[MySQL]对于事务并发处理带来的问题,脏读、不可重复读、幻读的理解
一、缘由
众所周知MySQL从5.5.8开始,Innodb就是默认的存储引擎,Innodb最大的特点是:支持事务、支持行级锁。
既然支持事务,那么就会有处理并发事务带来的问题:更新丢失、脏读、不可重复读、幻读;相应的为了解决这四个问题,
就产生了事务隔离级别:未提交读(Read uncommitted),已提交读(Read committed),可重复读(Repeatable read),可序列化(Serializable)。
之前在看事务隔离级别的时候,基本是一知半解。再次碰到,还是浆糊,所以这里打算彻底搞明白、清楚,也好后续的学习。
二、解决办法:
1、概念说明:
更新丢失:最后的更新覆盖了其他事务之前的更新,而事务之间并不知道,发生更新丢失。更新丢失,可以完全避免,应用对访问的数据加锁即可。
脏读:(针对未提交的数据)一个事务在更新一条记录,未提交前,第二个事务读到了第一个事务更新后的记录,那么第二个事务就读到了脏数据,会产生对第一个未提交
数据的依赖。一旦第一个事务回滚,那么第二个事务读到的数据,将是错误的脏数据。
不可重复读:(读取数据本身的对比)一个事务在读取某些数据后的一段时间后,再次读取这个数据,发现其读取出来的数据内容已经发生了改变,就是不可重复读。
幻读:(读取结果集条数的对比)一个事务按相同的查询条件查询之前检索过的数据,确发现检索出来的结果集条数变多或者减少(由其他事务插入、删除的),类似产生幻觉。
2、不可重复读和幻读的区别:
不可重复读
重点是修改:同样的条件下,你读取过的数据,再次读取发现值不一样了。
例子:(只是为了说明区别,没有事务隔离级别约束)
事务1:Jack读取自己的工资为1000,事务并没有结束:
select salary from employee empId ="Jack";
事务2:财务人员修改了Jack的工资为2000,并提交事务(事务1不知道):
update employee set salary = 2000;
commit;
在事务1中,再次读取Jack的工资时,工资变为2000
select salary from employee empId ="Jack";
在一个事务中前后两次读取的结果值并不一致,导致了不可重读读
幻读
重点在于新增或者删除(数据条数的变化):同样条件下,第一次和第二次读出来的记录条数不一样。
例子:
目前工资为1000的员工有10人。
事务1:读取所有工资为1000的员工,事务进行中
select count(*) from employee where salary = 1000;
共读取到10条记录。
事务2:同时插入一条新的员工记录,工资也为1000
insert into employee(empId, salary) values('Tom', 1000);
commit;
事务1:再次读取所有工资为1000的员工
select count(*) from employee where salary = 1000;
共读取到了11条记录,这样就像产生了幻读。
三、事务隔离级别:
并发处理带来的问题中,更新丢失可以完全避免,由应用对数据加锁即可。脏读、不可重读度、幻读,其实都是数据库的一致性问题,必须由一定的事务隔离机制来解决。
其中一种方法是:不用加锁,通过一定的机制生成一个数据请求时间点的一致性快照,并用这个快照来提供一个界别的一致性读取。从用户的角度看,好像是数据库提偶拱了
统一数据的多个版本。这种技术叫做:数据库多版本并发控制,MVCC 多版本数据库。
事务隔离的本质是使事务在一定程度上串行化执行,显然和并发机制是矛盾的。数据库的事务隔离越严格,并发负作用越小,代价越高(影响并发访问了呗)。
为了解决隔离和并大的矛盾,IOS SQL92规定了4个隔离级别。(隔离==串行)
MySQL 默认的级别是:Repeatable read 可重复读。
[MySQL]对于事务并发处理带来的问题,脏读、不可重复读、幻读的理解的更多相关文章
- 数据库事务隔离级别 - 分析脏读 & 不可重复读 & 幻读
一 数据库事务的隔离级别 数据库事务的隔离级别有4个,由低到高依次为Read uncommitted .Read committed .Repeatable read .Serializable ,这 ...
- spring事务隔离级别以及脏读 不可重复读 幻影读
隔离级别 声明式事务的第二个方面是隔离级别.隔离级别定义一个事务可能受其他并发事务活动活动影响的程度.另一种考虑一个事务的隔离级别的方式,是把它想象为那个事务对于事物处理数据的自私程度. 在一个典型的 ...
- mysql系列:加深对脏读、脏写、可重复读、幻读的理解
关于相关术语的专业解释,请自行百度了解,本文皆本人自己结合参考书和自己的理解所做的阐述,如有不严谨之处,还请多多指教. 事务有四种基本特性,叫ACID,它们分别是: Atomicity-原子性,Con ...
