mysql数据库的4中隔离级别详解

news2026/4/18 1:31:26
众所周知MySQL从5.5.8开始Innodb就是默认的存储引擎Innodb最大的特点是支持事务、支持行级锁。 既然支持事务那么就会有处理并发事务带来的问题更新丢失、脏读、不可重复读、幻读相应的为了解决这四个问题 就产生了事务隔离级别未提交读(Read uncommitted)已提交读(Read committed)可重复读(Repeatable read)可序列化(Serializable)。下面通过事例一一阐述它们的概念与联系1.事务的特性原子性:指处于同一个事务中的多条语句是不可分割的。即它对数据库的修改要么全部执行要么全部不执行一致性事务必须使数据库从一个一致性状态变换到另外一个一致性状态。比如转账转账前两个账户余额之和为2k转账之后也应该是2K。隔离性指多线程环境下一个线程中的事务不能被其他线程中的事务打扰持久性事务一旦提交就应该被永久保存起来。事务是干什么用的?:事务是访问和更新数据库的程序执行单元事务中包含一个或者多个SQL语句这些语句要么都执行要么就都不执行也就是要么都成功要么都不成功2.处理并发事务出现问题的概念说明更新丢失最后的更新覆盖了其他事务之前的更新而事务之间并不知道发生更新丢失。更新丢失可以完全避免应用对访问的数据加锁即可。脏读(针对未提交的数据)指当一个事务正在访问数据并且对数据进行了修改而这种数据还没有提交到数据库中这时另外一个事务也访问这个数据然后使用了这个数据。因为这个数据还没有提交那么另外一个事务读取到的这个数据我们称之为脏数据。依据脏数据所做的操作肯能是不正确的。例子1.财务将董震的工资从1000修改成了8000但未提交事务2.此时应董震读取自己的工资发现自己的工资变成了8000高兴的上蹦下跳3.接着财务发现操作有误回滚了事务此时董震的工资又变成了1000此时董震记取的工资8000是一个 脏数据不可重复读(读取数据本身的对比)指在一个事务内多次读同一数据。在这个事务还没有执行结束另外一个事务也访问该同一数据那么在第一个事务中的两次读取数据之间由于第二个事务的修改第一个事务两次读到的数据可能是不一样的这样就发生了在一个事物内两次连续读到的数据是不一样的这种情况被称为是不可重复读。幻读(读取结果集条数的对比)幻读是指当事务不是独立执行时发生的一种现象例如第一个事务对一个表中的数据进行了修改这种修改涉及到了表中的全部数据行。同时第二个事务也修改了这个表中的数据这种修改是向表中插入一行新数据。那么以后就会发生操作第一个事务的用户发现表中还有没有修改的数据行就好像发生了幻觉一样例子目前公司员工工资为1000的有10人1.事务1读取所有的员工工资为1000的员工。2.这时事务2向employee表插入了一条员工纪录工资也为10003.事务1再次读取所有工资为1000的员工共读取了11条记录。这就是一个幻读3.事务隔离级别并发处理带来的问题中更新丢失可以完全避免由应用对数据加锁即可。脏读、不可重读度、幻读其实都是数据库的一致性问题必须由一定的事务隔离机制来解决。 其中一种方法是不用加锁通过一定的机制生成一个数据请求时间点的一致性快照并用这个快照来提供一个界别的一致性读取。从用户的角度看好像是数据库提偶拱了 统一数据的多个版本。这种技术叫做数据库多版本并发控制MVCC 多版本数据库。事务隔离的本质是使事务在一定程度上串行化执行显然和并发机制是矛盾的。数据库的事务隔离越严格并发负作用越小代价越高(影响并发访问)。为了解决隔离和并大的矛盾IOS SQL92规定了4个隔离级别。(隔离串行)隔离级别MVCC 使用方式特点未提交读 READ UNCOMMITTED不使用 MVCC直接读取最新数据已提交读 READ COMMITTED每次 SELECT 创建新 Read View避免脏读可重复读 REPEATABLE READ事务首次 SELECT 创建 Read View后续复用避免不可重复读可序列化 SERIALIZABLE不使用 MVCC使用锁完全串行化大多数数据库默认的事务隔离级别是 已提交读(Read Committed)比如 SQL Server , Oracle。但 MySQL 的默认隔离级别是 可重复读(Repeatable Read)未提交读 Read uncommitted未提交读顾名思义就是一个事务可以读取另一个未提交事务的数据。事例老板要给程序员发工资程序员的工资是3.6万/月。但是发工资时老板不小心按错了数字按成3.9万/月该钱已经打到程序员的户口但是事务还没有提交就在这时程序员去查看自己这个月的工资发现比往常多了3千元以为涨工资了非常高兴。