[MySQL]事务ACID详解

朴灿烈づ我的快乐病毒、 2024-04-01 19:23 94阅读 0赞

![8059f26d50cb48cdae44933612aedfcf.gif][]

--------------------

> ![c4304daa3a1846adadc000eea43efbf4.png][]专栏简介 :MySql数据库从入门到进阶.
> 
> ![1254c5b119a44cf0ae350489fb7736ad.png][]题目来源:leetcode,牛客,剑指offer.
> 
> ![4366a93aaa3142b5a0f16c7a2200339b.png][]创作目标:记录学习MySql学习历程
> 
> ![52a3437a932f4621b25533c330f7c6cb.png][]希望在提升自己的同时,帮助他人,,与大家一起共同进步,互相成长.
> 
> ![14aa2f0648ae44a299b8f9832af57d2c.png][]学历代表过去,能力代表现在,学习能力代表未来!

--------------------

## 目录 ##

1. 事务的概念

2. 事务的特性

3.事务控制语法

4. 事务并发异常

5. 事务隔离级别

--------------------

## 1. 事务的概念 ##

事务指逻辑上的一组操作, 组成这组操作的各个单元, 除非全部正确执行, 否则中间任何一个操作出现错误, 都会回滚(rollback)到数据最初的安全状态, 以保证不会对系统数据库造成错误的改动.

--------------------

## 2. 事务的特性 ##

谈到事务一般都是以下四点:

*  1.原子性(Atomicity)

> 过去原子被认为是分割的最小单位, 类比事务, 事务是一个不可分割的工作单位, 事务中的操作要么全部成功要么全部失败.

![1635860902804e02bf00f6e95d79b0bd.png][]

这个过程包含两个步骤:

1.A转给B 200元, A剩余600元

2.B收到A 200元, B剩余400元

原子性表示, 这两个步骤不可分割, 要么全部成功要么全部失败.

--------------------

*  2.一致性(Consistency)

> 事物提交前和提交后, 数据都是合法的一致性状态, 即使发生异常也不会破坏数据库的完整性约束.(符合逻辑运算)

假设要求事务执行前后总有A的账户余额+B的账户余额=1000, 那么事务执行后该完整性约束仍然满足.因此这个事务就满足一致性.

![2584cde33d264c6d8bf78b35a12adba7.png][]

--------------------

*  3.隔离性(isolation)

> 多个用户并发(同时)访问数据库时, 数据库为每一个用户都开启事物, 为了防止多个事物的操作数据相互干扰, 多个并发事物之间要相互隔离.隔离性通过事务的隔离级别来定义, 并用锁机制来保证写操作的隔离性, MVCC来保证读操作的隔离性.

![fc9367d3361843ada90717e1b3016bf1.png][]

假设A只有500元, 如果没有隔离性, 两个事务同时进行, 事务2可能会读取到事务1还未提交的数据.此时A就会转出700, 这显然是不符合逻辑的, 隔离性就是为了解决上述问题.

--------------------

*  4.持久性(durability)

> 一个事物一旦被提交, 它对数据库的改变就是永久的, 不管是断电还是机器故障也不会对其有任何影响, 通过事务中重做日志(redo log)来保证, 事务修改之前会将变更信息预写到 redo log中, 如果数据库宕机, 恢复后会读取redo log中的数据恢复数据.

--------------------

## 3.事务控制语法 ##

事务控制有几个重要节点, 分别是事务的开启, 提交, 回滚和保存.

1.开启事务代表事务开始执行, 语句为:

start transaction --或者
    begin

2.提交事务代表将事务所有的更新内容都提交到磁盘的物理数据库, 语句为:

commit

3.如果发生异常需要回滚, 语句为:

rollback

> Tips:事务一但提交就不能回滚, 异常在代码执行过程中发生异常需要执行的是rollback而不是commit

**示例:**

张三向李四转100元

--事务正常执行, 提交.
    begin; --开启事务
    update account set money = money-100.00 where account.name = "张三";
    update account set money = money+100.00 where account.name = "李四";
    commit; --提交事务
    
    --事务发生异常, 回滚.
    begin; --开启事务
    update account set money = money-100.00 where account.name = "张三";
    update account set money = money+100.00 where account.name = "李四";
    rollback; --事务回滚

在复杂场景中, 我们不需要全盘回滚, 而是分批执行回滚到某个节点就好, 相当于一个大事务低下嵌套多个子事务.常用savepoint来实现.

begin;
    insert into students (id) values (1);
    savepoint s1;
    insert into stduents (id) values (2);
    rollback to s1;--回滚到保留点s1, 因此1成功写入, 2被回滚, 最终结果为1.
    
    --释放保留点
    release savepoint s1;

--------------------

## 4. 事务并发异常 ##

实际生产过程中, 经常会遇到多事务并发访问的情况, 如果没有设置恰当的事物隔离级别, 就可能导致一些异常的情况出现, 最常见的几种异常为:脏读(Dirty Read) ,幻读(Phantom Read) 和不可重复读(Unrepeatable Read).

*  1. 脏读

脏读指一个事务访问到了另一个事务未提交的数据.

**示例:**

> 1.假设张三有5000元的工资,事务将他的工资改为8000 此时事务A还未提交.
> 
> 2.这时事务B读取到张三的工资为8000元.
> 
> 3.随后事务A发生了异常, 回滚了事务, 张三的工资又回滚到5000.
> 
> 4.事务B读取到的工资8000为脏数据.事务B做了异常脏读.

