数据库原理

  • 一、事务
    • 概念
    • ACID
    • AUTOCOMMIT
  • 二、并发一致性问题
    • 丢失修改
    • 读脏数据
    • 不可重复读
    • 幻影读
  • 三、封锁
    • 封锁粒度
    • 封锁类型
    • 封锁协议
    • MySQL 隐式与显示锁定
  • 四、隔离级别
    • 未提交读(READ UNCOMMITTED)
    • 提交读(READ COMMITTED)
    • 可重复读(REPEATABLE READ)
    • 可串行化(SERIALIZABLE)

      一、事务

概念

事务指的是满足 ACID 特性的一组操作,可以通过 Commit 提交一个事务,也可以使用 Rollback 进行回滚。

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ACID

1. 原子性(Atomicity)

事务被视为不可分割的最小单元,事务的所有操作要么全部提交成功,要么全部失败回滚。

回滚可以用日志来实现,日志记录着事务所执行的修改操作,在回滚时反向执行这些修改操作即可。

2. 一致性(Consistency)

数据库在事务执行前后都保持一致性状态。在一致性状态下,所有事务对一个数据的读取结果都是相同的。

3. 隔离性(Isolation)

一个事务所做的修改在最终提交以前,对其它事务是不可见的。

4. 持久性(Durability)

一旦事务提交,则其所做的修改将会永远保存到数据库中。即使系统发生崩溃,事务执行的结果也不能丢失。

可以通过数据库备份和恢复来实现,在系统发生崩溃时,使用备份的数据库进行数据恢复。


事务的 ACID 特性概念简单,但不是很好理解,主要是因为这几个特性不是一种平级关系:

  • 只有满足一致性,事务的执行结果才是正确的。
  • 在无并发的情况下,事务串行执行,隔离性一定能够满足。此时只要能满足原子性,就一定能满足一致性。
  • 在并发的情况下,多个事务并行执行,事务不仅要满足原子性,还需要满足隔离性,才能满足一致性。
  • 事务满足持久化是为了能应对数据库崩溃的情况。

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AUTOCOMMIT

MySQL 默认采用自动提交模式。也就是说,如果不显式使用START TRANSACTION语句来开始一个事务,那么每个查询都会被当做一个事务自动提交。

二、并发一致性问题

在并发环境下,事务的隔离性很难保证,因此会出现很多并发一致性问题。

丢失修改

T1 和 T2 两个事务都对一个数据进行修改,T1 先修改,T2 随后修改,T2 的修改覆盖了 T1 的修改。

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读脏数据

T1 修改一个数据,T2 随后读取这个数据。如果 T1 撤销了这次修改,那么 T2 读取的数据是脏数据。

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不可重复读

T2 读取一个数据,T1 对该数据做了修改。如果 T2 再次读取这个数据,此时读取的结果和第一次读取的结果不同。

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幻影读

T1 读取某个范围的数据,T2 在这个范围内插入新的数据,T1 再次读取这个范围的数据,此时读取的结果和和第一次读取的结果不同。

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产生并发不一致性问题主要原因是破坏了事务的隔离性,解决方法是通过并发控制来保证隔离性。并发控制可以通过封锁来实现,但是封锁操作需要用户自己控制,相当复杂。数据库管理系统提供了事务的隔离级别,让用户以一种更轻松的方式处理并发一致性问题。

三、封锁

封锁粒度

MySQL 中提供了两种封锁粒度:行级锁以及表级锁。

应该尽量只锁定需要修改的那部分数据,而不是所有的资源。锁定的数据量越少,发生锁争用的可能就越小,系统的并发程度就越高。

但是加锁需要消耗资源,锁的各种操作(包括获取锁、释放锁、以及检查锁状态)都会增加系统开销。因此封锁粒度越小,系统开销就越大。

在选择封锁粒度时,需要在锁开销和并发程度之间做一个权衡。

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封锁类型

1. 读写锁

  • 排它锁(Exclusive),简写为 X 锁,又称写锁。
  • 共享锁(Shared),简写为 S 锁,又称读锁。

有以下两个规定:

  • 一个事务对数据对象 A 加了 X 锁,就可以对 A 进行读取和更新。加锁期间其它事务不能对 A 加任何锁。
  • 一个事务对数据对象 A 加了 S 锁,可以对 A 进行读取操作,但是不能进行更新操作。加锁期间其它事务能对 A 加 S 锁,但是不能加 X 锁。

锁的兼容关系如下:

-XS
X××
S×

2. 意向锁

使用意向锁(Intention Locks)可以更容易地支持多粒度封锁。

在存在行级锁和表级锁的情况下,事务 T 想要对表 A 加 X 锁,就需要先检测是否有其它事务对表 A 或者表 A 中的任意一行加了锁,那么就需要对表 A 的每一行都检测一次,这是非常耗时的。

意向锁在原来的 X/S 锁之上引入了 IX/IS,IX/IS 都是表锁,用来表示一个事务想要在表中的某个数据行上加 X 锁或 S 锁。有以下两个规定:

  • 一个事务在获得某个数据行对象的 S 锁之前,必须先获得表的 IS 锁或者更强的锁;
  • 一个事务在获得某个数据行对象的 X 锁之前,必须先获得表的 IX 锁。

通过引入意向锁,事务 T 想要对表 A 加 X 锁,只需要先检测是否有其它事务对表 A 加了 X/IX/S/IS 锁,如果加了就表示有其它事务正在使用这个表或者表中某一行的锁,因此事务 T 加 X 锁失败。

各种锁的兼容关系如下:

-XIXSIS
X××××
IX××
S××
IS×

解释如下:

  • 任意 IS/IX 锁之间都是兼容的,因为它们只是表示想要对表加锁,而不是真正加锁;
  • S 锁只与 S 锁和 IS 锁兼容,也就是说事务 T 想要对数据行加 S 锁,其它事务可以已经获得对表或者表中的行的 S 锁。

封锁协议

1. 三级封锁协议

一级封锁协议

事务 T 要修改数据 A 时必须加 X 锁,直到 T 结束才释放锁。

可以解决丢失修改问题,因为不能同时有两个事务对同一个数据进行修改,那么事务的修改就不会被覆盖。

T1T2
lock-x(A)
read A=20
lock-x(A)
wait
write A=19.
commit.
unlock-x(A).
obtain
read A=19
write A=21
commit
unlock-x(A)

二级封锁协议

在一级的基础上,要求读取数据 A 时必须加 S 锁,读取完马上释放 S 锁。

可以解决读脏数据问题,因为如果一个事务在对数据 A 进行修改,根据 1 级封锁协议,会加 X 锁,那么就不能再加 S 锁了,也就是不会读入数据。

T1T2
lock-x(A)
read A=20
write A=19
lock-s(A)
wait
rollback.
A=20.
unlock-x(A).
obtain
read A=20
commit
unlock-s(A)

三级封锁协议

在二级的基础上,要求读取数据 A 时必须加 S 锁,直到事务结束了才能释放 S 锁。

可以解决不可重复读的问题,因为读 A 时,其它事务不能对 A 加 X 锁,从而避免了在读的期间数据发生改变。

T1T2
lock-s(A)
read A=20
lock-x(A)
wait
read A=20.
commit.
unlock-s(A).
obtain
read A=20
write A=19
commit
unlock-X(A)

2. 两段锁协议

加锁和解锁分为两个阶段进行。

可串行化调度是指,通过并发控制,使得并发执行的事务结果与某个串行执行的事务结果相同。

事务遵循两段锁协议是保证可串行化调度的充分条件。例如以下操作满足两段锁协议,它是可串行化调度。

lock-x(A)...lock-s(B)...lock-s(C)...unlock(A)...unlock(C)...unlock(B)

但不是必要条件,例如以下操作不满足两段锁协议,但是它还是可串行化调度。

lock-x(A)...unlock(A)...lock-s(B)...unlock(B)...lock-s(C)...unlock(C)

MySQL 隐式与显示锁定

MySQL 的 InnoDB 存储引擎采用两段锁协议,会根据隔离级别在需要的时候自动加锁,并且所有的锁都是在同一时刻被释放,这被称为隐式锁定。

InnoDB 也可以使用特定的语句进行显示锁定:

SELECT ... LOCK In SHARE MODE;
SELECT ... FOR UPDATE;

四、隔离级别

未提交读(READ UNCOMMITTED)

事务中的修改,即使没有提交,对其它事务也是可见的。

提交读(READ COMMITTED)

一个事务只能读取已经提交的事务所做的修改。换句话说,一个事务所做的修改在提交之前对其它事务是不可见的。

可重复读(REPEATABLE READ)

保证在同一个事务中多次读取同样数据的结果是一样的。

可串行化(SERIALIZABLE)

强制事务串行执行。


隔离级别脏读不可重复读幻影读
未提交读
提交读×
可重复读××
可串行化×××

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