但是老板及时发现了不对马上回滚差点就提交了的事务将数字改成3.6万再提交。分析实际程序员这个月的工资还是3.6万但是程序员看到的是3.9万。他看到的是老板还没提交事务时的数据。这就是脏读。因此在这种隔离级别下查询是不会加锁的也由于查询的不加锁所以这种隔离级别的一致性是最差的可能会产生“脏读”、“不可重复读”、“幻读”。如无特殊情况基本是不会使用这种隔离级别的。那怎么解决脏读呢Read committed(已提交读)能解决脏读问题。已提交读Read Committed已提交读顾名思义就是只能读到已经提交了的内容事例程序员拿着信用卡去享受生活卡里当然是只有3.6万当他买单时程序员事务开启收费系统事先检测到他的卡里有3.6万就在这个时候程序员的妻子要把钱全部转出充当家用并提交。当收费系统准备扣款时再检测卡里的金额发现已经没钱了第二次检测金额当然要等待妻子转出金额事务提交完。程序员就会很郁闷明明卡里是有钱的…分析这就是已提交读若有事务对数据进行更新UPDATE操作时读操作事务要等待这个更新操作事务提交后才能读取数据可以解决脏读问题。但在这个事例中出现了一个事务范围内两个相同的查询却返回了不同数据这就是不可重复读。这是各种系统中最常用的一种隔离级别也是SQL Server和Oracle的默认隔离级别。这种隔离级别能够有效的避免脏读但除非在查询中显示的加锁如select * from T where id1lock in share mode; select * from T where id1 for update;不然普通的查询是不会加锁的。那为什么“已提交读”同“未提交读”一样都没有查询加锁但是却能够避免脏读呢这就要说道另一个机制“快照snapshot”而这种既能保证一致性又不加锁的读也被称为“快照读Snapshot Read”假设没有“快照读”那么当一个更新的事务没有提交时另一个对更新数据进行查询的事务会因为无法查询而被阻塞因为上了X锁即写锁所以不能得到S锁即读锁这种情况下并发能力就相当的差。而“快照读”就可以完成高并发的查询不过“读提交”只能避免“脏读”并不能避免“不可重复读”和“幻读”。那怎么解决可能的不可重复读问题Repeatable read(可重复读)可重复读(Repeated Read)可重复读顾名思义就是专门针对“不可重复读”这种情况而制定的隔离级别自然它就可以有效的避免“不可重复读”。而它也是MySql的默认隔离级别。事例程序员拿着信用卡去享受生活卡里当然是只有3.6万当他埋单时事务开启不允许其他事务的UPDATE修改操作收费系统事先检测到他的卡里有3.6万。这个时候他的妻子不能转出金额了。接下来收费系统就可以扣款了。分析重复读可以解决不可重复读问题。写到这里应该明白的一点就是不可重复读对应的是修改即UPDATE操作。但是可能还会有幻读问题。因为幻读问题对应的是插入INSERT操作而不是UPDATE操作。什么时候会出现幻读事例程序员某一天去消费花了2千元然后他的妻子去查看他今天的消费记录全表扫描FTS妻子事务开启看到确实是花了2千元就在这个时候程序员花了1万买了一部电脑即新增INSERT了一条消费记录并提交。当妻子打印程序员的消费记录清单时妻子事务提交发现花了1.2万元似乎出现了幻觉这就是幻读。在这个级别下普通的查询同样是使用的“快照读”但是和“已提交读”不同的是当事务启动时就不允许进行“修改操作Update”了而“不可重复读”恰恰是因为两次读取之间进行了数据的修改因此“可重复读”能够有效的避免“不可重复读”但却避免不了“幻读”因为幻读是由于“插入或者删除操作Insert or Delete”而产生的。那怎么解决幻读问题Serializable(可序列化)可序列化 (Serializable)这是数据库最高的隔离级别这种级别下事务“串行化顺序执行”也就是一个一个排队执行。这种级别下“脏读”、“不可重复读”、“幻读”都可以被避免但是执行效率奇差性能开销也最大所以基本没人会用。MySql如何解决幻读问题1什么是幻读前提条件InnoDB引擎可重复读隔离级别使用当前读时。在一次事务里面多次查询之后结果集的个数不一致的情况叫做幻读。而多出来或者少的哪一行被叫做 幻行表现一个事务(同一个read view)在前后两次查询同一范围的时候后一次查询看到了前一次查询没有看到的行。两点需要说明1、在可重复读隔离级别下普通查询是快照读是不会看到别的事务插入的数据的幻读只在当前读下才会出现。