰的问题的,文章介绍 4 种事物隔离,需要的小伙伴可以学习一下

前言

MySQL 事务隔离级别是为了解决并发事务互相干扰的问题的,MySQL 事务隔离级别总共有以下 4 种:

  • READ UNCOMMITTED:读未提交。
  • READ COMMITTED:读已提交。
  • REPEATABLE READ:可重复读。
  • SERIALIZABLE:序列化。

1.四种事务隔离级别

1.1 READ UNCOMMITTED

读未提交,也叫未提交读,该隔离级别的事务可以看到其他事务中未提交的数据。该隔离级别因为可以读取到其他事务中未提交的数据,而未提交的数据可能会发生回滚,因此我们把该级别读取到的数据称之为脏数据,把这个问题称之为脏读。

1.2 READ COMMITTED

读已提交,也叫提交读,该隔离级别的事务能读取到已经提交事务的数据,因此它不会有脏读问题。但由于在事务的执行中可以读取到其他事务提交的结果,所以在不同时间的相同 SQL 查询中,可能会得到不同的结果,这种现象叫做不可重复读。

1.3 REPEATABLE READ

可重复读,MySQL 默认的事务隔离级别。可重复读可以解决“不可重复读”的问题,但还存在幻读的问题。所谓的幻读指的是,在同一事务的不同时间使用相同 SQL 查询时,会产生不同的结果。例如,一个 SELECT 被执行了两次,但是第二次返回了第一次没有返回的一行,那么这一行就是一个“幻像”行。

注意:幻读和不可重复读的侧重点是不同的,不可重复读侧重于数据修改,两次读取到的同一行数据不一样;而幻读侧重于添加或删除,两次查询返回的数据行数不同。

1.4 SERIALIZABLE

序列化,事务最高隔离级别,它会强制事务排序,使之不会发生冲突,从而解决了脏读、不可重复读和幻读问题,但因为执行效率低,所以真正使用的场景并不多。

1.5 小结

简单总结一下,MySQL 中的事务隔离级别就是为了解决脏读、不可重复读和幻读等问题的,这 4 种隔离级别与这 3 个问题之间的对应关系如下:

事务隔离级别脏读不可重复读幻读
读未提交(READ UNCOMMITTED)
读已提交(READ COMMITTED)×
可重复读(REPEATABLE READ)××
串行化(SERIALIZABLE)×××

2.并发事务中的问题

并发事务中存在以下 3 个问题。

2.1 脏读

一个事务读取到了另一个事务为提交保存的数据,之后此事务进行了回滚操作,从而导致第一个事务读取了一个不存在的脏数据。

2.2 不可重复读

在同一个事务中,同一个查询在不同的时间得到了不同的结果。例如事务在 T1 读取到了某一行数据,在 T2 时间重新读取这一行时候,这一行的数据已经发生修改,所以再次读取时得到了一个和 T1 查询时不同的结果。

2.3 幻读

MySQL 对幻读的定义如下:

The so-called phantom problem occurs within a transaction when the same query produces different sets of rows at different times. For example, if a SELECT is executed twice, but returns a row the second time that was not returned the first time, the row is a “phantom” row.

官方文档:翻译为中文是:同一个查询在不同时间得到了不同的结果,这就是事务中的幻读问题。例如,一个 SELECT 被执行了两次,但是第二次返回了第一次没有返回的一行,那么这一行就是一个“幻像”行。

3.隔离级别实战

3.1 查询事务隔离级别

查看全局 MySQL 事务隔离级别和当前会话的事务隔离级别的 SQL 如下:

select @@global.tx_isolation,@@tx_isolation; 

以上 SQL 执行结果如下图所示: 

3.2 设置事务隔离级别

每个连接到 MySQL 的客户端可以单独设置事务的隔离级别,MySQL 可以使用以下 SQL 设置当前连接(客户端)的事务隔离级别:

set session transaction isolation level 事务隔离级别;

其中事务隔离级别有 4 个值:

