温馨提示×

温馨提示×

您好,登录后才能下订单哦!

密码登录×
登录注册×
其他方式登录
点击 登录注册 即表示同意《亿速云用户服务条款》

详谈事务的几大特点

发布时间:2020-04-14 00:06:26 来源:网络 阅读:262 作者:小止1995 栏目:数据库

Transaction 也就是所谓的事务了,通俗理解就是一件事情。从小,父母就教育我们,做事情要有始有终,不能半途而废。 事务也是这样,不能做一般就不做了,要么做完,要么就不做。也就是说,事务必须是一个不可分割的整体,就像我们在化学课里学到的原子,原子是构成物质的最小单位。于是,人们就归纳出事务的第一个特性:原子性(Atomicity)。我靠,一点都不神秘嘛。


特别是在数据库领域,事务是一个非常重要的概念,除了原子性以外,它还有一个极其重要的特性,那就是:一致性(Consistency)。也就是说,执行完数据库操作后,数据不会被破坏。打个比方,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 账户没有加钱吧。如果出现了这类事情,您一定会非常气愤,什么 diao 银行啊!


当我们编写了一条 update 语句,提交到数据库的一刹那间,有可能别人也提交了一条 delete 语句到数据库中。也许我们都是对同一条记录进行操作,可以想象,如果不稍加控制,就会出×××烦来。我们必须保证数据库操作之间是“隔离”的(线程之间有时也要做到隔离),彼此之间没有任何干扰。这就是:隔离性(Isolation)。


要想真正的做到操作之间完全没有任何干扰是很难的,于是乎,每天上班打酱油的数据库专家们,开始动脑筋了,“我们要制定一个规范,让各个数据库厂商都支持我们的规范!”,这个规范就是:事务隔离级别(Transaction Isolation Level)。能定义出这样牛逼的规范真的挺不容易的,其实说白了就四个级别:


  1. READ_UNCOMMITTED

  2. READ_COMMITTED

  3. REPEATABLE_READ

  4. SERIALIZABLE

千万不要去翻译,那只是一个代号而已。从上往下,级别越来越高,并发性越来越差,安全性越来越高,反之则反。


当我们执行一条 insert 语句后,数据库必须要保证有一条数据永久地存放在磁盘中,这个也算事务的一条特性, 它就是:持久性(Durability)。


归纳一下,以上一共提到了事务的 4 条特性,把它们的英文单词首字母合起来就是:ACID,这个就是传说中的“事务 ACID 特性”!

这四个家伙当中,谁才是老大?


其实想想也就清楚了:原子性是基础,隔离性是手段,持久性是目的,真正的老大就是一致性。数据不一致了,就相当于“江湖乱套了,流氓戴胸罩”。所以说,这三个小弟都是跟着“一致性”这个老大混,为他全心全意服务。


这四个家伙当中,其实最难理解的反倒不是一致性,而是隔离性。因为它是保证一致性的重要手段,是工具,使用它不能有半点差池,否则后果自负!

事务并发所引起的跟读取数据有关的问题,各用一句话来描述一下:

   1.脏读:事务 A 读取了事务 B 未提交的数据,并在这个基础上又做了其他操作。

首先看看“脏读”,看到“脏”这个字,我就想到了恶心、肮脏。数据怎么可能脏呢?其实也就是我们经常说的“垃圾数据”了。比如说,有两个事务,它们在并发执行(也就是竞争)。

余额应该为 1500 元才对!请看 T5 时间点,事务 A 此时查询余额为 0 元,这个数据就是脏数据,它是事务 B 造成的,明显事务没有进行隔离,渗过来了,乱套了。

 2.不可重复读:事务 A 读取了事务 B 已提交的更改数据。

事务 A 其实除了查询了两次以外,其他什么事情都没有做,结果钱就从 1000 变成 0 了,这就是重复读了。可想而知,这是别人干的,不是我干的。其实这样也是合理的,毕竟事务 B 提交了事务,数据库将结果进行了持久化,所以事务 A 再次读取自然就发生了变化。

这种现象基本上是可以理解的,但在有些变态的场景下却是不允许的。毕竟这种现象也是事务之间没有隔离所造成的,但我们对于这种问题,似乎可以忽略。

 3.幻读:事务 A 读取了事务 B 已提交的新增数据。

银行工作人员,每次统计总存款,都看到不一样的结果。不过这也确实也挺正常的,总存款增多了,肯定是这个时候有人在存钱。但是如果银行系统真的这样设计,那算是玩完了。这同样也是事务没有隔离所造成的,但对于大多数应用系统而言,这似乎也是正常的,可以理解,也是允许的。银行里那些恶心的那些系统,要求非常严密,统计的时候,甚至会将所有的其他操作给隔离开,这种隔离级别就算非常高了

第一条是坚决抵制的,后两条在大多数情况下可不作考虑。

这就是为什么必须要有事务隔离级别这个东西了,它就像一面墙一样,隔离不同的事务.

向AI问一下细节

免责声明:本站发布的内容(图片、视频和文字)以原创、转载和分享为主,文章观点不代表本网站立场,如果涉及侵权请联系站长邮箱:is@yisu.com进行举报,并提供相关证据,一经查实,将立刻删除涉嫌侵权内容。

AI