• 数据库知识之事务


    事务(Transaction),一般是指要做的或所做的事情。在计算机术语中是指访问并可能更新数据库中各种数据项的一个程序执行单元(unit)。在计算机术语中,事务通常就是指数据库事务。

    概念

    一个数据库事务通常包含对数据库进行读或写的一个操作序列。它的存在包含有以下两个目的:

    1、为数据库操作提供了一个从失败中恢复到正常状态的方法,同时提供了数据库即使在异常状态下仍能保持一致性的方法。2、当多个应用程序在并发访问数据库时,可以在这些应用程序之间提供一个隔离方法,以防止彼此的操作互相干扰。

    当一个事务被提交给了DBMS(数据库管理系统),则DBMS需要确保该事务中的所有操作都成功完成且其结果被永久保存在数据库中,如果事务中有的操作没有成功完成,则事务中的所有操作都需要被回滚,回到事务执行前的状态(要么全执行,要么全都不执行);同时,该事务对数据库或者其他事务的执行无影响,所有的事务都好像在独立的运行。

    但在现实情况下,失败的风险很高。在一个数据库事务的执行过程中,有可能会遇上事务操作失败、数据库系统/操作系统失败,甚至是存储介质失败等情况。这便需要DBMS对一个执行失败的事务执行恢复操作,将其数据库状态恢复到一致状态(数据的一致性得到保证的状态)。为了实现将数据库状态恢复到一致状态的功能,DBMS通常需要维护事务日志以追踪事务中所有影响数据库数据的操作。

    特性

    事务应该具有4个属性:原子性、一致性、隔离性、持久性。这四个属性通常称为ACID特性。

    • 原子性:一个事务(transaction)中的所有操作,要么全部完成,要么全部不完成,不会结束在中间某个环节。事务在执行过程中发生错误,会被回滚(Rollback)到事务开始前的状态,就像这个事务从来没有执行过一样。

    • 一致性:在事务开始之前和事务结束以后,数据库的完整性没有被破坏。这表示写入的资料必须完全符合所有的预设规则,这包含资料的精确度、串联性以及后续数据库可以自发性地完成预定的工作。

    • 隔离性:数据库允许多个并发事务同时对其数据进行读写和修改的能力,隔离性可以防止多个事务并发执行时由于交叉执行而导致数据的不一致。事务隔离分为不同级别,包括读未提交(Read uncommitted)、读提交(read committed)、可重复读(repeatable read)和串行化(Serializable)。

    • 持久性:事务处理结束后,对数据的修改就是永久的,即便系统故障也不会丢失。

    举例

    用一个常用的“A账户向B账号汇钱”的例子来说明如何通过数据库事务保证数据的准确性和完整性。熟悉关系型数据库事务的都知道从帐号A到帐号B需要6个操作:

      1、从A账号中把余额读出来(500)。

      2、对A账号做减法操作(500-100)。

      3、把结果写回A账号中(400)。

      4、从B账号中把余额读出来(500)。

      5、对B账号做加法操作(500+100)。

      6、把结果写回B账号中(600)。

    原子性:

    保证1-6所有过程要么都执行,要么都不执行。一旦在执行某一步骤的过程中发生问题,就需要执行回滚操作。 假如执行到第五步的时候,B账户突然不可用(比如被注销),那么之前的所有操作都应该回滚到执行事务之前的状态。

    一致性

    在转账之前,A和B的账户中共有500+500=1000元钱。在转账之后,A和B的账户中共有400+600=1000元。也就是说,数据的状态在执行该事务操作之后从一个状态改变到了另外一个状态。同时一致性还能保证账户余额不会变成负数等。

    隔离性

    在A向B转账的整个过程中,只要事务还没有提交(commit),查询A账户和B账户的时候,两个账户里面的钱的数量都不会有变化。如果在A给B转账的同时,有另外一个事务执行了C给B转账的操作,那么当两个事务都结束的时候,B账户里面的钱应该是A转给B的钱加上C转给B的钱再加上自己原有的钱。

    持久性

    一旦转账成功(事务提交),两个账户的里面的钱就会真的发生变化(会把数据写入数据库做持久化保存)!

