数据库事务隔离级别与AICD特性

事务隔离级别

Read uncommitted 读未提交(会出现脏读)

公司发工资了，领导把5000元打到singo的账号上，但是该事务并未提交，而singo正好去查看账户，发现工资已经到账，是5000元整，非常高
兴。可是不幸的是，领导发现发给singo的工资金额不对，是2000元，于是迅速回滚了事务，修改金额后，将事务提交，最后singo实际的工资只有 2000元，singo空欢喜一场。
出现上述情况，即我们所说的脏读，两个并发的事务，“事务A：领导给singo发工资”、“事务B：singo查询工资账户”，事务B读取了事务A尚未提交的数据。
当隔离级别设置为Read uncommitted 时，就可能出现脏读，如何避免脏读，请看下一个隔离级别。

脏读就是指当一个事务正在访问数据，并且对数据进行了修改，而这种修改还没有提交到数据库中，这时，另外一个事务也访问这个数据，然后使用了这个数据。

Read committed 读提交（会出现不可重复读）

singo拿着工资卡去消费，系统读取到卡里确实有2000元，而此时她的老婆也正好在网上转账，把singo工资卡的2000元转到另一账户，并在 singo之前提交了事务，当singo扣款时，系统检查到singo的工资卡已经没有钱，扣款失败，singo十分纳闷，明明卡里有钱，为何……
出现上述情况，即我们所说的不可重复读，两个并发的事务，“事务A：singo消费”、“事务B：singo的老婆网上转账”，事务A事先读取了数据，事务B紧接了更新了数据，并提交了事务，而事务A再次读取该数据时，数据已经发生了改变。
当隔离级别设置为Read committed 时，避免了脏读，但是可能会造成不可重复读。
大多数数据库的默认级别就是Read committed，比如Sql Server , Oracle。如何解决不可重复读这一问题，请看下一个隔离级别。

不可重复读：
是指在一个事务内，多次读同一数据。在这个事务还没有结束时，另外一个事务也访问该同一数据。那么，在第一个事务中的两次读数据之间，由于第二个事务的修改，那么第一个事务两次读到的的数据可能是不一样的。这样就发生了在一个事务内两次读到的数据是不一样的，因此称为是不可重复读。（即不能读到相同的数据内容）
例如，一个编辑人员两次读取同一文档，但在两次读取之间，作者重写了该文档。当编辑人员第二次读取文档时，文档已更改。原始读取不可重复。如果只有在作者全部完成编写后编辑人员才可以读取文档，则可以避免该问题。

Repeatable read 重复读（会出现幻读）
当隔离级别设置为Repeatable read 时，可以避免不可重复读。当singo拿着工资卡去消费时，一旦系统开始读取工资卡信息（即事务开始），singo的老婆就不可能对该记录进行修改，也就是singo的老婆不能在此时转账。
虽然Repeatable read避免了不可重复读，但还有可能出现幻读。
singo的老婆工作在银行部门，她时常通过银行内部系统查看singo的信用卡消费记录。有一天，她正在查询到singo当月信用卡的总消费金额（select sum(amount) from transaction where month = 本月）为80元，而singo此时正好在外面胡吃海塞后在收银台买单，消费1000元，即新增了一条1000元的消费记录（insert transaction … ），并提交了事务，随后singo的老婆将singo当月信用卡消费的明细打印到A4纸上，却发现消费总额为1080元，singo的老婆很诧异，以为出现了幻觉，幻读就这样产生了。

幻读:
是指当事务不是独立执行时发生的一种现象，例如第一个事务对一个表中的数据进行了修改，这种修改涉及到表中的全部数据行。同时，第二个事务也修改这个表中的数据，这种修改是向表中插入一行新数据。那么，以后就会发生操作第一个事务的用户发现表中还有没有修改的数据行，就好象
发生了幻觉一样。
例如，一个编辑人员更改作者提交的文档，但当生产部门将其更改内容合并到该文档的主复本时，发现作者已将未编辑的新材料添加到该文档中。如果在编辑人员和生产部门完成对原始文档的处理之前，任何人都不能将新材料添加到文档中，则可以避免该问题。

Serializable 序列化（不会出现错误读取情况）

Serializable 是最高的事务隔离级别，同时代价也花费最高，性能很低，一般很少使用，在该级别下，事务顺序执行，不仅可以避免脏读、不可重复读，还避免了幻像读。

