本文实验的测试环境：Windows 10+cmd+MySQL5.6.36+InnoDB

一、事务的基本要素（ACID）

　　1、原子性（Atomicity）：事务开始后所有操作，要么全部做完，要么全部不做，不可能停滞在中间环节。事务执行过程中出错，会回滚到事务开始前的状态，所有的操作就像没有发生一样。也就是说事务是一个不可分割的整体，就像化学中学过的原子，是物质构成的基本单位。

　　 2、一致性（Consistency）：事务开始前和结束后，数据库的完整性约束没有被破坏 。比如A向B转账，不可能A扣了钱，B却没收到。

　　 3、隔离性（Isolation）：同一时间，只允许一个事务请求同一数据，不同的事务之间彼此没有任何干扰。比如A正在从一张银行卡中取钱，在A取钱的过程结束前，B不能向这张卡转账。

　　 4、持久性（Durability）：事务完成后，事务对数据库的所有更新将被保存到数据库，不能回滚。

　　小结：原子性是事务隔离的基础，隔离性和持久性是手段，最终目的是为了保持数据的一致性。

二、事务的并发问题

　　1、脏读：事务A读取了事务B更新的数据，然后B回滚操作，那么A读取到的数据是脏数据

　　2、不可重复读：事务 A 多次读取同一数据，事务 B 在事务A多次读取的过程中，对数据作了更新并提交，导致事务A多次读取同一数据时，结果 不一致。

　　3、幻读：系统管理员A将数据库中所有学生的成绩从具体分数改为ABCDE等级，但是系统管理员B就在这个时候插入了一条具体分数的记录，当系统管理员A改结束后发现还有一条记录没有改过来，就好像发生了幻觉一样，这就叫幻读。

　　小结：不可重复读的和幻读很容易混淆，不可重复读侧重于修改，幻读侧重于新增或删除。解决不可重复读的问题只需锁住满足条件的行，解决幻读需要锁表

四、用例子说明各个隔离级别的情况

1、读未提交：

（1）打开一个客户端A，并设置当前事务模式为read uncommitted（未提交读），查询表account的初始值：

（2）在客户端A的事务提交之前，打开另一个客户端B，更新表account：

（3）这时，虽然客户端B的事务还没提交，但是客户端A就可以查询到B已经更新的数据：

（4）一旦客户端B的事务因为某种原因回滚，所有的操作都将会被撤销，那客户端A查询到的数据其实就是脏数据：

（5）在客户端A执行更新语句update account set balance = balance - 50 where id =1，lilei的balance没有变成350，居然是400，是不是很奇怪，数据的一致性没问啊，如果你这么想就太天真 了，在应用程序中，我们会用400-50=350，并不知道其他会话回滚了，要想解决这个问题可以采用读已提交的隔离级别

2、读已提交

（1）打开一个客户端A，并设置当前事务模式为read committed（未提交读），查询表account的初始值：

（2）在客户端A的事务提交之前，打开另一个客户端B，更新表account：

（3）这时，客户端B的事务还没提交，客户端A不能查询到B已经更新的数据，解决了脏读问题：

（4）客户端B的事务提交

（5）客户端A执行与上一步相同的查询，结果与上一步不一致，即产生了不可重复读的问题，在应用程序中，假设我们处于客户端A的会话，查询到lilei的balance为450，但是其他事务将lilei的balance值改为400，我们并不知道，如果用450这个值去做其他操作，是有问题的，不过这个概率真的很小哦，要想避免这个问题，可以采用可重复读的隔离级别

3、可重复读

（1）打开一个客户端A，并设置当前事务模式为repeatable read，查询表account的初始值：

（2）在客户端A的事务提交之前，打开另一个客户端B，更新表account并提交，客户端B的事务居然可以修改客户端A事务查询到的行，也就是mysql的可重复读不会锁住事务查询到的行，这一点出乎我的意料，sql标准中事务隔离级别为可重复读时，读写操作要锁行的，mysql居然没有锁，我了个去。在应用程序中要注意给行加锁，不然你会以步骤（1）中lilei的balance为400作为中间值去做其他操作

（3）在客户端A执行步骤（1）的查询：

（4）执行步骤（1），lilei的balance仍然是400与步骤（1）查询结果一致，没有出现不可重复读的 问题；接着执行update balance = balance - 50 where id = 1，balance没有变成400-50=350，lilei的balance值用的是步骤（2）中的350来算的，所以是300，数据的一致性倒是没有被破坏，这个有点神奇，也许是mysql的特色吧

mysql> select * from account;
+------+--------+---------+
| id | name | balance |
+------+--------+---------+
| 1 | lilei | 400 |
| 2 | hanmei | 16000 |
| 3 | lucy | 2400 |
+------+--------+---------+
rows in set (0.00 sec)

mysql> update account set balance = balance - 50 where id = 1;
Query OK, 1 row affected (0.00 sec)
Rows matched: 1 Changed: 1 Warnings: 0

mysql> select * from account;
+------+--------+---------+
| id | name | balance |
+------+--------+---------+
| 1 | lilei | 300 |
| 2 | hanmei | 16000 |
| 3 | lucy | 2400 |
+------+--------+---------+
rows in set (0.00 sec)

