【MySQL】事务的认识_同一个mysql实例下操作数据库事务有效吗

 

目录

1、什么是事务？

2、为什么需要事务？

3、事务的四大特性（重点）

3.1 原子性

3.2 一致性

3.3 持久性

3.4 隔离性（难点） 

3.4.1 脏读数据

3.4.2 不可重复读

3.4.3 幻读问题

3.4.4 MySQL 提供的四个隔离级别

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1、什么是事务？

事务指逻辑上的一组操作，组成这组操作的各个单元，要么全部成功，要么全部失败，在不同的环境中，都可以有事务。对应数据库中，就是数据库事务！

简单来说：事务是属于能够把多个 SQL 给打包到一起的，变成一个整体。

这里举一个很简单的例子，篮球哥总在学校操场看到有小伙子跟妹子表白，大概就是地上铺上花瓣，摆好爱心蜡烛，买上一束美丽的鲜花，最后跟妹子深情表白。

那么请问，这个小伙子最终的目的是啥？当然是跟妹子谈恋爱！！！

于是铺鲜花，摆爱心蜡烛，送鲜花，以及深情表白，最终的目的就是希望妹子成为他女朋友，当小伙子鲜花铺好了，蜡烛摆好了，送鲜花给妹子的时候，妹子不要，转身就走！

那么这种情况下，如果送花失败了，前面的铺垫都没任何意义，更别说后面深情表白了，简直说话机会都不给呀！

所以也就相当于，上述铺鲜花，摆蜡烛，送鲜花，深情告白，这几个步骤缺一不可！也就对应俩结果，要么成功，要么失败！事务也是大概的逻辑，要么操作成功，要么操作失败，绝不可能搞一半！

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2、为什么需要事务？

张三是个标准男友，今天是情人节，于是跟往常情人节一样，定个 5:20 的闹钟，准时起床给小美发个 1314 的大红包！可是意外发生了！！！

张三给小美转账 1314，假设在底层数据库中执行下述代码：

 update accout set money = money - 1314 where name = '张三';
 update accout set money = money + 1314 where name = '小美';

上述代码很容易理解，就是两条 sql，分别是使张三的账户减少 1314 元，小美的账户增加 1314 元，可是在执行完第一条 sql 后，对应数据库服务器挂了，或者网络出错了，悲剧发生了！

由于网络故障，张三的钱会减少 1314，而小美钱却没有增加！(没有收到转账)

上述这种情况如何解决？这时就可以使用事务来控制了，保证以上两条 sql 要么全部执行成功，要么全部执行失败！不能执行到一半就不执行了！

全部执行失败是啥意思？执行了一条，再让我全部执行失败？那第一条不是已经执行了吗？

注意：这里确实已经执行了第一条，全部执行失败，是指的会恢复成执行之前的样子，看起来就好像一个都没执行一样，这涉及到一个关键操作 "回滚"，把执行过的操作逆向恢复回去，类似于我们常用的 ctrl + z 

于是就可以通过事务把这两条 sql 打包成一个整体，这个操作就称为 "原子性"，同时 "原子性" 也是事务最最核心的特性，后续多线程章节加锁也会涉及到相关知识！

原子性：物质由分子构成，分子由原子构成，原子之下？还可以再分吗？虽然现在研究出来了原子还可再分，毕竟当时的人们是认为原子是不可再分的，觉得原子就是世界最小的单位了！因此有很多地方就使用 "原子" 来指代不可再切分的最小操作，事务的原子性也是同理！

解决方案：

注意下述操作，中间的这些 sql 不会立即就执行，而是先攒着，等 commit 再统一执行！

start transaction;
update accout set money = money - 1314 where name = '张三';
update accout set money = money + 1314 where name = '小美';
commit;

• 开启事务：start transaction;
• 中间放置要执行的 sql
• 回滚或提交：rollback/commit; 

注意：rollback 表示全部失败，commit 表示全部成功！ 

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3、事务的四大特性（重点）

3.1 原子性

原子，不可再分割了，放在一段代码里看，这段代码，要不全部执行成功，要不就全部执行失败，绝不可能出现只执行几行就不执行了！有着 "同生共死" 的感觉，一旦原子操作开始了，就不会受其他线程的印象(学完多线程，共容易理解)，原子性是事务的初心！

3.2 一致性

事务执行前或都执行后，都得是数据合法的状态，如果像刚才转账，如果因为过程出错，导致钱丢了的情况！(一致性也是一来原子性来实现的)

3.3 持久性

内存是持久的吗？并不是，关机内存上的数据就会丢失，持久是体现在硬盘上的，硬盘上的数据是持久存在的，而数据库的数据是存储在硬盘上，事务产生的修改，都是会写入硬盘的，即使服务器重启了，要不进行回滚，要不就保证修改成功！

3.4 隔离性（难点） 

隔离从字面上理解，就是隔离开来，确实也是类似的效果，后续内容也是围绕隔离性展开的。

MySQL 服务器，要同时给多个客户端提供服务的，可能会有多个客户端同时发起事务，尤其是多个事务在操作同一个数据库的同一个表的时候，可能会引起一些麻烦(了解了多线程后，更容易理解这个点)

