轻松上手MYSQL:MYSQL事务隔离级别的奇幻之旅

​🌈 个人主页:danci_
🔥 系列专栏:《设计模式》《MYSQL》
💪🏻 制定明确可量化的目标,坚持默默的做事。


✨欢迎加入探索MYSQL索引数据结构之旅✨
    👋 大家好!文本学习研究事务隔离级别。👋 无论您是刚接触MySQL的初学者,还是希望深入优化性能的资深开发者,这篇文章都将为您揭开MySQL事务隔离级别的神秘面纱,让您掌握其中的奥秘,进而提升数据库操作的效率和精度。快来一起探索吧!


1. 什么是事务?


目录

一、事务隔离级别

1.1 事务并发执行的一致性问题

1.1.1 脏写

1.1.2 脏读

1.1.3 不可重复读:

1.1.4 幻读

1.2 SQL标准中的4种隔离级别

1.3 MYSQL查询事务隔离级别

1.4 MYSQL设置隔离级别

二、MYSQL4种隔离级别实战

2.1 READ UNCOMMITTED

2.2 READ COMMITTED

2.3 REPEATABLE READ(MYSQL默认的隔离级别)

2.4 SERIALIZABLE

三、总结


一、事务隔离级别

MYSQL是客户端 / 服务器的软件,是多对一的关系,即同时可以有多个客户端同时连一个接服务,每个客户端连接服务器后,就生成一个会话。每个会话都可以向服务器发送请求语句,一个请求语句可能是一个事务,也可能是一个事务的某一部分语句。而服务器可以同时处理来自多个客户端的请求语句。

事务简述:一个事务就对应着现实世界的一次状态转换。

下面举个例子,比如用户A向用户B转账100元,账户状态变更简化为以下几个步骤:

  1. 取出A账户余额a1。即一次select A
    1. a1 < 100,退出转账
    2. a1 >= 100,则继续
  2. a1 -= 100
  3. 更新入库。即一次update A
  4. 取出B账户余额b1。即一次select B
  5. b1 += 100
  6. 更新入库。即一次update B

在这个转账事务中,一定要保证 A减100 和 B加100 都成功,换句话说就是必须保证参与转账的账户的总余额保持不变,这也就是这个转账事务的一致性要求。

如果事务是以单个的形式一个接一个地执行,那么在一个事务开始时,面对的就是上一个事务执行结束后留下的一致性状态,它执行之后又会产生下一个一致性状态。那么在多个事务的情况下,情况就变得比较复杂。假如事务是交替执行的,如下图

如图中的交替执行的两个事务,A转账了两次5最后余额为6 ,B转入两次余额为12。显然A账户余额是错误的,这就违背了“参与转账的账户的总余额保持不变”的一致性要求。

这时就需要某种手段来强制让这些事务按照顺序一个一个单独地执行,或者最终执行的效果和单独执行一样。换句话说就是让多个事务隔离的执行,也就是互不干涉。这就是事务的隔离性要求。

如何实现事务的隔离性?

  • 串行执行:在系统中同一时刻最多只允许一个事务运行
    • 能保证一致性
    • 导致许多事务等待时间,资源利用率低
  • 可串行化执行:事务可并发执行,但涉及到同一个数据时,就等待其它事务提交之后才能继续访问这个数据。

可串行化执行对同一数据写操作就会出现等待,性能还是不高。在一些高并发场景中影响会非常明显。

1.1 事务并发执行的一致性问题

1.1.1 脏写

事务T1和事务T2同时修改数据x,事务T1开启事务写x值且还没有提交事务,事务T2开始写x值,这就发生了脏写。如下图:

脏写不只影响数据的一致性,还影响事务的原子性,如下图:(假设x初始值为 5)

事务 T1 因某种原因要回滚,那么需要将它的数据回滚到事务开启时的状态,也就是将x的值变为初始值为 5。但是对于事务 T2 来说,它修改x为200并且已经提交了,如果 T1 回滚,则 T2 事务的修改有一部分数据回滚了,这就影响了事务的原子性。

1.1.2 脏读

事务T1读到未提交事务T2修改过的数据,这就发生了脏读。如下图:

事务T1 读 x 时 T2 未提交,这时 T1 读到的是不一致的数据。

1.1.3 不可重复读:

事务 T1 修改了未提醒事务 T2 读取的数据,这就发生了不可重复读。如下图:

事务 T1 和事务 T2 都开启事务,事务 T2 读 x 为 50,之后事务 T1 修改 x = 100 并且提交了事务,事务 T2 再次读 x,此时 x 的值为 100了,这就出现在同一个事务中读同一条数据的值不一致问题。这种在同一个事务中读同一条数据不一致问题不应该暴露给用户的。

1.1.4 幻读

事务 T1 根据某种搜索条件井底出记录,在该事务未提交时,另一事务写入了符合那些搜索条件的记录,这就产生了幻读。如下图:

事务 T1 查询 col = 1 的数据有记录1 和 记录2,此时事务 T2 修改记录3 的col = 1并且提交事务,这时,事务 T1 再查询 col = 1 的数据有 记录1、记录2 和 记录3,与之前的查询结果不一致,不符合一致性要求。

影响一致性严重性大到小排序: 脏写 > 脏读 > 不可重复读 > 幻读

1.2 SQL标准中的4种隔离级别

  • READ UNCOMMITTED: 读未提交

  • READ COMMITTED: 读已提交

  • REPEATABLE READ: 可重复读

  • SERIALIZABLE: 可串行化

四种隔离级别在并发事务中可能发生的数据一致性问题如下:

也就是说:

  • READ UNCOMMITTED隔离级别下,可能脏读、不可重复读和幻读
  • READ COMMITTED隔离级别下,可能发生不要重复读和幻读
  • REPEATABLE READ隔离级别下,可能发生幻读
  • SERLIALIZABLE隔离级别下,脏读、不可重复读和 幻读 均不可能发生

注:脏写这个情况对一致性影响很严重,以上四种隔离级别都不准脏写发生。

1.3 MYSQL查询事务隔离级别

Mysql8以前:SELECT @@GLOBAL.tx_isolation, @@tx_isolation;

Mysql8开始:SELECT @@GLOBAL.transaction_isolation, @@transaction_isolation;

1.4 MYSQL设置隔离级别

MYSQL支持4种事务隔离级别,默认的隔离级别为REPEATABLE READ(可重复读)

设置事务隔离级别

SET [GLOBAL|SESSION] TRANSACTION ISOLATION LEVEL level

其中

  • level有:REPEATABLE READ、READ UNCOMMITTED、READ COMMIITTED 和 SERIALIZABLE
  • GLOBAL| SESSION:可设置可不设置
    • 不设置:只对执行SET后的下一个事务有效
      • 对下一个事务有效
      • 对下下个事务无效,事务隔离级别恢复到之前的隔离级别
      • 在已经开启的事件中执行会报错
    • GLOBAL:全局范围有效
      • 当前会话无效
      • 只对执行完该SET后的会话有效
    • SESSION:在当前会话有效
      • 多个事务执行,只对该语句后面执行的事务有效
      • 可在开启的事务中执行,不影响之前正在执行的事务
      • 对当前会话后续的事务无效

查看事务隔离级别

mysql> SHOW VARIABLES LIKE 'transaction_isolation';
+-----------------------+-----------------+
| Variable_name         | Value           |
+-----------------------+-----------------+
| transaction_isolation | REPEATABLE-READ |
+-----------------------+-----------------+
1 row in set (0.03 sec)
mysql> select @@transaction_isolation;
+-------------------------+
| @@transaction_isolation |
+-------------------------+
| REPEATABLE-READ         |
+-------------------------+
1 row in set (0.00 sec)

其实设置事务隔离级别相当于修改transaction_isolation的值。

设置隔离级别:

语法作用范围
SET GLOBAL transaction_isolation = 隔离级别全局
SET @@GLOBAL.var_name = 隔离级别全局
SET var_name = 隔离级别会话
SET SESSION var_name = 隔离级别会话
SET @@SESSION.var_name = 隔离级别会话
SET @@var_name = 隔离级别下一个事务

二、MYSQL4种隔离级别实战

创建个测试表

CREATE TABLE `test`.`test`  (
  `id` int NULL DEFAULT NULL,
  `name` varchar(64) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_0900_ai_ci NULL DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE
) ENGINE = InnoDB CHARACTER SET = utf8mb4 COLLATE = utf8mb4_0900_ai_ci ROW_FORMAT = Dynamic;
INSERT INTO test values(1, 'zhangsan');

