数据库中的并发操作带来的一系列问题及解决方法

数据库中常见的并发操作所带来的一致性问题包括：丢失的修改、不可重复读、读脏数据、幻影读（幻影读在一些资料中往往与不可重复读归为一类）。 丢失修改 下面我们先来看一个例子，说明并发操作带来的数据的不一致性问题。 考虑飞机订票系统中的一个活动序列

数据库中常见的并发操作所带来的一致性问题包括：丢失的修改、不可重复读、读脏数据、幻影读（幻影读在一些资料中往往与不可重复读归为一类）。
丢失修改

下面我们先来看一个例子，说明并发操作带来的数据的不一致性问题。

考虑飞机订票系统中的一个活动序列:
甲售票点（甲事务）读出某航班的机票余额A,设A=16.
乙售票点（乙事务）读出同一航班的机票余额A,也为16.
甲售票点卖出一张机票,修改余额A←A-1.所以A为15,把A写回数据库.
乙售票点也卖出一张机票,修改余额A←A-1.所以A为15,把A写回数据库.

结果明明卖出两张机票，数据库中机票余额只减少1。

归纳起来就是：两个事务T1和T2读入同一数据并修改，T2提交的结果破坏了T1提交的结果，导致T1的修改被丢失。前文（2.1.4数据删除与更新）中提到的问题及解决办法往往是针对此类并发问题的。但仍然有几类问题通过上面的方法解决不了，那就是：
不可重复读

不可重复读是指事务T1读取数据后，事务T2执行更新操作，使T1无法再现前一次读取结果。具体地讲，不可重复读包括三种情况：
事务T1读取某一数据后，事务T2对其做了修改，当事务1再次读该数据时，得到与前一次不同的值。例如，T1读取B=100进行运算，T2读取同一数据B，对其进行修改后将B=200写回数据库。T1为了对读取值校对重读B，B已为200，与第一次读取值不一致。
事务T1按一定条件从数据库中读取了某些数据记录后，事务T2删除了其中部分记录，当T1再次按相同条件读取数据时，发现某些记录神密地消失了。
事务T1按一定条件从数据库中读取某些数据记录后，事务T2插入了一些记录，当T1再次按相同条件读取数据时，发现多了一些记录。（这也叫做幻影读）
读"脏"数据

读"脏"数据是指事务T1修改某一数据，并将其写回磁盘，事务T2读取同一数据后，T1由于某种原因被撤消，这时T1已修改过的数据恢复原值，T2读到的数据就与数据库中的数据不一致，则T2读到的数据就为"脏"数据，即不正确的数据。

产生上述三类数据不一致性的主要原因是并发操作破坏了事务的隔离性。并发控制就是要用正确的方式调度并发操作，使一个用户事务的执行不受其它事务的干扰，从而避免造成数据的不一致性。
并发一致性问题的解决办法
封锁（Locking）

封锁是实现并发控制的一个非常重要的技术。所谓封锁就是事务T在对某个数据对象例如表、记录等操作之前，先向系统发出请求，对其加锁。加锁后事务T就对该数据对象有了一定的控制，在事务T释放它的锁之前，其它的事务不能更新此数据对象。

基本的封锁类型有两种：排它锁（Exclusive locks 简记为X锁）和共享锁（Share locks 简记为S锁）。

排它锁又称为写锁。若事务T对数据对象A加上X锁，则只允许T读取和修改A，其它任何事务都不能再对A加任何类型的锁，直到T释放A上的锁。这就保证了其它事务在T释放A上的锁之前不能再读取和修改A。

共享锁又称为读锁。若事务T对数据对象A加上S锁，则其它事务只能再对A加S锁，而不能加X锁，直到T释放A上的S锁。这就保证了其它事务可以读A，但在T释放A上的S锁之前不能对A做任何修改。
封锁协议

在运用X锁和S锁这两种基本封锁，对数据对象加锁时，还需要约定一些规则，例如应何时申请X锁或S锁、持锁时间、何时释放等。我们称这些规则为封锁协议（Locking Protocol）。对封锁方式规定不同的规则，就形成了各种不同的封锁协议。下面介绍三级封锁协议。三级封锁协议分别在不同程度上解决了丢失的修改、不可重复读和读"脏"数据等不一致性问题，为并发操作的正确调度提供一定的保证。下面只给出三级封锁协议的定义，不再做过多探讨。
1级封锁协议

1级封锁协议是：事务T在修改数据R之前必须先对其加X锁，直到事务结束才释放。事务结束包括正常结束（COMMIT）和非正常结束（ROLLBACK）。1级封锁协议可防止丢失修改，并保证事务T是可恢复的。在1级封锁协议中，如果仅仅是读数据不对其进行修改，是不需要加锁的，所以它不能保证可重复读和不读"脏"数据。
2级封锁协议

2级封锁协议是：1级封锁协议加上事务T在读取数据R之前必须先对其加S锁，读完后即可释放S锁。2级封锁协议除防止了丢失修改，还可进一步防止读"脏"数据。
3级封锁协议

3级封锁协议是：1级封锁协议加上事务T在读取数据R之前必须先对其加S锁，直到事务结束才释放。3级封锁协议除防止了丢失修改和不读'脏'数据外，还进一步防止了不可重复读。
事务隔离级别

尽管数据库理论对并发一致性问题提供了完善的解决机制，但让程序员自己去控制如何加锁以及加锁、解锁的时机显然是很困难的事情。索性绝大多数数据库以及开发工具都提供了事务隔离级别，让用户以一种更轻松的方式处理并发一致性问题。常见的事务隔离级别包括：ReadUnCommitted、ReadCommitted、RepeatableRead和Serializable四种。不同的隔离级别下对数据库的访问方式以及数据库的返回结果有可能是不同的。我们将通过几个实验深入了解事务隔离级别以及SQL Server在后台是如何将它们转换成锁的。
Serializable

Serializable隔离级别是最高的事务隔离级别，在此隔离级别下，不会出现读脏数据、不可重复读和幻影读的问题。在详细说明为什么之前首先让我们看看什么是幻影读。

所谓幻影读是指：事务1按一定条件从数据库中读取某些数据记录后，事务2插入了一些符合事务1检索条件的新记录，当事务1再次按相同条件读取数据时，发现多了一些记录。

repeatable read

1：所有的select在第一次一致读以后在事务中都会使用一样的数据状态快照。

2：update，delete都会使用间隙锁来保证数据的安全。防止phantom。

3：这是采用最广的事务隔离级别，也是mysql默认的事务隔离级别。

read commited

1:每一个select都会使用各自的数据状态的快照。

2:如果当前的数据状态已更新到最新，但是当单个select的时候仍然会产生不一致的数据状态。

3:更少的间隙锁意味着更少的死锁。

4:唯一key的检查在第二索引和其它外键检查的时候也会产生间隙所。（gap必须被锁定以防止在parent row被删除后仍在child row中插入相关数据）。

5:这种隔离级别也是使用的非常普遍的隔离级别尤其是在5.1以后的版本中。

6：征对在5.0更早的版本中，可以通过innodb_locks_unsafe_for_binlog移除gap locking。

（In V5.1, most gap-locking is removed w/ this level, but you MUST use row-based logging/replication。）

read uncommitted

1：这种隔离级别几乎不被使用，在select将会看到各种奇怪的数据现象，当然包括其它事务还未提交的数据。

2：强烈不推荐，不能保证数据的一致性。