(5) 在客户端A开启事务，查询表account的初始值

mysql> start transaction;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)

mysql> select * from account;
+------+--------+---------+
| id | name | balance |
+------+--------+---------+
| 1 | lilei | 300 |
| 2 | hanmei | 16000 |
| 3 | lucy | 2400 |
+------+--------+---------+
rows in set (0.00 sec)

（6）在客户端B开启事务，新增一条数据，其中balance字段值为600，并提交

mysql> start transaction;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)

mysql> insert into account values(4,'lily',600);
Query OK, 1 row affected (0.00 sec)

mysql> commit;
Query OK, 0 rows affected (0.01 sec)

(7) 在客户端A计算balance之和，值为300+16000+2400=18700，没有把客户端B的值算进去，客户端A提交后再计算balance之和，居然变成了19300，这是因为把客户端B的600算进去了，站在客户的角度，客户是看不到客户端B的，它会觉得是天下掉馅饼了，多了600块，这就是幻读，站在开发者的角度，数据的 一致性并没有破坏。但是在应用程序中，我们得代码可能会把18700提交给用户了，如果你一定要避免这情况小概率状况的发生，那么就要采取下面要介绍的事务隔离级别“串行化”

mysql> select sum(balance) from account;
+--------------+
| sum(balance) |
+--------------+
| 18700 |
+--------------+
1 row in set (0.00 sec)

mysql> commit;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)

mysql> select sum(balance) from account;
+--------------+
| sum(balance) |
+--------------+
| 19300 |
+--------------+
1 row in set (0.00 sec)

4.串行化

（1）打开一个客户端A，并设置当前事务模式为serializable，查询表account的初始值：

mysql> set session transaction isolation level serializable;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)

mysql> start transaction;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)

mysql> select * from account;
+------+--------+---------+
| id | name | balance |
+------+--------+---------+
| 1 | lilei | 10000 |
| 2 | hanmei | 10000 |
| 3 | lucy | 10000 |
| 4 | lily | 10000 |
+------+--------+---------+
rows in set (0.00 sec)

（2）打开一个客户端B，并设置当前事务模式为serializable，插入一条记录报错，表被锁了插入失败，mysql中事务隔离级别为serializable时会锁表，因此不会出现幻读的情况，这种隔离级别并发性极低，往往一个事务霸占了一张表，其他成千上万个事务只有干瞪眼，得等他用完提交才可以使用，开发中很少会用到。

mysql> set session transaction isolation level serializable;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)

mysql> start transaction;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)

mysql> insert into account values(5,'tom',0);
ERROR 1205 (HY000): Lock wait timeout exceeded; try restarting transaction

补充：　

1、SQL规范所规定的标准，不同的数据库具体的实现可能会有些差异

2、mysql中默认事务隔离级别是可重复读时并不会锁住读取到的行

3、事务隔离级别为串行化时，读取数据会锁住整张表

4、阅读此文时，如果站在开发者的角度，也许会觉得不可重复读和幻读，在逻辑上并没有什么问题，最终数据仍然是一致的，但是站在用户的角度，他们通常只能看到一个事务（只能看到客户端A，不知道客户端B这个卧底的存在），而不会考虑事务并发执行的现象，一旦出现同一数据多次读取结果不同，或者凭空出现新记录，他们可能会产生疑虑，这是用户体验的问题。

5.事务在mysql中执行时，最终的结果不会出现数据的一致性的问题，因为在一个事务中，mysql执行某个操作未必会使用前一个操作的中间结果，它会根据其他并发事务的实际情况采来处理，看起来不合逻辑，但是保证了数据的一致性 ；但是事务在应用程序中执行时，一个操作的结果会被下一个操作用到，并进行其他的计算。这是我们得小心，可重复读的时候应该锁行，串行化时 要锁表，不然会破坏数据的一致性。

6、事务在mysql中执行时，mysql会根据各个事务的实际情况综合处理，导致数据的一致性没有被破坏，但是应用程序时按照逻辑套路来出牌，并没有mysql聪明，难免会出现数据的一致性问题。

7、隔离级别越高，越能保证数据的完整性和一致性，但是对并发性能的影响也越大，鱼和熊掌不可兼得啊。对于多数应用程序，可以优先考虑把数据库系统的隔离级别设为Read Committed，它能够避免脏读取，而且具有较好的并发性能。尽管它会导致不可重复读、幻读这些并发问题，在可能出现这类问题的个别场合，可以由应用程序采用悲观锁或乐观锁来控制。

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持。

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