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MySQL事务隔离级别有哪些

发表于:2025-01-23 作者:千家信息网编辑
千家信息网最后更新 2025年01月23日,这篇文章给大家介绍MySQL事务隔离级别有哪些,内容非常详细,感兴趣的小伙伴们可以参考借鉴,希望对大家能有所帮助。说说事务的隔离级别吧?老实说,事务隔离级别这个问题,无论是校招还是社招,面试官都爱问!
千家信息网最后更新 2025年01月23日MySQL事务隔离级别有哪些

这篇文章给大家介绍MySQL事务隔离级别有哪些,内容非常详细,感兴趣的小伙伴们可以参考借鉴,希望对大家能有所帮助。

说说事务的隔离级别吧?

老实说,事务隔离级别这个问题,无论是校招还是社招,面试官都爱问!然而目前网上很多文章,说句实在话啊,我看了后我都怀疑作者弄懂没!因为他们对可重复读(Repeatable Read)和串行化(serializable)的解析实在是看的我一头雾水!

再加上很多书都说可重复读解决了幻读问题,比如《mysql技术内幕--innodb存储引擎》等,不一一列举了,因此网上关于事务隔离级别的文章大多是有问题的,所以再开一文说明!

本文所讲大部分内容,皆有官网作为佐证,因此对本文内容你可以看完后,你完全可以当概念记在脑海里,除非官网的开发手册是错的,否则应当无误!

另外,本文会重点说一下

可重复读(Repeatable Read)是否真的解决幻读的问题!

正文

开始我先提一下,根据事务的隔离级别不同,会有三种情况发生。即脏读、不可重复读、幻读。这里我先不提这三种情况的定义,后面在讲隔离级别的时候会补上。

这里,大家记住一点,根据脏读、不可重复读、幻读定义来看(自己总结,官网没有),有如下包含关系:

那么,这张图怎么理解呢?

即,如果发生了脏读,那么不可重复读和幻读是一定发生的。因为拿脏读的现象,用不可重复读,幻读的定义也能解释的通。但是反过来,拿不可重复读的现象,用脏读的定义就不一定解释的通了!

假设有表tx_tb如下,pId为主键

读未提交

即READ_UNCOMMITTED,其实这个从隔离名字就可以看出来,一个事务可以读到另一个事务未提交的数据!为了便于说明,我简单的画图说明!

如图所示,一个事务检索的数据被另一个未提交的事务给修改了。

官网对脏读定义的地址为https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/glossary.html#glos_dirty_read

其内容为

dirty read

An operation that retrieves unreliable data, data that was updated by another transaction but not yet committed.

翻译过来就是

检索操作出来的数据是不可靠的,是可以被另一个未提交的事务修改的!

你会发现,我们的演示结果和官网对脏读的定义一致。根据我们最开始的推理,如果存在脏读,那么不可重复读和幻读一定是存在的。

读已提交

即READ_COMMITTED,这个也能看的出来,一个事务能读到另一个事务已提交的数据!为了便于说明,我简单的画图说明!

如图所示,一个事务检索的数据只能被另一个已提交的事务修改。

官网对不可重复读定义的地址为

https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/glossary.html#glos_non_repeatable_read

其内容为

non-repeatable read

The situation when a query retrieves data, and a later query within the same transaction retrieves what should be the same data, but the queries return different results (changed by another transaction committing in the meantime).

翻译过来就是

一个查询语句检索数据,随后又有一个查询语句在同一个事务中检索数据,两个数据应该是一样的,但是实际情况返回了不同的结果。(同时被另一个正在提交的事务修改了)!

ps:作者注,这里的不同结果,指的是在行不变的情况下(专业点说,主键索引没变),但是主键索引指向的磁盘上的数据内容变了。如果主键索引变了,比如新增一条数据或者删除一条数据,就不是不可重复读。

显然,我们这个现象符合不可重复读的定义。下面,大家做一个思考:

  • 这个不可重复读的定义,放到脏读的现象里是不是也可以说的通。显然脏读的现象,也就是读未提交的那个例子,是不是也符合在同一个事务中返回了不同结果!