2.1 READ UNCOMMITTED

设置事务隔离级别、开启两个会话且开启事务,操作如下:(左边:事务a;右边:事务b)

                                                                图 2.1-1

 打开两个会话,事务隔离级别设置为 READ UNCOMMITTED(读未提交)

SET TRANSACTION ISOLATION LEVEL READ UNCOMMITTED;

如图2.1-1中
脏读: name初始化为zhangsan,事务a修改name为lisi 且事务未提交,
事务b已读出name为lisi,而不是zhangsan(读未提交),出现了“脏读”现象。

不可重复读:在事务b中两次读取的数据不一样,出现了“不可重复读”现象。

                                                                图 2.1-2

如图2.1-2中
在事务a插入新数据之前读name='zhangsan'和事务b读name='zhangsan'都为一条数据,
事务a插入一条数据且未提交,
幻读: 此时事务b用相同的查询条件,读出来了两条两次读出来不一致的数据,出现了“幻读”现象。

2.2 READ COMMITTED

设置事务隔离级别、开启两个会话且开启事务,操作如下:(左边:事务a;右边:事务b)

                                                                图2.2-1

如图2.1-1中,同时启动两个事务ab

name初始化为 'lisi',事务a修改name为 'zhangsan' 且事务未提交,事务b读name时,值仍然为 'lisi',而不是 'zhangsan'(读已提交)。当事务a提交了事务,事务读出的数据为 'zhangsan'。

未出现脏读: 在事务a未提交的情况下,事务b读的数据没有变化,未出现“脏读”现象。

不可重复读: 在同一个事务b中两次读取的数据不一致,出现了“不可重复读”现象。

幻读:在同一个事务b中相同条件下读数据不一致,出现了“幻读”现象。

2.3 REPEATABLE READ(MYSQL默认的隔离级别)

图 2.3-1

如图2.3-1,区域 1,同时启两个事务ab。

可重复读:事务ab执行之后,事务a删除id为2的数据,提交前或提交后,事务b再次读取的数据者与之前读取的数据保持一致。


如图2.3-1,区域 2,同时启两个事务ab。(事务a已提交,默认自动提交)

幻读:事务a插入一条新数据id为3(自动提交事务)后,事务b读取数据,还是两条,保证了可重复读特性。但,事务b可以修改 id=3 的数据,然后再查询就能把 id为3 的数据查询出来了,出现了幻读的现象。

2.4 SERIALIZABLE

                                                                图 2.4-1

 如图2.4-1,设置隔离级别为SERIALIZABLE,同时开启两个事务,各步骤说明和结论:

  • 1: 读 id = 1 的数据
  • 2: 修改 id = 1 的数据报锁超时,结论:读某数据且加锁,本事务可读写,别的事务只可读不可写
  • 3: 更新 id = 5 成功,无其它事务读或写的数据,可写
  • 4: 读 id = 5 报锁超时,结论:写某数据,别的事务不允许读也不允许写
  • 5: 插入 id = 2 成功,无其它事务读或写的数据,可写
  • 6: 范围查询 id (5, 11)
  • 7: 插入 id = 7 成功,无其它事务读或写的数据,可写
  • 8: 插入 id为6 报锁超时
  • 9: 插入 id为6 成功
  • 10: 范围查询 id (5, 11)
  • 11: 插入 id为7 成功
  • 12: 插入 id为8 报锁牛奶时,结论:范围查询加锁,该范围数据本事务可读写,其它事务只可读
  • 13: 插入 id = 12 成功,无其它事务读或写的数据 id = 12,可写

 如此,本事务查询的数据,本事务可修改,其它事务只可读; 本事务修改的数据,其它事务不可查询和修改。完美避免脏读、不可重复读、幻读等读现象。当然因各种加锁,使得该事务隔离级别下效率低下,耗费数据库性能,不推荐使用。

