Innodb中的事务隔离级别和锁的关系
http://tech.meituan.com/innodb-lock.html
| 隔离级别 | 脏读（Dirty Read） | 不可重复读（NonRepeatable Read） | 幻读（Phantom Read） |
|---|---|---|---|
| 未提交读（Read uncommitted） | 可能 | 可能 | 可能 |
| 已提交读（Read committed） | 不可能 | 可能 | 可能 |
| 可重复读（Repeatable read） | 不可能 | 不可能 | 可能 |
| 可串行化（Serializable ） | 不可能 | 不可能 | 不可能 |
- 未提交读(Read Uncommitted)：允许脏读，也就是可能读取到其他会话中未提交事务修改的数据
- 提交读(Read Committed)：只能读取到已经提交的数据。Oracle等多数数据库默认都是该级别 (不重复读)
- 可重复读(Repeated Read)：可重复读。在同一个事务内的查询都是事务开始时刻一致的，InnoDB默认级别。在SQL标准中，该隔离级别消除了不可重复读，但是还存在幻象读
- 串行读(Serializable)：完全串行化的读，每次读都需要获得表级共享锁，读写相互都会阻塞
Read Uncommitted这种级别，数据库一般都不会用，而且任何操作都不会加锁，这里就不讨论了。
###Read Committed（读取提交内容）
在RC级别中，数据的读取都是不加锁的，但是数据的写入、修改和删除是需要加锁的.
###Repeatable Read（可重读）
这是MySQL中InnoDB默认的隔离级别。我们姑且分“读”和“写”两个模块来讲解。采用乐观锁mvvc机制，大多数读可以不加锁
####读
读就是可重读，可重读这个概念是一事务的多个实例在并发读取数据时，会看到同样的数据行，有点抽象，我们来看一下效果。
RC（不可重读）模式下的展现
| 事务A | 事务B | |||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| begin; |
begin; |
|||||||||
|
select id,class_name,teacher_id from class_teacher where teacher_id=1;
|
||||||||||
|
update class_teacher set class_name='初三三班' where id=1; |
||||||||||
| commit; | ||||||||||
|
select id,class_name,teacher_id from class_teacher where teacher_id=1;
读到了事务B修改的数据，和第一次查询的结果不一样，是不可重读的。 |
||||||||||
| commit; |
####不可重复读和幻读的区别####
很多人容易搞混不可重复读和幻读，确实这两者有些相似。但不可重复读重点在于update和delete，而幻读的重点在于insert。
如果使用锁机制来实现这两种隔离级别，在可重复读中，该sql第一次读取到数据后，就将这些数据加锁，其它事务无法修改这些数据，就可以实现可重复读了。但这种方法却无法锁住insert的数据，所以当事务A先前读取了数据，或者修改了全部数据，事务B还是可以insert数据提交，这时事务A就会发现莫名其妙多了一条之前没有的数据，这就是幻读，不能通过行锁来避免。需要Serializable隔离级别 ，读用读锁，写用写锁，读锁和写锁互斥，这么做可以有效的避免幻读、不可重复读、脏读等问题，但会极大的降低数据库的并发能力。
所以说不可重复读和幻读最大的区别，就在于如何通过锁机制来解决他们产生的问题。
上文说的，是使用悲观锁机制来处理这两种问题，但是MySQL、ORACLE、PostgreSQL等成熟的数据库，出于性能考虑，都是使用了以乐观锁为理论基础的MVCC（多版本并发控制）来避免这两种问题。
####悲观锁和乐观锁####
- 悲观锁
正如其名，它指的是对数据被外界（包括本系统当前的其他事务，以及来自外部系统的事务处理）修改持保守态度，因此，在整个数据处理过程中，将数据处于锁定状态。悲观锁的实现，往往依靠数据库提供的锁机制（也只有数据库层提供的锁机制才能真正保证数据访问的排他性，否则，即使在本系统中实现了加锁机制，也无法保证外部系统不会修改数据）。
在悲观锁的情况下，为了保证事务的隔离性，就需要一致性锁定读。读取数据时给加锁，其它事务无法修改这些数据。修改删除数据时也要加锁，其它事务无法读取这些数据。
- 乐观锁
相对悲观锁而言，乐观锁机制采取了更加宽松的加锁机制。悲观锁大多数情况下依靠数据库的锁机制实现，以保证操作最大程度的独占性。但随之而来的就是数据库性能的大量开销，特别是对长事务而言，这样的开销往往无法承受。
而乐观锁机制在一定程度上解决了这个问题。乐观锁，大多是基于数据版本（ Version ）记录机制实现。何谓数据版本？即为数据增加一个版本标识，在基于数据库表的版本解决方案中，一般是通过为数据库表增加一个 “version” 字段来实现。读取出数据时，将此版本号一同读出，之后更新时，对此版本号加一。此时，将提交数据的版本数据与数据库表对应记录的当前版本信息进行比对，如果提交的数据版本号大于数据库表当前版本号，则予以更新，否则认为是过期数据。
要说明的是，MVCC的实现没有固定的规范，每个数据库都会有不同的实现方式，这里讨论的是InnoDB的MVCC。
为了解决当前读中的幻读问题，MySQL事务使用了Next-Key锁。
我们且看，在RR级别中，通过MVCC机制，虽然让数据变得可重复读，但我们读到的数据可能是历史数据，是不及时的数据，不是数据库当前的数据！这在一些对于数据的时效特别敏感的业务中，就很可能出问题。
对于这种读取历史数据的方式，我们叫它快照读 (snapshot read)，而读取数据库当前版本数据的方式，叫当前读 (current read)。很显然，在MVCC中：
- 快照读：就是select
