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前文說(shuō)過(guò)，“鎖" 是數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)區(qū)別于文件系統(tǒng)的一個(gè)關(guān)鍵特性，其對(duì)象是事務(wù)，用來(lái)鎖定的是數(shù)據(jù)庫(kù)中的對(duì)象，如表、頁(yè)、行等。鎖確實(shí)提高了并發(fā)性，但是卻不可避免地存在一些潛在的并發(fā)一致性問(wèn)題。
不過(guò)好在鎖只會(huì)帶來(lái)四種問(wèn)題(丟失更新、臟讀、不可重復(fù)讀、幻讀)，如果可以防止這四種情況的發(fā)生，那將不會(huì)產(chǎn)生并發(fā)異常。為此，ISO 和 ANIS SQL 標(biāo)準(zhǔn)制定了四種事務(wù)隔離級(jí)別標(biāo)準(zhǔn)，用來(lái)對(duì)應(yīng)地解決鎖帶來(lái)的幾種問(wèn)題。
鎖帶來(lái)的四種并發(fā)一致性問(wèn)題
丟失更新 Last To Modify
丟失更新非常好理解，簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)其就是一個(gè)事務(wù)的更新操作會(huì)被另一個(gè)事務(wù)的更新操作所覆蓋，從而導(dǎo)致數(shù)據(jù)的不一致。
舉個(gè)例子：
1)事務(wù) T1 將行記錄 r 更新為 v1，但是事務(wù) T1 并未提交
2)與此同時(shí)，事務(wù) T2 將行記錄 r 更新為 v2，事務(wù) T2 未提交
3)事務(wù) T1 提交
4)事務(wù) T2 提交
如下圖所示，顯然，事務(wù) T1 丟失了自己的修改。
但是，事實(shí)上，這種情況準(zhǔn)確來(lái)講并不會(huì)發(fā)生。
因?yàn)槲覀冋f(shuō)過(guò)對(duì)于行進(jìn)行更新操作的時(shí)候，需要對(duì)行或其他粗粒度級(jí)別的對(duì)象加鎖，因此當(dāng)事務(wù) T1 修改行 r 但是沒(méi)提交的時(shí)候，事務(wù) T2 對(duì)行 r 進(jìn)行更新操作的時(shí)候是會(huì)被阻塞住的，直到事務(wù) T1 提交釋放鎖。
所以，從數(shù)據(jù)庫(kù)層面來(lái)講，數(shù)據(jù)庫(kù)本身是可以幫助我們阻止丟失更新問(wèn)題的發(fā)生的。
不過(guò)，在真實(shí)的開(kāi)發(fā)環(huán)境中，我們還經(jīng)常會(huì)遇到邏輯意義上的丟失更新。舉個(gè)例子：
1)事務(wù) T1 查詢(xún)一行數(shù)據(jù) r，放入本地內(nèi)存，并顯示給一個(gè)用戶(hù) User1
2)事務(wù) T2 也查詢(xún)?cè)撔袛?shù)據(jù)，并將取得的數(shù)據(jù)顯示給另一個(gè)用戶(hù) User2
3)User1 修改了行記錄 r 為 v1，更新數(shù)據(jù)庫(kù)并提交
4)User2 修改了行記錄 r 為 v2，更新數(shù)據(jù)庫(kù)并提交
顯然，最終這行記錄的值是 v2，User1 的更新操作被 User2 覆蓋掉了，丟失了他的修改。
可能還是云里霧里，我來(lái)舉個(gè)更現(xiàn)實(shí)點(diǎn)的例子吧，一個(gè)部門(mén)共同查看一個(gè)在線(xiàn)文檔，員工 A 發(fā)現(xiàn)自己的性別信息有誤，于是將其從 “女” 改成了 “男”，就在這時(shí)，HR 也發(fā)現(xiàn)了員工 A 的部門(mén)信息有誤，于是將其從 ”測(cè)試“ 改成了 ”開(kāi)發(fā)“，然后，員工 A 和 HR 同時(shí)點(diǎn)了提交，但是 HR 的網(wǎng)絡(luò)稍微慢一點(diǎn)，再次刷新，員工 A 就會(huì)發(fā)現(xiàn)，擦，我的性別怎么還是 ”女“?
