数据库的隔离级别与丢失更新、脏读、不可重复读、幻读详解

         因为互联网应用时刻面对着高并发的环境，如商品库存，时刻都是多个线程共享的数据，这样就会在多线程的环境中扣减商品库存。对于数据库而言，就会出现多个事务同时访问同一记录的情况，这样会引起数据出现不一致的情况，这便是数据库的丢失更新（Lost Update）问题。在了解丢失更新之前，让我们回顾下有关数据库事务的基本知识。

            数据库事务具有以下4个基本特征，分别是：原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔离性（Isolation）、持久性（Duration），简称ACID。

1、原子性（Atomicity）：

     指事务必须是一个原子的操作序列单元。事务中包含的各项操作在一次执行过程中，只允许出现两种状态之一。

     任何一项操作都会导致整个事务的失败，同时其它已经被执行的操作都将被撤销并回滚，只有所有的操作全部成功，整个事务才算是成功完成。

2、一致性（Consistency）：

      指事务的执行不能破坏数据库数据的完整性和一致性，一个事务在执行之前和执行之后，数据库都必须处以一致性状态。

      比如：如果从A账户转账到B账户，不可能因为A账户扣了钱，而B账户没有加钱。

3、隔离性（Isolation）：

     指在并发环境中，并发的事务是互相隔离的，一个事务的执行不能被其它事务干扰。也就是说，不同的事务并发操作相同的数据时，每个事务都有各自完整的数据空间。一个事务内部的操作及使用的数据对其它并发事务是隔离的，并发执行的各个事务是不能互相干扰的。

4、持久性（Duration）：

     指事务一旦提交后，数据库中的数据必须被永久的保存下来。即使服务器系统崩溃或服务器宕机等故障。只要数据库重新启动，那么一定能够将其恢复到事务成功结束后的状态。

1、读锁：也称为共享锁（S锁），用于不更改或不更新数据的操作（只读操作），如 SELECT 语句。

如果事务T对数据A加上共享锁后，则其他事务只能对数据A再加共享锁，不能加排他锁。获准共享锁的事务只能读数据，不能修改数据。

2、写锁：也称为排他锁（X锁），用于数据修改操作，例如 INSERT、UPDATE 或 DELETE。确保不会同时对同一资源进行多重更新。

如果事务T对数据A加上排他锁后，则其他事务不能再对A加任任何类型的封锁。获准排他锁的事务既能读数据，又能修改数据。

扩展阅读：如何理解互斥锁、条件锁、读写锁以及自旋锁？

3、乐观锁(Optimistic Lock)：每次去拿数据的时候都认为别人不会修改，所以不会上锁，但是在更新的时候会判断一下在此期间别人有没有去更新这个数据，可以使用版本号等机制。乐观锁适用于多读的应用类型，这样可以提高吞吐量，像数据库提供的类似于write_condition机制，其实都是提供的乐观锁。在Java中java.util.concurrent.atomic包下面的原子变量类就是使用了乐观锁的一种实现方式CAS实现的。

4、乐观锁(Optimistic Lock)：总是假设最坏的情况，每次去拿数据的时候都认为别人会修改，所以每次在拿数据的时候都会上锁，这样别人想拿这个数据就会阻塞直到它拿到锁。传统的关系型数据库里边就用到了很多这种锁机制，比如行锁，表锁等，读锁，写锁等，都是在做操作之前先上锁。再比如Java里面的同步原语synchronized关键字的实现也是悲观锁。

5、行锁：每次操作锁住一行数据（即一行记录）。

缺点：开销大，加锁慢；会出现死锁。                 优点：锁定粒度最小，发生锁冲突的概率最低，并发度也最高。

6、表锁：每次操作锁住整张表。

优点：开销小，加锁快；不会出现死锁。             缺点：锁定粒度大，发生锁冲突的概率最高，并发度最低。

注：什么是死锁和如何解决死锁

在多个事务同时操作数据库的情况下，会引发丢失更新的场景。比如，电商有一种商品，在疯狂抢购（如秒杀）中，会出现多个事务同时访问商品库存的场景，这样就会产生丢失更新。一般而言，存在两种类型的丢失更新，接下来让我们从一个例子中了解他们。

