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面试突击:说一下MySQL事务隔离级别?

The following article is from Java面试真题解析 Author 磊哥

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作者 | 磊哥

来源 | Java面试真题解析(ID:aimianshi666)转载请联系授权(微信ID:GG_Stone)


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:

  1. READ UNCOMMITTED:读未提交。
  2. READ COMMITTED:读已提交。
  3. REPEATABLE READ:可重复读。
  4. 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:https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/innodb-next-key-locking.html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(250not null
);

脏读的执行顺序如下:脏读的执行 SQL 和执行顺序如下:

  1. 客户端 A:set session transaction isolation level read uncommitted;
  2. 客户端 A:start transaction;
  3. 客户端 B:start transaction;
  4. 客户端 B:insert into city(name) values('西安');
  5. 客户端 A:select * from city;
  6. 客户端 B:rollback;
  7. 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:

  1. 客户端 A:set session transaction isolation level read committed;
  2. 客户端 A:start transaction;
  3. 客户端 A:select * from city where id=1;
  4. 客户端 B:start transaction;
  5. 客户端 B:update city set name='长安' where id=1;
  6. 客户端 B:commit;
  7. 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。

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