详解事务、隔离级别、悲观锁和乐观锁

发表于 3年以前 | 总阅读数：351 次

今天，我们来聊数据库事务ACID、隔离级别、悲观锁和乐观锁。无论是在工作中，还是在笔试面试中，数据库相关的问题，总是绕不开，不会的话，很容易歇菜，你懂的。

数据库事务场景

在银行系统中，数据库事务是必须的。在电商系统中，也是如此。

来看下A给B汇款100元的例子，可以看到，A账户扣款100元，此时如果进程崩溃或者机器掉电，那么这100元就没有加到B的账户中，自然会导致用户的强烈投诉：

如果先给B账户加钱，然后给A账户扣钱，会怎样呢？可以看到，此时如果进程崩溃或者机器掉电，银行白白给B加了100元，而没有扣减A的100元，只怕银行会亏得没裤子穿：

墨菲定律说：凡是会出错的事，一定会出错。而且，一旦发生，将造成较大危害。所以，在软件设计上，有必要考虑这种异常。进程崩溃，机房掉电，网络抖动，硬件损坏，都应该被视为常态，都应该被考虑到。

如果要在应用层处理这些异常问题，将极为困难，甚至几乎不可能。做过软件开发的朋友应该知道，很多时候，如果异常问题处理得不妥当，将要投入大量时间分析和补救，且不一定能补救回来。

所以，有必要引入数据库事务。所谓事务，就是一组SQL操作，它们不可分割，不能被打断，要么都成功，要么都失败。具体地说，就是要满足ACID性质。

引入事务之后，应用层再也不用担心上述异常了，因为数据库已经为我们处理得很好了。很多书籍把ACID放在一起叙述，我认为有点扯，因为他们并不正交。在我看来，C是AID的最终目的。下面，我们来看下ACID性质。

Atomicity(原子性)

古希腊哲学家德谟克利特认为，原子是构成世界万物的单元，且不可分割: 所以，原子性这个词的含义就是不可分割。以上述的步骤一和步骤二为例，它们是一个整体，不可分割，要么同时成功，要么同时失败。

那么具体怎样去实现原子性呢？有兴趣的朋友可以了解下undo log, 在此不展开叙述。我们不是DBA, 不需要精通数据库的众多具体细节，但是，至少要知道大概的原理和可行性，这可以为我们解决类似问题提供思路和参考。

Consistency(一致性)

一致性是我们最终的目的，笼统地说，一致性就是要确保数据是正确无误的。所谓valid data, 其实就是正确无误的data: 原子性没法完全保证一致性，因为在多个事务操作数据库时，还需要涉及到隔离性。

Isolation(隔离性)

隔离性，就是要隔离不同事务，隔离性是本文的重点，我们会针对不同的隔离级别进行介绍，先来看一眼：需要强调的是，每种存储引擎的实现不尽一致，在可重复读隔离级别下，有的朋友在进行验证时，并未出现所谓的幻读，这是因为：

InnoDB通过MVCC部分地解决了幻读问题：a. 针对select不会有幻读；b. 针对select for update会有幻读。
其它很多数据库引擎，还是存在幻读问题。

关于InnoDB是否存在幻读问题，我们将在本文的实验部分进行验证。

Durability(持久性)

持久性的意思是，一旦事务提交，它对数据库的变更是永久性的。实际上，事务提交后，最后不一定会落地到数据库中(比如落地时机器断电了)，那怎么保证一定要落地成功呢？

这就涉及到redo log了，我们也不需要具体知道redo log的细节，但是，我们从逻辑上可以缕清：redo log要记录什么？redo log为什么能保证持久性？很多时候，就是这样，对于不太相关的东西，可以不精通，但至少要了解大概逻辑和思路。这样才能说服自己，才不会有一种玄乎其玄的感觉。

接下来，我们看这个问题：客户端A的事务，是否应该看到客户端B的事务所作的修改？这就涉及到数据库事务的隔离级别。

在本文中，如下图示都是基于我的实际验证。建议有兴趣的朋友一起动手，感受一下。

说明：事务A和事务B位于两个不同的终端窗口，对应两个不同的进程，在改变隔离级别时，仅改A的隔离级别来进行验证。

1.读未提交

我们来看看读未提交的场景：可见，设置读未提交后，事务B在未提交时，事务A读出了a=10, 这是脏数据(B事务被回滚了)，这就是所谓的“脏读”。

2.读已提交

我们来看看读已提交的场景：可见，设置读已提交后，事务B在未提交时，事务A读出了a=0, 在事务B提交后，又读出了a=10, 出现了“不可重复读”。

3 . 可重复读

我们来看看可重复读的场景：可以看到，看事务A内，读取的值具有前后不变的特点，这就是“可重复读”。只有当事务A提交后，才能读出a=10. 在MySql中，默认的隔离级别就是可重复读。

