数据库事物导致的脏读 不可重复读 幻读的处理方法
修正
2020-04-23 之前是刚参加工作的理解 很多问题,现在回来重新梳理
2021-08-05 事物原理 《mysql事物原理(一)-undo log、redo log、MVCC》
2021-08-05 事物锁机制 《mysql deadlock、Lock wait timeout解决和分析》
事物的特性
原子性
表示一个最小的逻辑单元,要么都执行 要么都不执行
一致性
事物处理前与处理后的状态的要是一致的（a账户有200元 b账户有300元 共计500元 a账户给b账户转账100元。事物处理后2个账户总额也为500元）
隔离性
每个事物都有自己的数据空间，使事物的处理结果不会被别的事物所影响，注:这里的隔离是指的自己受其他事物影响，而不是本身隔离别人(我把门关了别人就进不来)
持久性
事物提交 数据就永久的保存下来了
事物隔离级别导致的异常现象
脏读
事物B 读取到了事物A 未提交的数据。
如事物A 读取库存0 在原有库存上加5 ，事物B在事物A未提交前读取到了库存5 在原有基础上+5 update 库存变成了10，事物A出现异常回滚
不可重复读
事物A读取一次 事物B对数据进行修改或者删除提交事物 事物A再次读取 数据不一致
幻读
事物A 读取了一次 事物B 对数据进行新增或者删除并提交事物 导致读取数据列表数据多了
事物的隔离级别
Read uncommitted(读未提交)
会导致脏读 幻读 不可 重复读
我们举例一个下单场景:
1.商品编号:001的库存是10。a用户下单购买了10个商品,库存变成了0
2.a用户因为地址拍错执行退货操作:退货分为 (1).开启事物 (2).订单状态改为取消,(3).库存还原 (4).执行其他业务逻辑 5.提交事物
3.在执行 2.4的其他业务逻辑的时候 b.用户发现库存有10 执行购买 并提交事物,后续a用户退货操作因为某些操作失败 事物回滚,导致超卖
扣除库存代码
public boolean reduceStock(Long id,Long purchaseCount){ ProductStock productStock=ProductStockDao.findById(id); if(productStock.getCount()<purchaseCount){ throw new BusinessException(500,"库存不足"); } //库存充足 productStock.setCount(productStock.getCount()-purchaseCount); ProductStockDao.update(productStock); return true; }
Read committed 读取已经提交的
sqlSrver默认的隔离级别,因为当前事物只能读取其他数据已经提交的数据，所以我们上面例子 第3步会校验库存不足
其实这里并发还是会超卖
比如有10个用户都下单10 因为并发都同时走到 if(productStock.getCount()<purchaseCount){ 这个时候库存都是10 判断库存充足下单成功
建议通过加锁,或者sql 原子性控制如:
public boolean reduceStock(Long id,Long purchaseCount){ int updated= productStockDao.execute("update product_stock set count=count-:purchaseCount where count-:purchaseCount>=0 and id=:id",purchaseCount,id); return updated>0; }
版本号乐观锁
public boolean reduceStock(Long id,Long purchaseCount){ ProductStock productStock=ProductStockDao.findById(id); String newVersion=productStock.getVersion()+1; int updated= productStockDao.execute("update product_stock set count=count-:purchaseCount,version=:newVersion where id=:id and version=:version",purchaseCount,newVersion,id,productStock.getVersion()); return updated>0; }
第一种适合数值的扣除,第二种适合数据修改(体验不是很好)
此隔离级别,可以解决我们的脏读但是会出现不可重复读
如:
1.查询用户性别
2.如果性别是null 则update set为男
3.再次查询并返回用户性别
在第三这个步骤时，用户性别被其他用户改成了女 返回女
Repeatable read 可重复读
可以解决重复读问题,因为这个隔离级别读取的是快照,同时update的时候会加x 事物没提交前别的事物不能修改 但是会出现幻读
如:
查询a用户的消费总额
select sum(money) from pay_log where userId=a 第二次查询的时候 log表又增加了一条数据,导致幻读
注:网上都是这样说 我的理解因为有gap锁其他事物也不能添加 我觉得这个隔离级别也可以一定程度避免幻读
Serializable 序列化
这个隔离级别最高 能够避免 脏读 不可重复读 幻影读 但是效率低(当进行当前读的时候 是锁表 性能差)