AICD特性

ACID就是：原子性(Atomicity )、一致性( Consistency )、隔离性或独立性( Isolation)和持久性(Durabilily)。

1. 原子性

原子性属性用于标识事务是否完全地完成，一个事务的任何更新要在系统上完全完成，如果由于某种原因出错，事务不能完成它的全部任务，系统将返回到事务开始前的状态。
让我们再看一下银行转帐的例子。如果在转帐的过程中出现错误，整个事务将会回滚。只有当事务中的所有部分都成功执行了，才将事务写入磁盘并使变化永久化。
为了提供回滚或者撤消未提交的变化的能力，许多数据源采用日志机制。例如，SQL Server使用一个预写事务日志，在将数据应用于(或提交到)实际数据页面前，先写在事务日志上。但是，其他一些数据源不是关系型数据库管理系统 (RDBMS)，它们管理未提交事务的方式完全不同。只要事务回滚时，数据源可以撤消所有未提交的改变，那么这种技术应该可用于管理事务。

2. 一致性

事务在系统完整性中实施一致性，这通过保证系统的任何事务最后都处于有效状态来实现。如果事务成功地完成，那么系统中所有变化将正确地应用，系统处于有效状态。如果在事务中出现错误，那么系统中的所有变化将自动地回滚，系统返回到原始状态。因为事务开
始时系统处于一致状态，所以现在系统仍然处于一致状态。
再让我们回头看一下银行转帐的例子，在帐户转换和资金转移前，帐户处于有效状态。如果事务成功地完成，并且提交事务，则帐户处于新的有效的状态。如果事务出错，终止后，帐户返回到原先的有效状态。
记住，事务不负责实施数据完整性，而仅仅负责在事务提交或终止以后确保数据返回到一致状态。理解数据完整性规则并写代码实现完整性的重任通常落在开发者肩上，他们根据业务要求进行设计。
当许多用户同时使用和修改同样的数据时，事务必须保持其数据的完整性和一致性。因此我们进一步研究A C I D特性中的下一个特性：隔离性。

3. 隔离性

在隔离状态执行事务，使它们好像是系统在给定时间内执行的唯一操作。如果有两个事务，运行在相同的时间内，执行相同的功能，事务的隔离性将确保每一事务在系统中认为只有该事务在使用系统。
这种属性有时称为串行化，为了防止事务操作间的混淆，必须串行化或序列化请求，使得在同一时间仅有一个请求用于同一数据。
重要的是，在隔离状态执行事务，系统的状态有可能是不一致的，在结束事务前，应确保系统处于一致状态。但是在每个单独的事务中，系统的状态可能会发生变化。如果事务不是在隔离状态运行，它就可能从系统中访问数据，而系统可能处于不一致状态。通过提供事
务隔离，可以阻止这类事件的发生。
在银行的示例中，这意味着在这个系统内，其他过程和事务在我们的事务完成前看不到我们的事务引起的任何变化，这对于终止的情况非常重要。如果有另一个过程根据帐户余额进行相应处理，而它在我们的事务完成前就能看到它造成的变化，那么这个过程的决策可能
建立在错误的数据之上，因为我们的事务可能终止。这就是说明了为什么事务产生的变化，直到事务完成，才对系统的其他部分可见。
隔离性不仅仅保证多个事务不能同时修改相同数据，而且能够保证事务操作产生的变化直到变化被提交或终止时才能对另一个事务可见，并发的事务彼此之间毫无影响。这就意味着所有要求修改或读取的数据已经被锁定在事务中，直到事务完成才能释放。大多数数据库，例如SQL Server以及其他的RDBMS，通过使用锁定来实现隔离，事务中涉及的各个数据项或数据集使用锁定来防止并发访问。

4. 持久性

持久性意味着一旦事务执行成功，在系统中产生的所有变化将是永久的。应该存在一些检查点防止在系统失败时丢失信息。甚至硬件本身失败，系统的状态仍能通过在日志中记录事务完成的任务进行重建。持久性的概念允许开发者认为不管系统以后发生了什么变化，完
成的事务是系统永久的部分。
在银行的例子中，资金的转移是永久的，一直保持在系统中。这听起来似乎简单，但这，依赖于将数据写入磁盘，特别需要指出的是，在事务完全完成并提交后才写入磁盘的。
所有这些事务特性，不管其内部如何关联，仅仅是保证从事务开始到事务完成，不管事务成功与否，都能正确地管理事务涉及的数据当事务处理系统创建事务时，将确保事务有某些特性。组件的开发者们假设事务的特性应该是一些不需要他们亲自管理的特性。这些特性称为ACID特性。