- select * from table ....;
- 当前读：特殊的读操作，插入/更新/删除操作，属于当前读，处理的都是当前的数据，需要加锁。
- select * from table where ? lock in share mode;
- select * from table where ? for update;
- insert;
- update ;
- delete;
为了解决当前读中的幻读问题，MySQL事务使用了Next-Key锁。
####Next-Key锁
Next-Key锁是行锁和GAP（间隙锁）的合并，行锁上文已经介绍了，接下来说下GAP间隙锁。
行锁可以防止不同事务版本的数据修改提交时造成数据冲突的情况。但如何避免别的事务插入数据就成了问题。我们可以看看RR级别和RC级别的对比
RC级别：
| 事务A | 事务B | |||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| begin; |
begin; |
|||||||||
|
select id,class_name,teacher_id from class_teacher where teacher_id=30;
|
||||||||||
| update class_teacher set class_name='初三四班' where teacher_id=30; | ||||||||||
|
insert into class_teacher values (null,'初三二班',30); commit; |
||||||||||
|
select id,class_name,teacher_id from class_teacher where teacher_id=30;
|
RR级别：
| 事务A | 事务B | ||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| begin; |
begin; |
||||||
|
select id,class_name,teacher_id from class_teacher where teacher_id=30;
|
|||||||
| update class_teacher set class_name='初三四班' where teacher_id=30; | |||||||
|
insert into class_teacher values (null,'初三二班',30); waiting.... |
|||||||
|
select id,class_name,teacher_id from class_teacher where teacher_id=30;
|
|||||||
| commit; | 事务Acommit后，事务B的insert执行。 |
通过对比我们可以发现，在RC级别中，事务A修改了所有teacher_id=30的数据，但是当事务Binsert进新数据后，事务A发现莫名其妙多了一行teacher_id=30的数据，而且没有被之前的update语句所修改，这就是“当前读”的幻读。
RR级别中，事务A在update后加锁，事务B无法插入新数据，这样事务A在update前后读的数据保持一致，避免了幻读。这个锁，就是Gap锁。
MySQL是这么实现的：
在class_teacher这张表中，teacher_id是个索引，那么它就会维护一套B+树的数据关系，为了简化，我们用链表结构来表达（实际上是个树形结构，但原理相同）
如图所示，InnoDB使用的是聚集索引，teacher_id身为二级索引，就要维护一个索引字段和主键id的树状结构（这里用链表形式表现），并保持顺序排列。
Innodb将这段数据分成几个个区间
- (negative infinity, 5],
- (5,30],
- (30,positive infinity)；
update class_teacher set class_name='初三四班' where teacher_id=30;不仅用行锁，锁住了相应的数据行；同时也在两边的区间，（5,30]和（30，positive infinity），都加入了gap锁。这样事务B就无法在这个两个区间insert进新数据。
受限于这种实现方式，Innodb很多时候会锁住不需要锁的区间。如下所示：
| 事务A | 事务B | 事务C | |||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| begin; | begin; | begin; | |||||||||
|
select id,class_name,teacher_id from class_teacher;
|
|||||||||||
| update class_teacher set class_name='初一一班' where teacher_id=20; | |||||||||||
|
insert into class_teacher values (null,'初三五班',10); waiting ..... |
insert into class_teacher values (null,'初三五班',40); | ||||||||||
| commit; | 事务A commit之后，这条语句才插入成功 | commit; | |||||||||
| commit; |
update的teacher_id=20是在(5，30]区间，即使没有修改任何数据，Innodb也会在这个区间加gap锁，而其它区间不会影响，事务C正常插入。
###Serializable
这个级别很简单，读加共享锁，写加排他锁，读写互斥。使用的悲观锁的理论，实现简单，数据更加安全，但是并发能力非常差。如果你的业务并发的特别少或者没有并发，同时又要求数据及时可靠的话，可以使用这种模式。
这里要吐槽一句，不要看到select就说不会加锁了，在Serializable这个级别，还是会加锁的！
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