• ACID属性区别


    ACID,指数据库事务正确执行的四个基本要素的缩写。包含:原子性(Atomicity)、一致性(Consistency)、隔离性(Isolation)、持久性(Durability)。一个支持事务(Transaction)的数据库,必需要具有这四种特性,否则在事务过程(Transaction processing)当中无法保证数据的正确性,交易过程极可能达不到交易方的要求。   

    事务是指对系统进行的一组操作,为了保证系统的完整性,事务需要具有ACID特性,具体如下:

    1. 原子性(Atomic)
         一个事务包含多个操作,这些操作要么全部执行,要么全都不执行。实现事务的原子性,要支持回滚操作,在某个操作失败后,回滚到事务执行之前的状态。
         回滚实际上是一个比较高层抽象的概念,大多数DB在实现事务时,是在事务操作的数据快照上进行的(比如,MVCC),并不修改实际的数据,如果有错并不会提交,所以很自然的支持回滚。
         而在其他支持简单事务的系统中,不会在快照上更新,而直接操作实际数据。可以先预演一边所有要执行的操作,如果失败则这些操作不会被执行,通过这种方式很简单的实现了原子性。
    2. 一致性(Consistency)
         一致性是指事务使得系统从一个一致的状态转换到另一个一致状态。事务的一致性决定了一个系统设计和实现的复杂度。事务可以不同程度的一致性:
         强一致性:读操作可以立即读到提交的更新操作。
         弱一致性:提交的更新操作,不一定立即会被读操作读到,此种情况会存在一个不一致窗口,指的是读操作可以读到最新值的一段时间。
         最终一致性:是弱一致性的特例。事务更新一份数据,最终一致性保证在没有其他事务更新同样的值的话,最终所有的事务都会读到之前事务更新的最新值。如果没有错误发生,不一致窗口的大小依赖于:通信延迟,系统负载等。
         其他一致性变体还有:
         单调一致性:如果一个进程已经读到一个值,那么后续不会读到更早的值。
         会话一致性:保证客户端和服务器交互的会话过程中,读操作可以读到更新操作后的最新值。
    3. 隔离性(Isolation)
         并发事务之间互相影响的程度,比如一个事务会不会读取到另一个未提交的事务修改的数据。在事务并发操作时,可能出现的问题有:
         脏读:事务A修改了一个数据,但未提交,事务B读到了事务A未提交的更新结果,如果事务A提交失败,事务B读到的就是脏数据。
         不可重复读:在同一个事务中,对于同一份数据读取到的结果不一致。比如,事务B在事务A提交前读到的结果,和提交后读到的结果可能不同。不可重复读出现的原因就是事务并发修改记录,要避免这种情况,最简单的方法就是对要修改的记录加锁,这回导致锁竞争加剧,影响性能。另一种方法是通过MVCC可以在无锁的情况下,避免不可重复读。

    幻读:在同一个事务中,同一个查询多次返回的结果不一致。事务A新增了一条记录,事务B在事务A提交前后各执行了一次查询操作,发现后一次比前一次多了一条记录。幻读是由于并发事务增加记录导致的,这个不能像不可重复读通过记录加锁解决,因为对于新增的记录根本无法加锁。需要将事务串行化,才能避免幻读。
         事务的隔离级别从低到高有:
         Read Uncommitted:最低的隔离级别,什么都不需要做,一个事务可以读到另一个事务未提交的结果。所有的并发事务问题都会发生。
         Read Committed:只有在事务提交后,其更新结果才会被其他事务看见。可以解决脏读问题。
         Repeated Read:在一个事务中,对于同一份数据的读取结果总是相同的,无论是否有其他事务对这份数据进行操作,以及这个事务是否提交。可以解决脏读、不可重复读。
         Serialization:事务串行化执行,隔离级别最高,牺牲了系统的并发性。可以解决并发事务的所有问题。
         通常,在工程实践中,为了性能的考虑会对隔离性进行折中。
    4. 持久性(Durability)
         事务提交后,对系统的影响是永久的。

    备注:一致性更强调一个事物的完整,隔离性强调的是不同事物间的并发处理。一致性包括两方面:

    1.数据库机制层面

      数据库层面的一致性是,在一个事务执行之前和之后,数据会符合你设置的约束(唯一约束,外键约束,Check约束等)和触发器设置.这一点是由SQL SERVER进行保证的.

    2.业务层面

      对于业务层面来说,一致性是保持业务的一致性.这个业务一致性需要由开发人员进行保证.很多业务方面的一致性可以通过转移到数据库机制层面进行保证.比如,产品只有两个型号,则可以转移到使用CHECK约束使某一列必须只能存这两个型号.

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