臟讀 Dirty Read
所謂臟讀，就是說(shuō)一個(gè)事務(wù)讀到了另外一個(gè)事務(wù)中的 "臟數(shù)據(jù)"，臟數(shù)據(jù)就是指事務(wù)未提交的數(shù)據(jù)
如下圖所示，在事務(wù)并沒(méi)有提交的前提下，事務(wù) T1 中的兩次 SELECT 操作取得了不同的結(jié)果：
注意，如果想要再現(xiàn)臟讀這種情況，需要把隔離級(jí)別調(diào)整在 Read UnCommitted(讀取未提交)。所以事實(shí)上臟讀這種情況基本不會(huì)發(fā)生，因?yàn)楝F(xiàn)在大部分?jǐn)?shù)據(jù)庫(kù)的隔離級(jí)別都至少設(shè)置成 READ COMMITTED
不可重復(fù)讀 Unrepeatableread
不可重復(fù)讀是指在一個(gè)事務(wù)內(nèi)多次讀取同一數(shù)據(jù)集合。在這個(gè)事務(wù)還沒(méi)有結(jié)束時(shí)，另外一個(gè)事務(wù)也訪(fǎng)問(wèn)該同一數(shù)據(jù)集合，并做了一些修改操作。因此，在第一個(gè)事務(wù)中的兩次讀數(shù)據(jù)之間，由于第二個(gè)事務(wù)的修改，那么第一個(gè)事務(wù)兩次讀到的數(shù)據(jù)可能是不一樣的。
舉個(gè)例子：事務(wù) T1 讀取一行數(shù)據(jù) r，T2 將該行數(shù)據(jù)修改成了 v1。如果 T1 再次讀取這行數(shù)據(jù)，此時(shí)讀取的結(jié)果和第一次讀取的結(jié)果是不同的
不可重復(fù)讀和臟讀的區(qū)別是：臟讀是讀到未提交的數(shù)據(jù)，而不可重復(fù)讀讀到的卻是已經(jīng)提交的數(shù)據(jù)，但是其違反了事務(wù)一致性的要求。
幻讀 Phantom Read
幻讀本質(zhì)上是屬于不可重復(fù)讀的一種情況，區(qū)別在于，不可重復(fù)讀主要是針對(duì)數(shù)據(jù)的更新(即事務(wù)的兩次讀取結(jié)果值不一樣)，而幻讀主要是針對(duì)數(shù)據(jù)的增加或減少(即事務(wù)的兩次讀取結(jié)果返回的數(shù)量不一樣)
舉個(gè)例子：事務(wù) T1 讀取某個(gè)范圍的數(shù)據(jù)，事務(wù) T2 在這個(gè)范圍內(nèi)插入了一些新的數(shù)據(jù)，然后 T1 再次讀取這個(gè)范圍的數(shù)據(jù)，此時(shí)讀取的結(jié)果比第一次讀取的結(jié)果返回的記錄數(shù)要多
四種事務(wù)隔離級(jí)別標(biāo)準(zhǔn)
SQL 標(biāo)準(zhǔn)定義了四種越來(lái)越嚴(yán)格的事務(wù)隔離級(jí)別，用來(lái)解決我們上述所說(shuō)的四種事務(wù)的并發(fā)一致性問(wèn)題。
1)READ UNCOMMITTED 讀取未提交：事務(wù)中的修改，即使沒(méi)有提交，對(duì)其它事務(wù)也是可見(jiàn)的。
上面提到過(guò)，數(shù)據(jù)庫(kù)本身其實(shí)已經(jīng)具備阻止丟失更新的能力，也就是說(shuō)，即使是最低的隔離級(jí)別也可以阻止丟失更新問(wèn)題。所以：
- 這個(gè)隔離級(jí)別可以阻止 丟失更新
2)READ COMMITTED 讀取已提交：一個(gè)事務(wù)只能讀取已經(jīng)提交的事務(wù)所做的修改。換句話(huà)說(shuō)，一個(gè)事務(wù)所做的修改在提交之前對(duì)其它事務(wù)是不可見(jiàn)的。
- 這個(gè)隔離級(jí)別可以阻止 丟失更新 + 臟讀
3)REPEATABLE READ 可重復(fù)讀(InnoDB 存儲(chǔ)引擎默認(rèn)的隔離級(jí)別)：保證在同一個(gè)事務(wù)中多次讀取同一數(shù)據(jù)的結(jié)果是一樣的
- 這個(gè)隔離級(jí)別可以阻止 丟失更新 + 臟讀 + 不可重復(fù)讀
4)SERIALIZABL 可串行化：強(qiáng)制事務(wù)串行執(zhí)行(需要使用鎖機(jī)制來(lái)實(shí)現(xiàn))，這樣多個(gè)事務(wù)互不干擾，不會(huì)出現(xiàn)并發(fā)一致性問(wèn)題。
- 這個(gè)隔離級(jí)別可以阻止 丟失更新 + 臟讀 + 不可重復(fù)讀 + 幻讀
可以看到四種隔離級(jí)別能阻止的并發(fā)一致性問(wèn)題越來(lái)越多，但并不代表越高的隔離級(jí)別就越好，因?yàn)槭聞?wù)隔離級(jí)別越高，數(shù)據(jù)庫(kù)付出的性能代價(jià)也就相應(yīng)地越大。
另外，多提一嘴，InnoDB 存儲(chǔ)引擎在 REPEATABLE READ 事務(wù)隔離級(jí)別下，使用 Next-Key Lock 鎖的算法避免了幻讀的產(chǎn)生。也就是說(shuō)，InnoDB 存儲(chǔ)引擎在其默認(rèn)的 REPEATABLE READ 事務(wù)隔離級(jí)別下就已經(jīng)能完全保證事務(wù)的隔離性要求了，即達(dá)到了 SQL 標(biāo)準(zhǔn)的 SERIALIZABLE 隔離級(jí)別。
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