    原子性与隔离行

    一致性与原子性是密切相关的,原子性的破坏可能导致数据库的不一致,数据的一致性问题并不都和原子性有关。比如刚刚的例子,在第五步的时候,对B账户做加法时只加了50元。那么该过程可以符合原子性,但是数据的一致性就出现了问题。

    因此,事务的原子性与一致性缺一不可。

    脏读

    脏读就是指当一个事务正在访问数据,并且对数据进行了修改,而这种修改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。

    e.g.​ 1.Mary的原工资为1000, 财务人员将Mary的工资改为了8000(但未提交事务)​ 2.Mary读取自己的工资 ,发现自己的工资变为了8000,欢天喜地!​ 3.而财务发现操作有误,回滚了事务,Mary的工资又变为了1000​ 像这样,Mary记取的工资数8000是一个脏数据。

    不可重复读

    是指在一个事务内,多次读同一数据。在这个事务还没有结束时,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数据之间,由于第二个事务的修改,那么第一个事务两次读到的的数据可能是不一样的。这样在一个事务内两次读到的数据是不一样的,因此称为是不可重复读。​ e.g.​ 1.在事务1中,Mary 读取了自己的工资为1000,操作并没有完成​ 2.在事务2中,这时财务人员修改了Mary的工资为2000,并提交了事务.​ 3.在事务1中,Mary 再次读取自己的工资时,工资变为了2000

    解决办法:如果只有在修改事务完全提交之后才可以读取数据,则可以避免该问题。

    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,这种修改涉及到表中的全部数据行。同时,第二个事务也修改这个表中的数据,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,就好象发生了幻觉一样。

    e.g. 目前工资为1000的员工有10人。 1.事务1,读取所有工资为1000的员工。 2.这时事务2向employee表插入了一条员工记录,工资也为1000 3.事务1再次读取所有工资为1000的员工 共读取到了11条记录, 解决办法:如果在操作事务完成数据处理之前,任何其他事务都不可以添加新数据,则可避免该问题

    不可重复读的重点是修改 :

    同样的条件, 你读取过的数据,再次读取出来发现值不一样了

    幻读的重点在于新增或者删除

    同样的条件, 第 1 次和第 2 次读出来的记录数不一样

    JDBC事务隔离级别

    ANSI/ISO SQL定义的标准隔离级别有四种,从高到底依次为:可序列化(Serializable)、可重复读(Repeatable reads)、提交读(Read committed)、未提交读(Read uncommitted)。

    未提交读(Read uncommitted):未提交读(READ UNCOMMITTED)是最低的隔离级别。在这种事务隔离级别下,一个事务可以读到另外一个事务未提交的数据。未提交读会导致脏读

    提交读(Read committed):提交读(READ COMMITTED)也可以翻译成读已提交,在一个事务修改数据过程中,如果事务还没提交,其他事务不能读该数据。提交读这种隔离级别保证了读到的任何数据都是提交的数据,避免了脏读(dirty reads)。但是不保证事务重新读的时候能读到相同的数据,因为在每次数据读完之后其他事务可以修改刚才读到的数据。所以提交读不能解决不可重复读的读现象。

    可重复读(Repeatable reads):可重复读(REPEATABLE READS),由于提交读隔离级别会产生不可重复读的读现象。所以,比提交读更高一个级别的隔离级别就可以解决不可重复读的问题。这种隔离级别就叫可重复读。可重复读隔离级别可以解决不可重复读的读现象。但是可重复读这种隔离级别中,但是它解决不了幻读

    可序列化(Serializable):可序列化(Serializable)是最高的隔离级别,前面提到的所有的隔离级别都无法解决的幻读,在可序列化的隔离级别中可以解决。虽然可序列化解决了脏读、不可重复读、幻读等读现象。但是序列化事务会产生以下效果:

    1.无法读取其它事务已修改但未提交的记录。

    2.在当前事务完成之前,其它事务不能修改目前事务已读取的记录。

    3.在当前事务完成之前,其它事务所插入的新记录,其索引键值不能在当前事务的任何语句所读取的索引键范围中。

  • 相关阅读:
    Linux 查看磁盘读写速度IO使用情况
    Kubernete安装
    jenkins问题解决
    Jenkins用HTTP Request Plugin插件进行网站的监控/加探针(运维监控)
    golang信号signal的处理
    修改docker仓库资源的地址
    centos7修改hostname
    同步CentOS时间
    CentOs查那个目录占空间大
    CentOS7主机名的修改
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/lfeng1205/p/6817867.html
Copyright © 2020-2023  润新知