  • 但是反过来就不一定通了,一个事务A中查询两次的结果在被另一个事务B改变的情况下,如果事务B未提交就改变了事务A的结果,就属于脏读,也属于不可重复读。如果该事务B提交了才改变事务A的结果,就不属于脏读,但属于不可重复读。

可重复读

即REPEATABLE_READ。这里,我改变一下顺序,先上幻读的定义

官网对幻读定义的地址为

https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/glossary.html#glos_phantom

phantom

A row that appears in the result set of a query, but not in the result set of an earlier query. For example, if a query is run twice within a transaction, and in the meantime, another transaction commits after inserting a new row or updating a row so that it matches the WHERE clause of the query.

翻译过来就是

在一次查询的结果集里出现了某一行数据,但是该数据并未出现在更早的查询结果集里。例如,在一次事务里进行了两次查询,同时另一个事务插入某一行或更新某一行数据后(该数据符合查询语句里where后的条件),并提交了!

好了,接下来上图,大家自己评定该现象是否符合幻读的定义

显然,该现象是符合幻读的定义的。同一事务的两次相同查询出现不同行。下面,大家做一个思考:

  • 这个幻读的定义,放到上面不可重复读的现象里是不是也可以说的通。大家自行思考!

  • 反过来就不一定通了。事务第二次查询出了一个数据,但是该数据并未出现在***次查询的结果集里。如果该数据是修改数据,那么该现象既属于不可重复读,也属于幻读。如果该数据是新增或删除的数据,那该现象就不属于不可重复读,但属于幻读。

接下来说一下,为什么很多文章都产生误传,说是可重复读可以解决幻读问题!原因出自官网的一句话

地址:https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/innodb-locking.html#innodb-record-locks

原文内容如下

By default, InnoDB operates in REPEATABLE READ transaction isolation level. In this case, InnoDB uses next-key locks for searches and index scans, which prevents phantom rows (see Section 14.7.4, "Phantom Rows").

按照原本这句话的意思,应该是

InnoDB默认用了REPEATABLE READ。在这种情况下,使用next-key locks解决幻读问题!

结果估计,某个国内翻译人员翻着翻着变成了

InnoDB默认用了REPEATABLE READ。在这种情况下,可以解决幻读问题!

然后大家继续你抄我,我抄你,结果你懂的!

显然,漏了"使用了next-key locks!"这个条件后,意思完全改变,我们在该隔离级别下执行语句

select * from tx_tb where pId >= 1;

是快照读,是不加任何锁的,根本不能解决幻读问题,除非你用

select * from tx_tb where pId >= 1 lock in share mode;

这样,你就用上了next-key locks,才能解决幻读问题!

串行读

即SERIALIZABLE_READ。在该隔离级别下,所有的select语句后都自动加上lock in share mode。因此,在该隔离级别下,无论你如何进行查询,都会使用next-key locks。所有的select操作均为当前读!

OK,注意看上表红色部分!就是因为在该隔离级别下使用了next-key locks,innodb将pId=1这条索引记录,和(1,++∞)这个间隙锁住了。其他事务要在这个间隙上插数据,就会阻塞,从而防止幻读发生!

有的人会说,你这第二次查询的结果,也变了啊,明显和***次查询结果不一样啊?对此,我只能说,请看清楚啊。这是被自己的事务改的,不是被其他事物修改的。这不算是幻读,也不是不可重复读。

总结

上面罗里吧嗦一大堆,***来一个表格做总结吧,你面试答这个表就行。上面的一切是为了这张表做准备!

关于MySQL事务隔离级别有哪些就分享到这里了,希望以上内容可以对大家有一定的帮助,可以学到更多知识。如果觉得文章不错,可以把它分享出去让更多的人看到。

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