  • READ UNCOMMITTED
  • READ COMMITTED
  • REPEATABLE READ
  • SERIALIZABLE

3.3 脏读问题

一个事务读取到了另一个事务为提交保存的数据,之后此事务进行了回滚操作,从而导致第一个事务读取了一个不存在的脏数据。接下来,我们使用 SQL 来演示一下脏读问题。

正式开始之前,先创建一个测试表:

-- 创建一个城市表
drop table if exists city;
create table city(
    id int primary key auto_increment,
    name varchar(250) not null
);

脏读的执行顺序如下: 

 脏读的执行 SQL 和执行顺序如下:

  • 客户端 A:set session transaction isolation level read uncommitted;
  • 客户端 A:start transaction;
  • 客户端 B:start transaction;
  • 客户端 B:insert into city(name) values('西安');
  • 客户端 A:select * from city;
  • 客户端 B:rollback;
  • 客户端 A:select * from city;

对应的执行结果如下图所示: 

 从上述结果可以看出,当把客户端 A 设置为读未提交的事务隔离级别后,客户端 A 可以读取到其他事务未提交的数据,当其他事务回滚之后,客户端 A 读取的数据就成了脏数据,这就是脏读,也就是读未提交的事务隔离级别中存在脏读的问题

3.4 不可重复读问题

在同一个事务中,同一个查询在不同的时间得到了不同的结果。例如事务在 T1 读取到了某一行数据,在 T2 时间重新读取这一行时候,这一行的数据已经发生修改,所以再次读取时得到了一个和 T1 查询时不同的结果。

不可重复读的执行顺序如下: 

 不可重复读的执行 SQL 和执行顺序如下:

  • 客户端 A:set session transaction isolation level read committed;
  • 客户端 A:start transaction;
  • 客户端 A:select * from city where id=1;
  • 客户端 B:start transaction;
  • 客户端 B:update city set name='长安' where id=1;
  • 客户端 B:commit;
  • 客户端 A:select * from city where id=1;

对应执行的结果如下图所示: 

 从上述结果中可以看出,客户端 A 被设置了读已提交的事务隔离级别之后,使用同样的 SQL 两次读取到的同一条数据,内容是不一样的,这就是不可重复读。也就是读已提交的事务隔离级别中,可能存在不可重复读的问题

3.5 幻读问题

同一个查询在不同时间得到了不同的结果,这就是事务中的幻读问题。例如,一个 SELECT 被执行了两次,但是第二次返回了第一次没有返回的一行,那么这一行就是一个“幻像”行。

幻读的执行顺序如下: 

 幻读的执行 SQL 和执行顺序如下: 客户端 A:set session transaction isolation level repeatable read; 客户端 A:start transaction; 客户端 A:select * from city where id<5; --查询出1条数据 客户端 B:start transaction; 客户端 B:insert into city(id,name) values(2,'北京'); 客户端 B:commit; 客户端 A:update city set name='京城' where id=2; 客户端 A:select * from city where id<5; --查询出2条数据 对应执行的结果如下图所示: 

 从上述结果可以看出,客户端 A 被设置了可重复读的事务隔离级别之后,使用相同的 SQL 却查询出了一样的结果,第一次查询出了一条数据,而第二次查询出了两条数据,多出来的这行数据就叫做“幻像”行,因此我们可以得出结果,在可重复读中可能会存在幻读的问题

总结

MySQL 中有 4 种事务隔离级别:读未提交(存在脏读/不可重复读/幻读问题)、读已提交(存在不可重复读/幻读问题)、可重复读(存在幻读问题)和序列化,其中可重复读是 MySQL 默认的事务隔离级别。脏读是读到了其他事务未提交的数据,不可重复读是读到了其他事务修改的数据,而幻读则是读取到了其他事务新增或删除的“幻像”行数据。

到此这篇关于一文了解MySQL事务隔离级别的文章就介绍到这了,更多相关 MySQL事务隔离级别内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家!

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