三、总结

        本文我们深入探索了MySQL事务隔离级别的奥秘。从READ UNCOMMITTED到SERIALIZABLE,每个级别都有其独特的特点和适用场景。READ UNCOMMITTED虽快但风险高,SERIALIZABLE则提供最严格的数据一致性保证但性能消耗大。在实际应用中,根据业务需求和性能考量,合理选择事务隔离级别至关重要。通过本次奇幻之旅,我们掌握了事务隔离级别的核心概念及实战,为在MySQL数据库中实现高效、稳定的数据处理提供了有力支持。

    希望你喜欢这次的探索之旅!不要忘记 "点赞" 和 "关注" 哦,我们下次见!🎈

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mfbz.cn/a/736417.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系我们进行投诉反馈qq邮箱809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

国产AI算力训练大模型技术实践

ChatGPT引领AI大模型热潮&#xff0c;国内外模型如雨后春笋&#xff0c;掀起新一轮科技浪潮。然而&#xff0c;国内大模型研发推广亦面临不小挑战。面对机遇与挑战&#xff0c;我们需保持清醒&#xff0c;持续推进技术创新与应用落地。 为应对挑战&#xff0c;我们需从战略高度…

【Linux详解】冯诺依曼架构 | 操作系统设计 | 斯坦福经典项目Pintos

目录 一. 冯诺依曼体系结构 (Von Neumann Architecture) 注意事项 存储器的意义&#xff1a;缓冲 数据流动示例 二. 操作系统 (Operating System) 操作系统的概念 操作系统的定位与目的 操作系统的管理 系统调用和库函数 操作系统的管理&#xff1a; sum 三. 系统调…

matplotlib之常见图像种类

Matplotlib 是一个用于绘制图表和数据可视化的 Python 库。它支持多种不同类型的图形&#xff0c;以满足各种数据可视化需求。以下是一些 Matplotlib 支持的主要图形种类&#xff1a; 折线图&#xff08;Line Plot&#xff09;&#xff1a; 用于显示数据随时间或其他连续变量的…

【web2】jquary,bootstrap,vue

文章目录 1.jquary&#xff1a;选择器1.1 jquery框架引入&#xff1a;$("mydiv") 当成id选择器1.2 jquery版本/对象&#xff1a;$(js对象) -> jquery对象1.3 jquery的页面加载事件&#xff1a;$ 想象成 window.onload 1.4 jquery的基本选择器&#xff1a;$()里内容…

大模型参数高效微调学习笔记

大模型参数高效微调学习笔记 github地址 billbill链接 1.分类 图中有五个大类&#xff1a; selective&#xff08;选择性微调&#xff09;&#xff1a;BitFit&#xff0c;Attention Tuningsoft prompts&#xff08;提示微调&#xff09;&#xff1a;Prompt-tuning&#xff0c…

Android 自定义软键盘实现 数字九宫格

最近项目在对接美团外卖功能 实现外面小哥凭取货码取货 对接完功能后 用户反馈 弹出的软键盘 很难输入 数字太小了 大概是下面这种显示方式 需求 组长说 要不搞一个自定义软键盘吧 数字搞大点 方便外卖员输入数字 我设置了输入EditText的输入格式为Number 还是不行 那就开…

文件夹或文件已在另一程序中打开,找句柄发现是explorer.exe如何解决

1.找到句柄&#xff1a;ctrl alt del打开任务资源管理器 2.注意是选择CPU -> 关联的句柄&#xff0c;而不是概述 如果发现只有explorer.exe&#xff0c;那肯定是不对的&#xff0c;我们先shfit一个一个删除&#xff0c;发现哪个删不掉&#xff0c;再在这里找句柄&#xff0c…

使用MyBatis Generator自动代码生成器简化Java持久层开发

在Web开发中&#xff0c;数据访问层&#xff08;DAO层&#xff09;的编码工作往往重复且繁琐&#xff0c;尤其是在处理数据库表与Java对象之间的映射时。MyBatis Generator是一款强大的代码生成工具&#xff0c;它能自动生成DAO接口、Mapper XML文件和实体类&#xff0c;极大地…

pytorch国内镜像源安装及测试

一、安装命令&#xff1a; pip install torch torchvision torchaudio -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 二、测试&#xff1a; import torch x torch.rand(5, 3) print(x)

