当并发控制遇上餐厅!让你彻底搞懂MySQL脏读、不可重复读、幻读和丢失更新
目录
- 1. 环境准备:创建“账户”餐厅
- 表结构解析
- 初始数据
- 2. 并发异常问题大揭秘
- 2.1 脏读(Dirty Read)
- 2.2 不可重复读(Non-Repeatable Read)
- 2.3 幻读(Phantom Read)
- 2.4 丢失更新(Lost Update)
- 3. 事务隔离级别全景图
- InnoDB 的默认隔离级别
- 4. 总结与建议
- 参考
并发控制在数据库世界中就像是一家繁忙的餐厅,厨师、服务员和顾客需要紧密协作,才能确保每个人都满意,餐厅运转顺畅。然而,有时会出现一些“意外情况”——这就是所谓的并发异常问题。通过您提供的SQL代码,让我们深入探讨这些并发异常问题,看看它们如何在数据库中“捣乱”,以及如何有效应对。
1. 环境准备:创建“账户”餐厅
首先,创建一个名为 account_t
的表,就像餐厅的菜单,记录了不同账户的信息:
DROP TABLE IF EXISTS `account_t`;
CREATE TABLE `account_t` (`id` INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,`name` VARCHAR(255) DEFAULT NULL,`money` INT(11) DEFAULT 0,PRIMARY KEY (`id`),KEY `idx_name` (`name`)
) ENGINE=INNODB AUTO_INCREMENT=0 DEFAULT CHARSET=utf8;ROLLBACK;
INSERT INTO `account_t` VALUES (7, 'M', 1000), (1, 'C', 1000), (2, 'B', 1000), (3, 'A', 1000);
表结构解析
- 表名:
account_t
(如同餐厅的“账户”列表) - 字段:
id
:每个账户的唯一编号,类似菜单上的菜品编号。name
:账户名,相当于菜品名称,配有索引idx_name
方便查找。money
:账户余额,默认值为0,类似每道菜的价格。
初始数据
插入了四条记录,就像菜单上有四道菜:
id | name | money |
---|---|---|
7 | M | 1000 |
1 | C | 1000 |
2 | B | 1000 |
3 | A | 1000 |
2. 并发异常问题大揭秘
接下来,讨论数据库中的“四大并发异常”:脏读、不可重复读、幻读和丢失更新。这些异常问题如同餐厅中的各种混乱场景,影响着数据的一致性。
2.1 脏读(Dirty Read)
比喻:服务员小张刚记下了顾客A的订单,但还未传给厨房。此时,另一个服务员小李看到这个未确认的订单,开始准备菜品。如果小张后来取消订单,小李已经浪费材料了。
定义:一个事务读取了另一个事务未提交的数据修改。如果另一个事务回滚,读取到的数据就是“脏数据”。
隔离级别:READ UNCOMMITTED
允许脏读。
代码解析:
SET TRANSACTION ISOLATION LEVEL READ UNCOMMITTED;
BEGIN-- 事务1:增加A和B的余额UPDATE account_t SET money = money + 100 WHERE name = 'A';UPDATE account_t SET money = money + 100 WHERE name = 'B';COMMIT;-- 事务2:读取A和B的余额-- SELECT money FROM account_t WHERE name = 'A';-- SELECT money FROM account_t WHERE name = 'B';-- COMMIT
情景说明:
- 事务1:正在给A和B的账户加钱,但尚未提交。
- 事务2:在事务1提交前读取A和B的余额。由于隔离级别为
READ UNCOMMITTED
,事务2可以读取到事务1未提交的“脏数据”。
潜在问题:
- 如果事务1回滚,事务2读取的数据将是无效的,导致数据不一致。
解决办法:
- 使用更高的隔离级别,如
READ COMMITTED
,以防止脏读。
2.2 不可重复读(Non-Repeatable Read)
比喻:顾客B在餐厅里点了一道菜,第一次查看账单时显示价格为100元。过一会儿,厨师决定调整价格,账单显示价格变成了90元。顾客B看到两次账单价格不一致,感到困惑。
定义:一个事务在同一事务中多次读取同一数据时,结果可能不同,因为其他事务在此期间修改并提交了该数据。
隔离级别:READ COMMITTED
允许不可重复读。
代码解析:
SET TRANSACTION ISOLATION LEVEL READ COMMITTED;
BEGIN-- 事务2:第一次读取A的余额SELECT money FROM account_t WHERE name = 'A';-- 事务1:减少A的余额UPDATE account_t SET money = money - 100 WHERE name = 'A';COMMIT;-- 事务2:再次读取A的余额-- SELECT money FROM account_t WHERE name = 'A';-- COMMIT
情景说明:
- 事务2:第一次读取A的余额,假设为1000元。
- 事务1:减少A的余额100元,余额变为900元并提交。
- 事务2:在同一事务中再次读取A的余额,发现余额变为900元。
潜在问题:
- 事务2在同一事务中两次读取同一数据时,结果不一致,可能导致逻辑错误。
解决办法:
- 使用
REPEATABLE READ
隔离级别,确保事务内多次读取相同数据时结果一致。
2.3 幻读(Phantom Read)
比喻:顾客C在查看餐厅菜单时,第一次看到菜单上有3道菜。过了一会儿,厨师突然新增了一道菜。顾客C再次查看菜单时,发现多了一道新菜,感到惊讶。