2、幻读专指新插入的行读到原本存在行的更新结果不算。因为当前读的作用就是能读到所有已经提交记录的最新值。2幻读产生的原因行锁只能锁住行即使把所有的行记录都上锁也阻止不了新插入的记录。3如何解决幻读在快照读读情况下mysql通过mvcc来避免幻读在当前读读情况下mysql通过next-key来避免幻读四.什么是快照读、当前读1.快照读(1).原理读取专门的快照 (对于RC快照ReadView会在每个语句中创建。对于RR快照是在事务启动时创建的)简单的select操作即可(不需要加锁,如: select ... lock in share mode, select ... for update)针对的也是select操作- 在MVCC中查询看到的不是最新数据 -- 而是事务开始时的数据快照 SELECT * FROM users; -- 这是快照读2.实现机制以PostgreSQL为例数据行结构-- 每行数据的隐藏系统字段 ( xmin, -- 创建此版本的事务ID xmax, -- 删除/更新此版本的事务ID ctid, -- 当前元组的物理位置 ... )使用快照读来避免脏读场景银行转账操作表结构CREATE TABLE accounts ( id INT PRIMARY KEY, name VARCHAR(50), balance DECIMAL(10, 2) ); INSERT INTO accounts VALUES (1, Alice, 1000.00), (2, Bob, 500.00);案例1脏读的避免过程-- 事务T1转账事务 BEGIN; -- 事务ID: 1001 -- 步骤1从Alice账户扣款 UPDATE accounts SET balance 900.00 WHERE id 1; -- 此时创建新版本V2: (xmin1001, xmaxnull) -- 老版本V1: (xmin500, xmax1001) -- 事务还未提交-- 事务T2查询事务读提交隔离级别 BEGIN; -- 事务ID: 1002 -- 获取快照记录活跃事务[1001] -- 步骤2查询Alice余额 SELECT balance FROM accounts WHERE id 1; -- 可见性检查 -- 最新版本V2: xmin1001在活跃事务列表中 -- 回滚找到V1: xmin500不在活跃列表中可见 -- 返回结果1000.00未提交的修改看不到 COMMIT;-- 事务T1继续 -- 步骤3向Bob账户加款 UPDATE accounts SET balance 600.00 WHERE id 2; -- 步骤4提交 COMMIT; -- 此时T1从事务列表中移除-- 事务T3提交后查询 BEGIN; -- 事务ID: 1003 -- 快照中的活跃事务[] SELECT balance FROM accounts WHERE id 1; -- 可见性检查 -- 版本V2: xmin1001不在活跃列表中可见 -- 返回结果900.00已提交的修改 COMMIT;当前读读取最新版本的记录, 没有快照。 在InnoDB中当前读取根本不会创建任何快照。select ... lock in share modeselect ... for updateinsertupdatedelete针对如下操作, 会让如下操作阻塞:insertupdatedelete在RR(可重复读)级别下, 快照读是通过MVVC(多版本控制)和undo log来实现的,当前读是通过手动加record lock(记录锁)和gap lock(间隙锁)来实现的。所以从上面的显示来看如果需要实时显示数据还是需要通过加锁来实现。这个时候会使用next-key技术来实现总结为什么会出现“脏读”因为没有“select”操作没有规矩。为什么会出现“不可重复读”因为“update”操作没有规矩。为什么会出现“幻读”因为“insert”和“delete”操作没有规矩。“读未提Read Uncommitted”能预防啥啥都预防不了。“读提交Read Committed”能预防啥使用“快照读Snapshot Read”避免“脏读”但是可能出现“不可重复读”和“幻读”。“可重复读Repeated Red”能预防啥使用“快照读Snapshot Read”锁住被读取记录避免出现“脏读”、“不可重复读”但是可能出现“幻读”。“串行化Serializable”能预防啥有效避免“脏读”、“不可重复读”、“幻读”不过执行效率奇差性能开销也最大所以基本没人会用

