mysql -- 事务隔离级别以及java中事务提交的步骤

　　SQL标准定义了四种隔离级别，不同隔离的级别使用不当会出现脏读、不可重复读和幻读的问题，隔离级别的出现是事务处理效率与安全的一种平衡。

• 隔离级别不同会出现的问题

　　脏读(Drity Read)：某个事务已更新一份数据，另一个事务在此时读取了同一份数据，由于某些原因，前一个RollBack了操作，则后一个事务所读取的数据就会是不正确的。
　　不可重复读(Non-repeatable read):在一个事务的两次查询之中数据不一致，这可能是两次查询过程中间插入了一个事务更新的原有的数据。
　　幻读(Phantom Read):在一个事务的两次查询中数据笔数不一致，例如有一个事务查询了几列(Row)数据，而另一个事务却在此时插入了新的几列数据，先前的事务在接下来的查询中，就会发现有几列数据是它先前所没有的。

　　不可重复读与幻读的区别在于前者是同一列的数据变了，而后者是表中列的多少变了。

• 隔离级别以及解决的问题

　　Read Uncommitted（读取未提交内容）
　　在该隔离级别，所有事务都可以看到其他未提交事务的执行结果。本隔离级别很少用于实际应用，因为它的性能也不比其他级别好多少。读取未提交的数据，也被称之为脏读（Dirty Read）。

　　Read Committed（读取提交内容）
　　这是大多数数据库系统的默认隔离级别（但不是MySQL默认的）。它满足了隔离的简单定义：一个事务只能看见已经提交事务所做的改变。这种隔离级别 也支持所谓的不可重复读（Nonrepeatable Read），因为同一事务的其他实例在该实例处理其间可能会有新的commit，所以同一select可能返回不同结果。

　　Repeatable Read（可重读）
　　这是MySQL的默认事务隔离级别，它确保同一事务的多个实例在并发读取数据时，会看到同样的数据行。不过理论上，这会导致另一个棘手的问题：幻读 （Phantom Read）。简单的说，幻读指当用户读取某一范围的数据行时，另一个事务又在该范围内插入了新行，当用户再读取该范围的数据行时，会发现有新的“幻影” 行。InnoDB和Falcon存储引擎通过多版本并发控制（MVCC，Multiversion Concurrency Control）机制解决了该问题。

　　Serializable（可串行化）
　　这是最高的隔离级别，它通过强制事务排序，使之不可能相互冲突，从而解决幻读问题。简言之，它是在每个读的数据行上加上共享锁。在这个级别，可能导致大量的超时现象和锁竞争。
　　

• Java中使用事务的场景以及思路

　　一些对数据库进行特殊处理，例如多步骤处理（业务要求中间步骤不能间断）中，我们需要将一连串操作统一为一个整体，要么全部成功，要么全部不执行。此时需要在代码中进行事务设置，根据业务的需求将一系列操作设置为一个事务提交，并在发生异常时进行回滚。思路为，先将自动提交设置为false，再进行业务处理，最后整体提交，捕获异常中设置回滚操作。下面用org.apache.commons.dbutils.DbUtils来进行演示：

        /**
         * 事物管理
         */
        Connection conn = null;
        QueryRunner qr2 = new QueryRunner();
        try {
            conn = DBUtilTest.getConnection();
            conn.setAutoCommit(false);
            qr2.update(conn, "delete from chiq3huanJson");
            for (JSONObject jsonObject : list) {
                qr2.update(conn, "insert into chiq3huanJson(name,code,logicNumber,pushbatch) values(?,?,?,?)",
                        jsonObject.get("name"), jsonObject.get("code"), jsonObject.get("logicNumber"), uuid);
            }
            DbUtils.commitAndClose(conn);
            log.info(uuid + "数据请求并覆盖存入完成");
        } catch (Exception e) {
            DbUtils.rollbackAndCloseQuietly(conn);
            throw new RuntimeException();
        }

工具类：

import java.sql.Connection;
import javax.sql.DataSource;
import com.mchange.v2.c3p0.ComboPooledDataSource;

public class DBUtilTest {

    private static ComboPooledDataSource comboPooledDataSource = new ComboPooledDataSource("localTest");

    public static Connection getConnection() throws Exception {
        return comboPooledDataSource.getConnection();
    }

    public static DataSource getDataSource() {
        return comboPooledDataSource;
    }

}

配置文件：

<c3p0-config>
    <!-- 默认配置，如果没有指定则使用这个配置 -->
    <default-config>
        <property name="checkoutTimeout">30000</property>
        <property name="idleConnectionTestPeriod">30</property>
        <property name="initialPoolSize">10</property>
        <property name="maxIdleTime">30</property>
        <property name="maxPoolSize">100</property>
        <property name="minPoolSize">10</property>
        <property name="maxStatements">200</property>
        <user-overrides user="test-user">
            <property name="maxPoolSize">10</property>
            <property name="minPoolSize">1</property>
            <property name="maxStatements">0</property>
        </user-overrides>
    </default-config>
    <!-- 命名的配置 -->
    <named-config name="localTest">
        <property name="driverClass">com.mysql.jdbc.Driver</property>
        <property name="jdbcUrl">jdbc:mysql://192.168.1.29:8096/chtv_audience_data</property>
        <property name="user">chtv_audience_data</property>
        <property name="password">chtvaudiencedata@ad20150715</property>
        <!-- 如果池中数据连接不够时一次增长多少个 -->
        <property name="acquireIncrement">5</property>
        <property name="initialPoolSize">20</property>
        <property name="minPoolSize">10</property>
        <property name="maxPoolSize">40</property>
        <property name="maxStatements">0</property>
        <property name="maxStatementsPerConnection">5</property>
    </named-config>
</c3p0-config>