接下来，我们看一个魔幻现象：在B事务提交后，A事务执行select ... where a = 100时，发现还是无记录，可见此时并未产生“幻读”。但是，如果用select for update, 则出现了“幻读”现象。

可见，在InnoDB可重复读的隔离级别中，并未完全解决“幻读”问题，而是解决了读数据情况下的“幻读”问题，而对于修改的操作依然存在“幻读”问题。

4.串行化

我们来看看串行化的场景：可以看到，即使对于读操作，也会加锁，一个事务要等待另一个事务完成。串行化是完全的隔离级别，会导致大量超时和锁竞争问题，在高并发场景中，较少用到串行化。在SQLite中，默认的隔离级别就是串行化。

丢失更新问题

有了这些隔离级别，就万事大吉了吗？当然不是。以MySql为例，在默认隔离级别下，会有丢失更新的问题。

领导A给你加了30元的鸡腿，领导B给你加了40元的鸡腿，最终结果发现，只有40元鸡腿，显然，这是不合理的: 怎么解决这种问题呢？可以考虑引入悲观锁或乐观锁。

悲观锁

所谓悲观锁，就是持悲观态度，认为一定会有冲突，所以提前加强保护。悲观锁可以用select for update来实现，之前项目中就经常这样玩，但后来重构了代码，统一优化成了分布式锁。

使用分布式锁，代码示意如下(如下使用方法有问题)：

func proc() {
money := queryMoneyFromDb()
  begin lock
     begin transaction
         money += req.Money
         setToDb(money)
     end transaction
  end lock
}

上述代码的使用是有问题的，想一下为什么？

当两个进程都读取money=0后，进程A获取锁，并且执行完毕后，money=30，然后进程B获取锁，执行完毕后，显然可知，最后的结果是money=40，仍然存在丢失更新的问题。

曾经在项目中，就出现过这种错误，导致了低概率的金额不匹配，比较难发现问题，最后还是通过对账发现了，然后查出上述错误的用法。

正确使用悲观锁代码示意如下：

func proc() {
    begin lock
      begin transaction
        money := queryMoneyFromDb()
        money += req.Money
        setToDb(money)
      end transaction
    end lock
}

乐观锁

所谓乐观锁，就是抱有很乐观的态度，也就是假定不会存在数据冲突(即使有冲突也不怕，乐观得很)。具体实现时，可以在数据上打一个version标记，基于version进行控制，代码示意如下：

func proc() {
   begin transaction
      select * from T where user_id = 123456  // 假设查到的version为100
      update T set money = xxx, version = version + 1 where user_id = 123456 and version = 100;
   end transaction
}

分析一下：进程A和进程B都读到了version=100的数据，进程A在加完30元后，同时让version变成了101；此时进程B去执行，突然发现不满足where version=100这个条件，所以更新失败，这是合理的，符合预期，宁可执行失败，也不能产生数据错误。

这里有一个极为微妙的问题：在MySql可重复读隔离级别下，当进程A的update执行成功并且提交事务后，version变为了101，但是在进程B看来，version还是100(可重复读), 为什么B在执行update的时候，在where version=100条件下又无法真正执行update呢？

要注意，可重复读是针对select而言的，而不是select for update或者update之类的操作，当A进程事务提交后，B进程事务看到的情况如下：


mysql> select * from user;
+----+-------+---------+
| id | money | version |
+----+-------+---------+
|  1 |     0 |     100 |
+----+-------+---------+
1 row in set (0.00 sec)

mysql> select * from user for update;
+----+-------+---------+
| id | money | version |
+----+-------+---------+
|  1 |    30 |     101 |
+----+-------+---------+
1 row in set (0.25 sec)

mysql> select * from user;
+----+-------+---------+
| id | money | version |
+----+-------+---------+
|  1 |     0 |     100 |
+----+-------+---------+
1 row in set (0.00 sec)

可见，对B事务而言，用select看，看不到B事务的更新，这满足事务的可重复读。但是，当使用select for update时，能看到B事务的更新。

所以，当B事务使用update尝试更新where version=100的记录时，发现更新失败，这是我们期望的结果，宁可执行失败，也不能产生数据错误。针对这种失败，可以采用多次重试。

至于悲观锁和乐观锁的选择，还是要依赖于具体业务。数据的一致性如此重要，可千万别把用户的钱给算错了。

对于频繁写冲突的业务，用乐观锁肯定是不太好的，重试操作会增加各种开销，此时可以考虑使用悲观锁。对于写冲突较少发生的场景，那乐观锁就非常适合了。

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