概述:
我们的数据库一般都会并发执行多个事务，多个事务可能会并发的对相同的一批数据进行增删改查操作，可能 就会导致我们说的脏写、脏读、不可重复读、幻读这些问题。 这些问题的本质都是数据库的多事务并发问题，为了解决多事务并发问题，数据库设计了事务隔离机制、锁机 制、MVCC多版本并发控制隔离机制，用一整套机制来解决多事务并发问题。接下来，我们会深入讲解这些机 制，让大家彻底理解数据库内部的执行原理。
事务及其ACID属性
事务是由一组SQL语句组成的逻辑处理单元,事务具有以下4个属性,通常简称为事务的ACID属性。 原子性(Atomicity) ：事务是一个原子操作单元,其对数据的修改,要么全都执行,要么全都不执行。 一致性(Consistent) ：在事务开始和完成时,数据都必须保持一致状态。这意味着所有相关的数据规 则都必须应用于事务的修改,以保持数据的完整性。 隔离性(Isolation) ：数据库系统提供一定的隔离机制,保证事务在不受外部并发操作影响的“独 立”环境执行。这意味着事务处理过程中的中间状态对外部是不可见的,反之亦然。 持久性(Durable) ：事务完成之后,它对于数据的修改是永久性的,即使出现系统故障也能够保持。
并发事务处理带来的问题
更新丢失(Lost Update)或脏写 当两个或多个事务选择同一行，然后基于最初选定的值更新该行时，由于每个事务都不知道其他事务的存 在，就会发生丢失更新问题–最后的更新覆盖了由其他事务所做的更新。 脏读（Dirty Reads） 一个事务正在对一条记录做修改，在这个事务完成并提交前，这条记录的数据就处于不一致的状态；这 时，另一个事务也来读取同一条记录，如果不加控制，第二个事务读取了这些“脏”数据，并据此作进一步的 处理，就会产生未提交的数据依赖关系。这种现象被形象的叫做“脏读”。 一句话：事务A读取到了事务B已经修改但尚未提交的数据，还在这个数据基础上做了操作。此时，如果B 事务回滚，A读取的数据无效，不符合一致性要求。 不可重读（Non-Repeatable Reads） 一个事务在读取某些数据后的某个时间，再次读取以前读过的数据，却发现其读出的数据已经发生了改 变、或某些记录已经被删除了！这种现象就叫做“不可重复读”。 一句话：事务A内部的相同查询语句在不同时刻读出的结果不一致，不符合隔离性 幻读（Phantom Reads） 一个事务按相同的查询条件重新读取以前检索过的数据，却发现其他事务插入了满足其查询条件的新数 据，这种现象就称为“幻读”。 一句话：事务A读取到了事务B提交的新增数据，不符合隔离性
事务隔离级别
脏读”、“不可重复读”和“幻读”,其实都是数据库读一致性问题,必须由数据库提供一定的事务隔离机制 来解决。
数据库的事务隔离越严格,并发副作用越小,但付出的代价也就越大,因为事务隔离实质上就是使事务在一定程度 上“串行化”进行,这显然与“并发”是矛盾的。 同时,不同的应用对读一致性和事务隔离程度的要求也是不同的,比如许多应用对“不可重复读"和“幻读”并不 敏感,可能更关心数据并发访问的能力。
常看当前数据库的事务隔离级别: show variables like 'tx_isolation'; 设置事务隔离级别：set tx_isolation='REPEATABLE-READ'; Mysql默认的事务隔离级别是可重复读，用Spring开发程序时，如果不设置隔离级别默认用Mysql设置的隔 离级别，如果Spring设置了就用已经设置的隔离级别
锁详解
锁是计算机协调多个进程或线程并发访问某一资源的机制。 在数据库中，除了传统的计算资源（如CPU、RAM、I/O等）的争用以外，数据也是一种供需要用户共享的资 源。如何保证数据并发访问的一致性、有效性是所有数据库必须解决的一个问题，锁冲突也是影响数据库并发 访问性能的一个重要因素。
锁分类
从性能上分为乐观锁(用版本对比来实现)和悲观锁 从对数据库操作的类型分，分为读锁和写锁(都属于悲观锁) 读锁（共享锁，S锁(Shared)）：针对同一份数据，多个读操作可以同时进行而不会互相影响 写锁（排它锁，X锁(eXclusive)）：当前写操作没有完成前，它会阻断其他写锁和读锁 从对数据操作的粒度分，分为表锁和行锁
表锁
每次操作锁住整张表。开销小，加锁快；不会出现死锁；锁定粒度大，发生锁冲突的概率最高，并发度最低； 一般用在整表数据迁移的场景。
基本操作
手动增加表锁 lock table 表名称 read(write),表名称2 read(write); 查看表上加过的锁 show open tables; 删除表锁 unlock tables;
案例分析(加读锁）
当前session和其他session都可以读该表 当前session中插入或者更新锁定的表都会报错，其他session插入或更新则会等待
案例分析(加写锁）
当前session对该表的增删改查都没有问题，其他session对该表的所有操作被阻塞 案例结论 1、对MyISAM表的读操作(加读锁) ,不会阻寒其他进程对同一表的读请求,但会阻赛对同一表的写请求。只有当 读锁释放后,才会执行其它进程的写操作。 2、对MylSAM表的写操作(加写锁) ,会阻塞其他进程对同一表的读和写操作,只有当写锁释放后,才会执行其它进 程的读写操作
行锁
每次操作锁住一行数据。开销大，加锁慢；会出现死锁；锁定粒度最小，发生锁冲突的概率最低，并发度最 高。 InnoDB与MYISAM的最大不同有两点： InnoDB支持事务（TRANSACTION） InnoDB支持行级锁
行锁演示
一个session开启事务更新不提交，另一个session更新同一条记录会阻塞，更新不同记录不会阻塞
总结：
MyISAM在执行查询语句SELECT前，会自动给涉及的所有表加读锁,在执行update、insert、delete操作会自 动给涉及的表加写锁。 InnoDB在执行查询语句SELECT时(非串行隔离级别)，不会加锁。但是update、insert、delete操作会加行 锁。 简而言之，就是读锁会阻塞写，但是不会阻塞读。而写锁则会把读和写都阻塞。
行锁与事务隔离级别案例分析
读未提交：
（1）打开一个客户端A，并设置当前事务模式为read uncommitted（未提交读），查询表account的初始 值： set tx_isolation='read-uncommitted';
（2）在客户端A的事务提交之前，打开另一个客户端B，更新表account：
（3）这时，虽然客户端B的事务还没提交，但是客户端A就可以查询到B已经更新的数据：
（4）一旦客户端B的事务因为某种原因回滚，所有的操作都将会被撤销，那客户端A查询到的数据其实就是脏 数据：
（5）在客户端A执行更新语句update account set balance = balance - 50 where id =1，lilei的balance没 有变成350，居然是400，是不是很奇怪，数据不一致啊，如果你这么想就太天真 了，在应用程序中，我们会 用400-50=350，并不知道其他会话回滚了，要想解决这个问题可以采用读已提交的隔离级别
——运行时数据区)