微信小程序入门2

微信开发者工具的安装方法 1.打开微信开发者工具下载页面 在微信小程序管理后台的左侧边栏中选择“开发工具”&#xff0c;然后选择“开发者工具”&#xff0c;即可找到微信开发者工具的下载页面。 2.打开微信开发者工具的下载链接页面 单击“下载” 按钮下载&#xff0c;即…

【软件测试】认识测试

文章目录 1.什么是测试2.软件测试和开发的区别3.优秀的测试人员需要具备的素质 1.什么是测试 软件测试就是验证软件产品特性是否满足用户的需求 产品特性&#xff1a; 功能性能界面易用性 2.软件测试和开发的区别 工作内容 开发以编码为主&#xff0c;而测试以测试为主&…

高考填报志愿不容易,压线考生怎么救?

每年的高考季 就是高考生们水深火热的一大月份&#xff0c;很多考生都会纠结要报考哪些学校&#xff0c;哪些专业好&#xff0c;并非每个学生从小就有明确的目标&#xff0c;很多人到6月份才深思这个问题&#xff0c;此时难免手慌脚乱&#xff0c;更别说一些考生的分数处于一本…

ping命令返回结果实例分析

测试在各相关情况下ping命令回复信息。 网络环境搭建如下图所示&#xff1a; 【1】R1、R2、PC1和PC2没有配置&#xff0c;测试ping命令回复 在路由器没有配置端口IP地址和路由&#xff0c;PC没有配置IP地址、子网掩码和网关的情况下&#xff0c;PC2 ping 192.168.1.1。 在PC没…

代码随想录-Day37

56. 合并区间 以数组 intervals 表示若干个区间的集合&#xff0c;其中单个区间为 intervals[i] [starti, endi] 。请你合并所有重叠的区间&#xff0c;并返回 一个不重叠的区间数组&#xff0c;该数组需恰好覆盖输入中的所有区间 。 示例 1&#xff1a; 输入&#xff1a;in…

Program-of-Thoughts(PoT):结合Python工具和CoT提升大语言模型数学推理能力

Program of Thoughts Prompting:Disentangling Computation from Reasoning for Numerical Reasoning Tasks github&#xff1a;https://github.com/wenhuchen/Program-of-Thoughts 一、动机 数学运算和金融方面都涉及算术推理。先前方法采用监督训练的形式&#xff0c;但这…

Qt: QPushButton 按钮实现 上图标下文字

效果如下&#xff1a; 实现有如下几种方式&#xff1a; 1. 使用 QPushButton 设置 setStyleSheet 例&#xff1a; ui->recorder->setStyleSheet("QPushButton{"\"border: 1px solid #00d2ff; "\"min-height: 60px; "\"col…

ToolLLM: Facilitating Large Language Models to Master 16000+ Real-world APIs

ToolLLM: Facilitating Large Language Models to Master 16000 Real-world APIs 一、动机 虽然现如今大模型展现出无与伦比的表现&#xff0c;但是其在工具理解和使用方面依然存在不足&#xff0c;即根据用户的指令和意图来使用外部API。这是因为现有的指令微调任务大多数是…

重生奇迹MU 浅析智力妹妹的现状与天赋

早期的重生奇迹MU游戏中&#xff0c;智力系女性角色通常被简称为“奶娘”&#xff0c;因为她们天生就是辅助定位&#xff0c;能够为队友提供很多帮助。那个时代的游戏非常艰难&#xff0c;升级困难&#xff0c;装备和宝石很难获得&#xff0c;使用药品的消耗也非常大。因此&…

深度学习 --- stanford cs231学习笔记五(训练神经网络的几个重要组成部分之二,数据的预处理)

数据的预处理(Data Preprocessing) 2 Data Preprocessing数据的预处理 数据预处理的几种方法 2&#xff0c;1 数据的零点中心化 数据的零点中心化的目的就是为了把数据的整体分布拉回到原点附近&#xff0c;也就是让数据的整体均值变为0。 ​ 2&#xff0c;2 数据的标准化 数据…

Web框架简介

自学python如何成为大佬(目录):https://blog.csdn.net/weixin_67859959/article/details/139049996?spm1001.2014.3001.5501 如果你要从零开始建立了一些网站&#xff0c;可能会注意到你不得不反复解决一些类似的问题。这样做是令人厌烦的&#xff0c;并且违反了良好编程的核…