形象生动的简单讲解事物隔离级别

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在日常开发中，一旦涉及到多个表操作时，便需要考虑事务及数据一致性的问题， 通常就是事务原子性和 保证数据能被正确且完整地记录， 本文将探讨下遇到的系统结算中碰到的相关问题。

  • 事务基础

  • 事务特性 ACID:

原子性 (Atomicity): 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 (Consistency): 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 (Isolation 两个或者多个事务并发访问（此处访问指查询和修改的操作）数据库的同一数据时所表现出的相互关系。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 (Durability 在事务完成以后，该事务对数据库所作的更改便持久地保存在数据库之中，并且是完全的。

  • 四种事务隔离级别:

未提交读 (READ UNCOMMITTED 是最低的隔离级别。允许脏读，事务可以看到其他事务 “尚未提交” 的修改。

在提交读 (READ COMMITTED 隔离级别中，基于锁机制并发控制的 DBMS 需要对选定对象的写锁一直保持到事务结束，但是读锁在 SELECT 操作完成后马上释放，因此不可重复读现象可能会发生，但不要求 “范围锁 (range-locks)”。

在可重复读 (REPEATABLE READS) 隔离级别中，基于锁机制并发控制的 DBMS 需要对选定对象的读锁和写锁一直保持到事务结束，但不要求 “范围锁”，因此可能会发生 “幻影读”。

可序列化 (Serializable) 是最高的隔离级别，在基于锁机制并发控制的 DBMS 实现可序列化要求在选定对象上的读锁和写锁保持直到事务结束后才能释放。在 SELECT 的查询中使用一个 “WHERE” 子句来描述一个范围时应该获得一个 “范围锁”。这种机制可以避免“幻影读” 现象。

  • 几种读现象:

脏读: 一个事务允许读取另外一个事务修改但未提交的数据:

不可重复读: 在一次事务中，当一行数据获取两遍得到不同的结果表示发生了不可重复读。在基于锁的并发控制中 “不可重复读” 现象发生在当执行 SELECT 操作时没有获得读锁或者 SELECT 操作执行完后马上释放了读锁。

事务 2 提交成功，因此他对 id 为 1 的行的修改就对其他事务可见了。但是事务 1 在此前已经从这行读到了另外一个 “age” 的值。在可序列化和可重复读的隔离级别时，数据库在第二次 SELECT 请求的时候应该返回事务 2 更新之前的值。在提交读和未提交读，返回的是更新之后的值，这个现象就是不可重复读。

幻影读: 在事务执行过程中，当两个完全相同的查询语句执行得到不同的结果

当事务 1 两次执行 SELECT ... WHERE 检索一定范围内数据的操作中间，事务 2 在这个表中创建了 (如 INSERT) 了一行新数据，这条新数据正好满足事务 1 的 “WHERE” 子句。

  • 隔离级别与读现象关系:

* ### 隔离级别与锁持续时间 (S: 锁持续到当前语句执行完毕，C: 锁会持续到事务提交):

* 业务场景 (假设 DB 是类似 MySQL 这类基于锁管理事务的): 用户提现
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  • 提现业务逻辑

  • 用户提现业务逻辑大概为

// 1. 查询余额是否足够
// 2. 保存提现记录
// 3. 保存账户明细
// 4. 更新账户

上面的业务逻辑中，我们需要对多个表进行写操作，势必应该将这几个操作放在同一事务中，以保证逻辑的原子性，由于对数据库进行了分库，为了尽量远离到分布式事务，在对上述几张表分库时，则应将同一用户的记录分到同一库中 (保证单机 DB 事务)，比如按照用户 ID 分库， 在事务中进行几个操作:

public Boolean doInTransaction(...) {
	// 1. 查询余额是否足够
	// 2. 保存提现记录
	// 3. 保存账户明细
	// 4. 更新账户
}

  • 隔离级别设置

  • 假如我们设置隔离级别为最高级别可序列化 (Serializable)，如

@Transactional(isolation = Isolation.SERIALIZABLE)
public Boolean doInTransaction(...) {
	
    // ①. 查询当前账户 
    Account account = queryAccount(...);
    
    // ②. 检查余额是否足够
    if (withdraw.getAmount() > account.getBalance()){
        // ... throw Exp
    }
    
    // ③. 添加提现记录
    insertWithdraw(...)
    
    // ④. 添加账户明细
    insertDetail(...);
    
    // ⑤. 更新账户余额
    updateAccountBalance(...);
    ...
}

假如现在用户账户里有 5000 元，事务 1 要提取 3000 元，事务 2 要提取 4000 元，两个事务都并行着，势必要保证这这两个事务不能都成功。 按理，我们已经设置当前事务隔离级别为 Serializable，按照 上面的隔离级别 特性，那么如果事务 1 进入了该方法后，在①处就对该账户加上了读锁和写锁，即使事务 2 进来，也会等待在①处，但事实并非如此，在事务中的 SELECT 操作 autocommit＝false 时)，MySQL 会在 SELECT 语句后加上 LOCK IN SHARE MODE (即对行加上共享锁，其他事务依然可以对该记录进行读取操作)，因此有可能事务 1 和事务 2 都同时读到是 5000 元，这样走下去，那么账户余额有可能就负数了，可以通过在①处查询账户的 SELECT 语句后加上排他锁 (SELECT .. FROM .. WHERE .. FOR UPDATE)，这样事务 2 在①处将阻塞住，直到事务 1 结束，这时 Serializable 已没有什么意义，但这种方案是不可取的，这有可能造成性能低下和隐秘的死锁等问题，我们需要通过程序的方式间接处理上面的问题，如在更新账户余额后作再查询一次账户余额作检查，如:

public Boolean doInTransaction(...) {
	
    // ①. 查询当前账户 
    Account account = queryAccount(...);
    
    // ②. 检查余额是否足够
    if (withdraw.getAmount() > account.getBalance()){
        // ... throw Exp
    }
    
    // ③. 添加提现记录
    insertWithdraw(...)
    
    // ④. 添加账户明细
    insertDetail(...);
    
    // ⑤. 更新账户余额
    updateAccountBalance(...);
    
    // ⑥. 余额检查
    // 预计的余额
    expected = account.getBalance() - withdraw.getAmount()l
    // 实际的余额
    account = queryAccount(...);
    actual = account.getBalance();
    if (expected != actual){
    	// 有其他事务更新过余额，throw Exp
    }
    ...
}

或者更简单些，在进行余额更新时，就将预计的余额作为条件 WHERE balance = :actual，类似于 CAS(Compare And Set)，若更新失败，说明余额发生变化，回滚事务:

public Boolean doInTransaction(...) {
  
    // ①. 查询当前账户 
    Account account = queryAccount(...);
    
    // ②. 检查余额是否足够
    if (withdraw.getAmount() > account.getBalance()){
        // ... throw Exp
    }
    
    // ③. 添加提现记录
    insertWithdraw(...)
    
    // ④. 添加账户明细
    insertDetail(...);
    
   	// ⑤. 更新账户余额
    // SQL如: UPDATE accounts SET balance=:newBalance WHERE id=:id AND balance=:oldBalance
    updateAccountBalance(..., account.getBalance());
    
    ...

}

这样就通过事务失败来保证数据的正确性，但若是用户账户的操作比较频繁，那失败的几率也会有所增加， 这就需要通过其他方式，如消息队列等来将用户的账户操作像流水线一样来进行处理。

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