- Java -- JDBC 事务处理, 事务的隔离级别 脏读 不可重复读 等...
1. 事务指逻辑上的一组操作,组成这组操作的各个单元,要不全部成功,要不全部不成功. 数据库开启事务命令 •start transaction 开启事务 •Rollback 回滚事务 •Commit ...
- MYSQL事件隔离级别以及复读,幻读,脏读的理解
一.mysql事件隔离级别 1未提交读(READUNCOMMITTED) 另一个事务修改了数据,但尚未提交,而本事务中的SELECT会读到这些未被提交的数据(脏读)( 隔离级别最低,并发性能高 ) 2 ...
- MySql的事务控制(TCL语言)
⒈事务 一个或一组sql语句组成一个执行单元,这个执行单元要么全部执行,要么全部不执行. ⒉事务的特性(ACID) 1.原子性(Atomicity):一个事务不可再分割,要么都执行要么都不执行. 2. ...
- Mysql事务,并发问题,锁机制-- 幻读、不可重复读--专题
1.什么是事务 事务是一条或多条数据库操作语句的组合,具备ACID,4个特点. 原子性:要不全部成功,要不全部撤销 隔离性:事务之间相互独立,互不干扰 一致性:数据库正确地改变状态后,数据库的一致性约 ...
- MySql各事务隔离级别及锁问题
聊事务隔离级别和锁问题之前首先得理解事务的隔离级别和共享锁及独占锁的概念: 事务的隔离级别: 脏读 不可重复读 幻读 Read uncommitted √ √ √ Read committed × ...
- MySQL事务(脏读、不可重复读、幻读)
1. 什么是事务? 是数据库操作的最小工作单元,是作为单个逻辑工作单元执行的一系列操作:这些操作作为一个整体一起向系统提交,要么都执行.要么都不执行:事务是一组不可再分割的操作集合(工作逻辑单元): ...
随机推荐
- 012 Spark在IDEA中打jar包,并在集群上运行(包括local模式,standalone模式,yarn模式的集群运行)
一:打包成jar 1.修改代码 2.使用maven打包 但是目录中有中文,会出现打包错误 3.第二种方式 4.下一步 5.下一步 6.下一步 7.下一步 8.下一步 9.完成 二:在集群上运行(loc ...
- P1590 失踪的7
P1590 失踪的7进制转换的题目,如果把一个10进制的数当成9进制,相当于没有9这个数字,题目失踪了7,但是无所谓.如果当前的大于7,它就跳过了一个数字,向左移动1位. #include<io ...
- css文字效果(文字剪贴蒙版,text-shodow的应用,文字排版等…)
.katex { display: inline-block; text-align: initial; } .katex { font-family: Consolas, Inconsolata, ...
- python 批量替换文件名
你要是这样学习看到这种恶心不, 需求来了,批量替换文件名 movie_name = os.listdir('H:\妙味课堂') # 获取所有的文件名列表 # Node+TS+Koa+vue[编程开发] ...
- 【随笔】Android应用市场搜索优化(ASO)
参考了几篇网上的关于Android应用市场搜索优化(ASO)的分析,总结几点如下: 优化关键字:举例目前美团酒店在各Android市场上的关键字有“美团酒店.钟点房.团购.7天”等等,而酒店类竞对在“ ...
- VB定义变量
定义变量可以使用显式或隐式两种方式定义: 1.显式定义:Dim 变量名 As 类型 2.隐式定义:使用类型说明符 类型说明符如下: %——整型 &——长整型 !——单精度浮点数 #——双精度浮 ...
- 深入理解 Array.prototype.map()
深入理解 Array.prototype.map() map() 方法创建一个新数组,其结果是该数组中的每个元素都调用一个提供的函数后返回的结果. 语法 let new_array = arr.map ...
- Codeforces.914D.Bash and a Tough Math Puzzle(线段树)
题目链接 \(Description\) 给定一个序列,两种操作:一是修改一个点的值:二是给一个区间\([l,r]\),问能否只修改一个数使得区间gcd为\(x\). \(Solution\) 想到能 ...
- UVA.12230.Crossing Rivers(期望)
题目链接 /* 到达一条河时,船在河中的位置是随机的,所以船到达岸边需要的时间在 0~2l/v 均匀分布,所以船到岸的期望为 (0+2l/v)/2 过河需要 l/v 的时间,所以过一条河总的期望为 ( ...
- Python3基础系列——枚举类型大揭秘
为什么使用枚举 枚举类型是定义常量的一种最优选择. 常量的广义概念是:不变化的量 对于常量的通俗比喻--如同大山不被轻而易举地改变 地球上的重力加速度到海枯石烂也会改变 人们使用的常量是时间不很漫长的 ...