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.coloradmin.cn/o/2433325.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

SpringBoot-17-MyBatis动态SQL标签之常用标签

文章目录 1 代码1.1 实体User.java1.2 接口UserMapper.java1.3 映射UserMapper.xml1.3.1 标签if1.3.2 标签if和where1.3.3 标签choose和when和otherwise1.4 UserController.java2 常用动态SQL标签2.1 标签set2.1.1 UserMapper.java2.1.2 UserMapper.xml2.1.3 UserController.ja…

wordpress后台更新后 前端没变化的解决方法

使用siteground主机的wordpress网站,会出现更新了网站内容和修改了php模板文件、js文件、css文件、图片文件后,网站没有变化的情况。 不熟悉siteground主机的新手,遇到这个问题,就很抓狂,明明是哪都没操作错误&#x…

网络编程(Modbus进阶)

思维导图 Modbus RTU(先学一点理论) 概念 Modbus RTU 是工业自动化领域 最广泛应用的串行通信协议,由 Modicon 公司(现施耐德电气)于 1979 年推出。它以 高效率、强健性、易实现的特点成为工业控制系统的通信标准。 包…

UE5 学习系列(二)用户操作界面及介绍

这篇博客是 UE5 学习系列博客的第二篇,在第一篇的基础上展开这篇内容。博客参考的 B 站视频资料和第一篇的链接如下: 【Note】:如果你已经完成安装等操作,可以只执行第一篇博客中 2. 新建一个空白游戏项目 章节操作,重…

IDEA运行Tomcat出现乱码问题解决汇总

最近正值期末周,有很多同学在写期末Java web作业时,运行tomcat出现乱码问题,经过多次解决与研究,我做了如下整理: 原因: IDEA本身编码与tomcat的编码与Windows编码不同导致,Windows 系统控制台…

利用最小二乘法找圆心和半径

#include <iostream> #include <vector> #include <cmath> #include <Eigen/Dense> // 需安装Eigen库用于矩阵运算 // 定义点结构 struct Point { double x, y; Point(double x_, double y_) : x(x_), y(y_) {} }; // 最小二乘法求圆心和半径 …

使用docker在3台服务器上搭建基于redis 6.x的一主两从三台均是哨兵模式

一、环境及版本说明 如果服务器已经安装了docker,则忽略此步骤,如果没有安装,则可以按照一下方式安装: 1. 在线安装(有互联网环境): 请看我这篇文章 传送阵>> 点我查看 2. 离线安装(内网环境):请看我这篇文章 传送阵>> 点我查看 说明&#xff1a;假设每台服务器已…

XML Group端口详解

在XML数据映射过程中&#xff0c;经常需要对数据进行分组聚合操作。例如&#xff0c;当处理包含多个物料明细的XML文件时&#xff0c;可能需要将相同物料号的明细归为一组&#xff0c;或对相同物料号的数量进行求和计算。传统实现方式通常需要编写脚本代码&#xff0c;增加了开…

LBE-LEX系列工业语音播放器|预警播报器|喇叭蜂鸣器的上位机配置操作说明

LBE-LEX系列工业语音播放器|预警播报器|喇叭蜂鸣器专为工业环境精心打造&#xff0c;完美适配AGV和无人叉车。同时&#xff0c;集成以太网与语音合成技术&#xff0c;为各类高级系统&#xff08;如MES、调度系统、库位管理、立库等&#xff09;提供高效便捷的语音交互体验。 L…

(LeetCode 每日一题) 3442. 奇偶频次间的最大差值 I (哈希、字符串)

题目&#xff1a;3442. 奇偶频次间的最大差值 I 思路 &#xff1a;哈希&#xff0c;时间复杂度0(n)。 用哈希表来记录每个字符串中字符的分布情况&#xff0c;哈希表这里用数组即可实现。 C版本&#xff1a; class Solution { public:int maxDifference(string s) {int a[26]…