假设一种商品的库存数量还有100，每次抢购都只能抢购1件商品，那么在抢购中就可能出现下表中的情况。

从上表中可以看到，T5时刻事务1回滚，导致原本库存为99的变为了100，这导致事务2的提交结果丢失了。

类似地，对于这样一个事务回滚另一个事务提交而引发的数据不一致的情况，我们称之为第一类丢失更新。（既事务回滚导致的另一个事务的更新丢失）

对于第一类丢失更新，因为目前大部分数据库已经解决了，所以我们不对此进行深入讨论。接下来，我们来看看什么是第二类丢失更新。

注意T5时刻提交的事务。因为在事务1中，无法感知事务2的操作，这样它就不知道事务2已经修改过了数据，因此它依旧认为只是发生了一笔业务，所以库存变成了99，这导致事务2提交的结果丢失。

像这样，多个事务都提交而引发的丢失更新称为第二类丢失更新。（即事务A覆盖事务B已经提交的数据，造成的丢失更新）

为了克服第二类丢失更新，数据库提出了事务之间的隔离级别的概念，下面，让我们详细看看事务的隔离级别。

未提交读是最低的隔离级别，其含义是允许一个事务读取另外一个事务没有提交的数据。这是一种危险的隔离级别，所以一般在我们实际的开发中应用不广，但是它的优点在于并发能力高，适用于那些对数据一致性没有要求而追求高并发的场景，他的最大坏处是出现脏读。

上表的T3时刻，因为采用未提交读，所以事务2可以读取事务1未提交的库存数据（库存为1），这里当它扣减库存后提交，数据库将保存此数据为0。当事务1回滚时，结果仍然为0。很显然，这是错误的，发生了脏读现象。

脏读：A事务读取B事务尚未提交的更改数据，并在这个数据的基础上进行操作，这时候如果事务B回滚，那么A事务读到的数据是不被承认的。

为了克服脏读的问题，数据库隔离级别提供了读写提交（READ COMMITTED）

读写提交隔离级别，是指一个事务只能读取另外一个事务已经提交的数据，不能读取未提交的数据。

（相当于加了个读锁，当我在读取数据时候，其他事物只能读取，不能修改（数据库中的）数据。）=》这样形容有点不大准确。

在T3时刻，由于采用了读写提交的隔离级别，所以事务2不能读取到事务1中未提交的数据，因此解决了脏读问题。但是，读写提交也会导致下面的问题：

在T3时刻事务2读取库存时候，因为事务1未提交事务，所以读出的库存为1，于是事务2认为当前可扣减库存。当时当T4时刻，事务1提交事务后，在T5时刻，事务2会发现扣减失败。像这样的问题，叫做不可重复读。

不可重复读是指A事务读取到了B事务已经提交的更改数据，在同个时间段内，两次查询的结果不一致。

为了克服这个不足，数据库的隔离级别进一步提出了可重复读的隔离级别。

可重复读的目标是克服读写提交中出现的不可重复读的现象，因为在读写提交的时候，可能一些值的变化，影响当前事务的执行，如上诉的库存就是一个变化的值。接下来，让我们看看可重复读隔离级别是如何解决不可重复读的。

可以看到，事务2在T3时刻尝试读取库存，但是此时这个库存已经被事务1事先读取，锁住了（相当于加了个写锁，不允许其他事务读和写，实际上是使用行级锁，只锁住该行数据，不允许其他事务读写），所以这个时候数据库就阻塞了事务2的读取，直至事务1提交，事务2才能读取库存的值。此时，完美解决不可重复读问题。

但是这样也会引发新的问题——幻读。

 这便是幻读现象。幻读是指A事务读取B事务提交的新增数据，导致的幻读现象。

注意：幻读和不可重复读的区别：

        不可重复读是指读到了已经提交的事务的更改数据（修改或删除），幻读是指读到了其他已经提交事务的新增数据。对于这两种问题解决采用不同的办法。为了防止读到更改数据（解决不可重复读），只需对操作的数据添加行级锁，防止操作中的数据发生变化；而为了防止读到新增数据（解决幻读），往往需要添加表级锁，将整张表锁定，防止新增数据（oracle采用多版本数据的方式实现）。

串行化是数据库中最高的隔离级别，它要求所有的事务排队顺序执行，即事务只能一个接一个地处理，不能并发。所以它能完全保证数据的一致性。

隔离级别和可能发生的现象总结如下：

注意：事务的隔离级别和数据库并发性是成反比的，隔离级别越高，并发性越低。所以应该根据实际情况选择事务的隔离级别。

对于隔离级别，不同的数据库对其的支持也是不一样的。例如，Oracle只能支持读写提交和串行化，而MySQL则能够全部支持。对于Oracle默认的隔离级别为读写提交，MySQL则是可重复读。