**解决方式:**

> Read Committed 读已提交, 将事务的隔离级别设置为读已提交, 事务就不会访问到脏数据.

--------------------

*  2. 不可重复读

不可重复读指一个事务多次读取同一个数据的过程中, 数据值发生改变, 导致没法读到相同的数据,多指表中同一条数据 update 现象.

**示例:**

> 1.假设事务A程序员拿着5000块钱工资去消费.
> 
> 2.当他准备付款时事务A开启, 收费系统检测到他卡里有5000元.
> 
> 3.就在此时, 事务B程序员妻子用将5000元全部转入她的银行卡里, 并提交.
> 
> 4.当收费系统准备扣钱时, 发现卡里已经没钱了.程序有就很纳闷, 卡里明明是有钱的...

**解决方式:**

> Repeatable Read 可重复读, 当读取事务开启时, 不允许进行修改操作.

此时当事务A程序员开启付款事务时, 不允许其他事务的修改操作(Update), 这时她的妻子将不能转出金额.收费系统就可以正常扣款了.

Tips:由此可以得出, 不可重复读对应的是修改(Update)操作, 但仍然可能发生幻读, 幻读对应的是insert插入操作.

--------------------

*  3. 幻读

幻读指一个事务多次读取同一个数据的过程中, 全局数据(表的结构)发生了改变, 仿佛产生了幻觉, 多指表的 insert/delete 现象.

**示例:**

> 1.假设事务A妻子查看程序员的消费账单(全盘扫描), 发现只花了2000元.
> 
> 2.此时事务B程序员花了10000元买了一台电脑.及insert新增了一条消费记录并提交.
> 
> 3.当事务A妻子打印程序员消费记录时(妻子事务A提交).
> 
> 4.发现花了12000似乎产生了幻觉.

**解决方式:**

> Serializable是最高的事物隔离级别, 在该级别下事务串行化执行, 可以避免所有异常, 但数据库效能低下, 一般不建议使用.

--------------------

## 5. 事务隔离级别 ##

虽然串行化的事物处理最安全, 但无法满足数据库高并发访问的需求, 因此不得不在可控的范围内降低数据库的隔离标准来换取事务的并发能力.

> Tips:事务的隔离级别和数据库的并发性是成反比的.隔离级别越低, 并发性越高.

数据库有四种隔离标准, 分别是:读未提交(Read Uncommitted), 读已提交(Read Committed), 可重复读(Repeatable Read), 串行化(Serializable)

--------------------

*  1.读未提交(Read Uncommitted)

允许读取未提交的内容, 这种级别下的查询不会加锁, 因此脏读, 幻读, 不可重复读都有可能发生.

--------------------

*  2.读已提交(Read Committed)

只允许读取已提交的内容, 这种情况下不会发生脏读, 因为脏数据属于为提交的数据, 但幻读和不可重复读依然有可能发生.

--------------------

*  3.可重复读(Repeatable Read) MySQL的默认隔离级别

用行级锁来保证一个事务在相同查询条件下两次查询结果一致 , 可以避免脏读, 不可重复读, 但无法避免幻读.

--------------------

*  4.串行化(Serializable)

用表级锁来保证所有事务串行化, 可以防止所有的异常情况, 但牺牲了数据库的并发性.

--------------------

四种隔离级别对上述三种异常的容忍度如下:(✅表示可容忍 ❌表示禁止)

<table style="width:600px;"> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>事务隔离级别</td> 
   <td>脏读</td> 
   <td>不可重复读</td> 
   <td>幻读</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>读未提交 Read Uncommitted</td> 
   <td>✅</td> 
   <td>✅</td> 
   <td>✅</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>读已提交 Read Committed</td> 
   <td>❌</td> 
   <td>✅</td> 
   <td>✅</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>可重复读 Repeatable Read</td> 
   <td>❌</td> 
   <td>❌</td> 
   <td>✅</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>串行化 Serializable</td> 
   <td>❌</td> 
   <td>❌</td> 
   <td>❌</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

--------------------

[8059f26d50cb48cdae44933612aedfcf.gif]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/01/8672cb1e5ebe46fca1119a6d0a543419.gif
[c4304daa3a1846adadc000eea43efbf4.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/01/17948109f9a94e1194a670e3ad1e553a.png
[1254c5b119a44cf0ae350489fb7736ad.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/01/aeaa1a17d4f2483482fb9d9d7fccbf20.png
[4366a93aaa3142b5a0f16c7a2200339b.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/01/c89f2a93f0f5402ca0d796ceefeaf89e.png
[52a3437a932f4621b25533c330f7c6cb.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/01/9947ec5165864850ac3aeee71087db28.png
[14aa2f0648ae44a299b8f9832af57d2c.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/01/1f23b658ab2a44e988e73a6305639db7.png
[1635860902804e02bf00f6e95d79b0bd.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/01/18573f08837c4049bd7b81ab77440c21.png
[2584cde33d264c6d8bf78b35a12adba7.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/01/fb82986223114b2e85e23e6b196ff45e.png
[fc9367d3361843ada90717e1b3016bf1.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/01/7451075fe0c4467885749020393679eb.png