MySQL 给我们提供了4个档位的隔离，要理解这几个隔离的效果，先需要理解下面几个特性的含义：

脏读数据，不可重复读，幻读

当把上述三点理解清楚概念，再看来四个隔离级别，就会更好的理解。

3.4.1 脏读数据

一天下课的时候，张三拿起一页空白的纸，在上面写道：我喜欢小明....刚把 "明" 这个字写完，小王突然走到张三旁边，一看，震惊的捂着嘴巴赶紧跑开了！张三还没注意呢，接着写完后面的字：" 我喜欢小明的铅笔盒，你可以给我也买一个吗？"，写完后就把纸递给他女朋友小花...

  

此时就可以把张三想象成事务A，正在写数据，把小王想象成事务B，正在读数据呢！

此时的小王，就把这个读到的数据："我喜欢小明"，在班上传开了，张三也百口难辨啊...

这种情况就称为 "脏读" 问题，也叫做 "脏读数据"，不是说这个数据多不好，而是说这个数据是一个有问题的数据，不是一个最终的数据，或是读到了只写了一半的数据，可想而知，脏读是多么危险的一件事！

在上述场景中，张三和小王是俩事务，是完全并发的，没有任何限制，这种前提下，就有可能会出现脏读问题！如何解决脏读问题呢？可以降低并发性，提高隔离性，具体来说就是 "写加锁"。

什么是写加锁？就是当张三在写纸条的时候，搞一把伞，把自己全部遮住，不让别人看，等张三写完了：" 我喜欢小明的铅笔盒，你可以给我也买一个吗？"，写完了之后，才能给别人看！

这就相当于对写操作进行了加锁，张三写数据的时候，别人就不能去读数据了，相当于降低了并发程度，提高了隔离性，但降低了一定的效率(小王要等张三写完才能去读)，同时也提高了准确性！

3.4.2 不可重复读

此时张三已经警惕了不少，已经针对写加锁了(写数据的时候，别人不能读我写的数据)。

假设有这样一种情况，张三写完纸条后，跟小王说，你可以看了，小王于是看到了张三写的纸条了，但是张三一惊，坏了，我怎么能让我女朋友给我买铅笔盒呢？肯定是我给她买呀！

于是在小王看纸条数据的时候，张三当着小王的面给擦了，改成了：" 我喜欢小明的铅笔盒，我也给你买一个吧 "，这是小王很纳闷，我两次读到的数据都不一样啊？哪个才是正确的呢？这一下把小王给搞糊涂了...

在一个事务中，连读两次读到的数据，结果不一致，这就是不可重复读！

如何解决呢？给读操作也加锁，就好比小王看纸条的时候拿在手上看，不让张三修改内容了！

那么这样一来，两个事务之间的并发程度又降低了，隔离性又进一步提高了，运行速度又变慢了，数据的准确性也提高了！(至少小王不会弄混淆，将错就错吧)

3.4.3 幻读问题

当前上述已经针对了读和写加锁，张三写数据的时候，小王不能读，小王读数据的时候张三不能写(针对同一张纸 -> 文件)。

假设张三看到小王在读他写的纸条了，这时候他也不能对纸条增加内容，于是又拿了一张纸条，写上：" 小美，我爱你！"，此时读纸条的小王虽然纸条的内容没有改变，但是咋又多了一张呢？

放在计算机文件来说，此时张三可以删除或增加其他文件，只是不能对小王正在操作的文件进行其他操作。

这个问题就称为幻读问题，在同一个事务中，两次读到的结果集不同，称为幻读

要想解决幻读，只能串行化，彻底舍弃并发！只要小王在读纸条，我只能坐着不动。

对于什么是并发，什么是串行，后续多线程会讲解，此处想了解的小伙伴可以查阅其他资料。

3.4.4 MySQL 提供的四个隔离级别

● read uncommitted

这个级别不做任何限制，事务之间都是随意执行的，并发程度最高，隔离性最低，会产生脏读+不可重复度+幻读的问题

● read committed

对写操作加锁了，并发程度降低了，隔离性提高了，解决的脏读的问题，但可能存在不可重复读+幻读的问题

● repeatable read (默认)

对写和读都加锁了，并发程度又降低了，隔离性又提高了，解决了脏读+不可重复度的问题，但可能会出现幻读问题

● serializable

严格串行化，并发成都最低(串行执行)，隔离性最高，解决了脏读+不可重复读+幻读问题，执行速度也相对上面更慢。

总结：

隔离性越高，意味着事务的并发程度越低，执行效率是越慢，但数据的准确性是越高的(跟钱有关的业务)

隔离性越低，意味着事务的并发程度越搞，执行效率是越快 ，但数据的准确性是越低的(文章浏览量，某音点赞数)

开发中，就可以根据需求场景，来确定使用哪个隔离级别，可以通过 mysql 配置文件来进行调整

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下期预告：【MySQL】JDBC 编程