定义:一个事务在读取一组满足条件的记录时,另一个事务插入或删除了满足相同条件的记录,导致前一个事务的结果集在不同时间点读取时不一致。
隔离级别:REPEATABLE READ
旨在防止幻读,但具体表现取决于数据库的实现。
代码解析:
SET TRANSACTION ISOLATION LEVEL REPEATABLE READ;
BEGIN-- 事务2:第一次读取id >= 2的记录-- SELECT * FROM account_t WHERE id >= 2;-- 事务1:插入一条新记录INSERT INTO account_t(id, name, money) VALUES (4, 'D', 1000);COMMIT;-- 事务2:再次读取id >= 2的记录-- SELECT * FROM account_t WHERE id >= 2;-- COMMIT;DELETE FROM account_t WHERE id = 4;
情景说明:
- 事务2:第一次读取
id >= 2
的记录,假设有id=2,3,7。 - 事务1:插入一条新的记录id=4。
- 事务2:在同一事务中再次读取
id >= 2
的记录,理论上不应看到新插入的id=4,但实际表现可能因数据库实现不同而异。
潜在问题:
- 如果
REPEATABLE READ
没有完全防止幻读,事务2可能看到不同的结果集,导致逻辑错误。
解决办法:
- 使用更高的隔离级别
SERIALIZABLE
,或确保数据库正确使用锁机制防止幻读。
2.4 丢失更新(Lost Update)
比喻:两位服务员同时记下顾客D的订单,但各自记错了价格。第一个服务员将价格更新为900元,第二个服务员将价格更新为1100元。最终,只有最后一个更新生效,导致最初的价格调整丢失。
定义:两个事务同时读取同一数据并基于该数据进行更新,导致其中一个事务的更新被另一个事务覆盖,造成数据丢失。
隔离级别:REPEATABLE READ
本身不直接防止丢失更新,需要额外的锁机制或使用乐观锁。
代码解析:
SET TRANSACTION ISOLATION LEVEL REPEATABLE READ;
BEGIN-- 事务1:读取A的余额SELECT money FROM account_t WHERE name = 'A';-- 事务2:读取A的余额-- SELECT money FROM account_t WHERE name = 'A';-- 事务2:更新A的余额为1100-- UPDATE account_t SET money = 1100 WHERE name = 'A';-- COMMIT;-- 事务1:更新A的余额为900UPDATE account_t SET money = 900 WHERE name = 'A';COMMIT;
情景说明:
- 事务1和事务2:同时读取A的余额,都是1000元。
- 事务2:将A的余额更新为1100元并提交。
- 事务1:将A的余额更新为900元并提交,覆盖了事务2的更新。
潜在问题:
- 最终A的余额为900元,事务2的更新被丢失,导致数据不一致。
解决办法:
- 使用显式锁,如
SELECT ... FOR UPDATE
,在读取数据时锁定行,防止其他事务同时更新。 - 实现乐观锁机制,如在表中添加版本号字段,通过版本号检查更新冲突。
- 提高隔离级别至
SERIALIZABLE
,强制事务顺序执行,避免更新覆盖。
3. 事务隔离级别全景图
为了更好地理解这些并发异常,以下是SQL标准中定义的四种事务隔离级别,它们如同餐厅管理的不同规则,影响着事务间的互动:
-
READ UNCOMMITTED:
- 特点:允许脏读、不可重复读和幻读。
- 场景:适合对数据一致性要求不高,但需要高并发性能的应用。
- 比喻:餐厅不严格管理订单,服务员可以随意查看和修改未确认的订单。
-
READ COMMITTED:
- 特点:防止脏读,但仍允许不可重复读和幻读。
- 场景:常见的默认隔离级别,如Oracle数据库。
- 比喻:服务员只能查看已经确认的订单,但仍可能在处理过程中看到价格变化。
-
REPEATABLE READ:
- 特点:防止脏读和不可重复读,但在某些实现下仍可能允许幻读。
- 场景:MySQL的InnoDB默认隔离级别,通过间隙锁进一步防止幻读。
- 比喻:一旦服务员确认了订单,其他服务员不能随意修改,但新增的订单(幻影订单)可能仍然会出现。
-
SERIALIZABLE:
- 特点:最高的隔离级别,完全防止脏读、不可重复读和幻读。
- 场景:对数据一致性要求极高的应用,如金融系统。
- 比喻:餐厅实行严格的订单处理,每次只能处理一个订单,确保绝对一致性,但可能牺牲了一部分效率。
InnoDB 的默认隔离级别
在MySQL中,InnoDB存储引擎的默认隔离级别是 REPEATABLE READ
。通过使用行级锁和间隙锁(next-key locks),InnoDB有效地防止了大多数并发异常。然而,理解和正确配置隔离级别对于确保数据一致性和系统性能至关重要。
4. 总结与建议
并发异常问题如同餐厅中的各种突发情况,了解并正确应对这些问题,才能确保数据的一致性和系统的稳定性。以下是一些关键建议,帮助在数据库设计和应用开发中游刃有余:
-
选择合适的隔离级别:根据应用需求,平衡数据一致性和系统性能。对于需要高度一致性的场景,选择更高的隔离级别。
-
使用显式锁机制:在可能发生丢失更新的场景中,使用
SELECT ... FOR UPDATE
或其他锁机制,确保事务的排他性访问。 -
实现乐观锁:在高并发场景下,使用乐观锁(如版本号控制)可以减少锁争用,提高系统性能,同时防止丢失更新。
-
测试并发场景:在开发阶段,通过模拟并发事务,测试和验证系统在不同隔离级别下的行为,确保业务逻辑的正确性。
通过这些措施,能够有效地管理和控制并发事务,就像一位经验丰富的餐厅经理,确保餐厅高效运转,顾客满意而归。
参考
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