【大模型RAG】拍照搜题技术架构速览:三层管道、两级检索、兜底大模型

摘要 拍照搜题系统采用“三层管道&#xff08;多模态 OCR → 语义检索 → 答案渲染&#xff09;、两级检索&#xff08;倒排 BM25 向量 HNSW&#xff09;并以大语言模型兜底”的整体框架&#xff1a; 多模态 OCR 层 将题目图片经过超分、去噪、倾斜校正后&#xff0c;分别用…

【Axure高保真原型】引导弹窗

今天和大家中分享引导弹窗的原型模板&#xff0c;载入页面后&#xff0c;会显示引导弹窗&#xff0c;适用于引导用户使用页面&#xff0c;点击完成后&#xff0c;会显示下一个引导弹窗&#xff0c;直至最后一个引导弹窗完成后进入首页。具体效果可以点击下方视频观看或打开下方…

接口测试中缓存处理策略

在接口测试中&#xff0c;缓存处理策略是一个关键环节&#xff0c;直接影响测试结果的准确性和可靠性。合理的缓存处理策略能够确保测试环境的一致性&#xff0c;避免因缓存数据导致的测试偏差。以下是接口测试中常见的缓存处理策略及其详细说明&#xff1a; 一、缓存处理的核…

龙虎榜——20250610

上证指数放量收阴线&#xff0c;个股多数下跌&#xff0c;盘中受消息影响大幅波动。 深证指数放量收阴线形成顶分型&#xff0c;指数短线有调整的需求&#xff0c;大概需要一两天。 2025年6月10日龙虎榜行业方向分析 1. 金融科技 代表标的&#xff1a;御银股份、雄帝科技 驱动…

观成科技:隐蔽隧道工具Ligolo-ng加密流量分析

1.工具介绍 Ligolo-ng是一款由go编写的高效隧道工具&#xff0c;该工具基于TUN接口实现其功能&#xff0c;利用反向TCP/TLS连接建立一条隐蔽的通信信道&#xff0c;支持使用Let’s Encrypt自动生成证书。Ligolo-ng的通信隐蔽性体现在其支持多种连接方式&#xff0c;适应复杂网…

铭豹扩展坞 USB转网口 突然无法识别解决方法

当 USB 转网口扩展坞在一台笔记本上无法识别,但在其他电脑上正常工作时,问题通常出在笔记本自身或其与扩展坞的兼容性上。以下是系统化的定位思路和排查步骤,帮助你快速找到故障原因: 背景: 一个M-pard(铭豹)扩展坞的网卡突然无法识别了,扩展出来的三个USB接口正常。…

未来机器人的大脑:如何用神经网络模拟器实现更智能的决策?

编辑&#xff1a;陈萍萍的公主一点人工一点智能 未来机器人的大脑&#xff1a;如何用神经网络模拟器实现更智能的决策&#xff1f;RWM通过双自回归机制有效解决了复合误差、部分可观测性和随机动力学等关键挑战&#xff0c;在不依赖领域特定归纳偏见的条件下实现了卓越的预测准…

Linux应用开发之网络套接字编程(实例篇)

服务端与客户端单连接 服务端代码 #include <sys/socket.h> #include <sys/types.h> #include <netinet/in.h> #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> #include <arpa/inet.h> #include <pthread.h> …

华为云AI开发平台ModelArts

华为云ModelArts&#xff1a;重塑AI开发流程的“智能引擎”与“创新加速器”&#xff01; 在人工智能浪潮席卷全球的2025年&#xff0c;企业拥抱AI的意愿空前高涨&#xff0c;但技术门槛高、流程复杂、资源投入巨大的现实&#xff0c;却让许多创新构想止步于实验室。数据科学家…

深度学习在微纳光子学中的应用

深度学习在微纳光子学中的主要应用方向 深度学习与微纳光子学的结合主要集中在以下几个方向&#xff1a; 逆向设计 通过神经网络快速预测微纳结构的光学响应&#xff0c;替代传统耗时的数值模拟方法。例如设计超表面、光子晶体等结构。 特征提取与优化 从复杂的光学数据中自…