`Phantom Reads` 的成因与解决方案：为什么 `Repeatable Read` 隔离级别依然可能出现幻读？ - 智猿学院-前后端，数据库，人工智能，云计算等领域前沿技术讲座

Phantom Reads：Repeatable Read 的陷阱与应对

大家好，今天我们来深入探讨数据库事务隔离级别中的一个常见但容易被忽视的问题：幻读（Phantom Reads）。我们会详细分析幻读的成因，以及为什么即使使用了 Repeatable Read 隔离级别，仍然可能出现幻读。最后，我们将探讨解决幻读的方案。

事务隔离级别回顾

首先，我们简单回顾一下 SQL 标准定义的几种事务隔离级别：

隔离级别	描述	可能出现的问题
`Read Uncommitted`	最低的隔离级别，允许读取未提交的数据。	脏读（Dirty Reads），不可重复读（Non-repeatable Reads），幻读（Phantom Reads）
`Read Committed`	允许读取已提交的数据。解决了脏读问题。	不可重复读（Non-repeatable Reads），幻读（Phantom Reads）
`Repeatable Read`	保证在同一个事务中多次读取同一数据集合的结果是一致的。解决了脏读和不可重复读问题。	幻读（Phantom Reads）
`Serializable`	最高的隔离级别，完全串行化事务的执行，避免所有并发问题。	无

可以看到，Repeatable Read 隔离级别理论上避免了脏读和不可重复读，但依然无法完全避免幻读。那么，什么是幻读？为什么 Repeatable Read 会受到它的影响？

什么是幻读？

幻读（Phantom Reads）是指，在一个事务中，两次执行相同的查询，但第二次查询返回了第一次查询没有返回的新增数据行（即"幻影"数据行）。简单来说，就是事务A在两次查询过程中，另一个事务B插入了新的符合查询条件的数据，导致事务A的第二次查询结果集中多了数据行，感觉就像出现了"幻影"。

举例说明：

假设我们有一个 users 表，包含 id 和 name 两个字段。

CREATE TABLE users (
    id INT PRIMARY KEY,
    name VARCHAR(255)
);

INSERT INTO users (id, name) VALUES (1, 'Alice');
INSERT INTO users (id, name) VALUES (2, 'Bob');

现在有两个事务 A 和 B 同时进行：

事务 A:

开始事务。
查询 name 为 ‘Charlie’ 的用户数量： SELECT COUNT(*) FROM users WHERE name = 'Charlie'; （假设结果为 0）
…进行一些操作…
再次查询 name 为 ‘Charlie’ 的用户数量： SELECT COUNT(*) FROM users WHERE name = 'Charlie'; （此时结果可能为 1）
提交事务。

事务 B:

开始事务。
插入一条新的用户记录： INSERT INTO users (id, name) VALUES (3, 'Charlie');
提交事务。

在 Repeatable Read 隔离级别下，事务 A 在两次 COUNT(*) 查询之间，事务 B 插入了新的满足 WHERE 条件的数据行。这导致事务 A 的第二次查询结果与第一次查询结果不一致，出现了幻读。

为什么 Repeatable Read 无法阻止幻读？

Repeatable Read 通过对读取的数据行加锁来保证在同一事务中多次读取同一数据行时，数据内容保持一致。它主要关注的是已存在的数据行的修改和删除。

Repeatable Read 通常不会对范围加锁。这意味着，当事务 A 进行范围查询时，它不会阻止其他事务插入满足该范围条件的新数据行。因此，当事务 B 插入新的数据行时，事务 A 的后续查询可能会看到这些新的数据行，从而导致幻读。

可以将 Repeatable Read 理解为一种快照读（Snapshot Read）。事务在开始时会创建一个数据快照，后续的读取操作都基于这个快照。但是，这个快照只包含已存在的数据，不包括后续插入的新数据。

代码示例（模拟幻读）：

以下代码使用 Python 和 psycopg2 库模拟幻读现象。请注意，不同的数据库和驱动可能对隔离级别的实现方式有所不同，因此结果可能有所差异。

import psycopg2

# 数据库连接信息
DATABASE_URL = "postgresql://user:password@host:port/database"

def execute_sql(conn, sql, params=None):
    """执行 SQL 语句"""
    with conn.cursor() as cur:
        cur.execute(sql, params)
        return cur.fetchall()

def transaction_a():
    """事务 A"""
    conn = psycopg2.connect(DATABASE_URL)
    conn.autocommit = False  # 禁用自动提交
    conn.set_session(isolation_level=psycopg2.extensions.ISOLATION_LEVEL_REPEATABLE_READ)

    try:
        # 1. 查询 name 为 'Charlie' 的用户数量
        result1 = execute_sql(conn, "SELECT COUNT(*) FROM users WHERE name = 'Charlie'")
        print(f"事务 A - 第一次查询结果: {result1}")

        # 模拟一些操作
        print("事务 A - 执行一些操作...")
        import time
        time.sleep(2)  # 模拟耗时操作

        # 2. 再次查询 name 为 'Charlie' 的用户数量
        result2 = execute_sql(conn, "SELECT COUNT(*) FROM users WHERE name = 'Charlie'")
        print(f"事务 A - 第二次查询结果: {result2}")

        conn.commit()
        print("事务 A - 提交事务")

    except Exception as e:
        conn.rollback()
        print(f"事务 A - 回滚事务: {e}")
    finally:
        conn.close()

def transaction_b():
    """事务 B"""
    conn = psycopg2.connect(DATABASE_URL)
    conn.autocommit = False  # 禁用自动提交
    conn.set_session(isolation_level=psycopg2.extensions.ISOLATION_LEVEL_REPEATABLE_READ)

    try:
        # 1. 插入一条新的用户记录
        execute_sql(conn, "INSERT INTO users (id, name) VALUES (4, 'Charlie')")
        print("事务 B - 插入一条新的用户记录")

        conn.commit()
        print("事务 B - 提交事务")

    except Exception as e:
        conn.rollback()
        print(f"事务 B - 回滚事务: {e}")
    finally:
        conn.close()

if __name__ == "__main__":
    import threading

    # 创建并启动两个线程
    thread_a = threading.Thread(target=transaction_a)
    thread_b = threading.Thread(target=transaction_b)

    thread_a.start()
    import time
    time.sleep(0.5)  # 确保事务 A 先开始
    thread_b.start()

    thread_a.join()
    thread_b.join()

重要提示: 在运行此代码之前，请确保：

你已经安装了 psycopg2 库: pip install psycopg2
你已经配置了 PostgreSQL 数据库，并且 DATABASE_URL 变量指向正确的连接信息。
users 表已经创建，并且包含一些初始数据（例如，id为1和2的用户）。

运行结果分析：

运行代码后，你可能会看到事务 A 的第一次查询结果为 [(0,)] (即没有 name 为 ‘Charlie’ 的用户)，而第二次查询结果为 [(1,)] (即有 1 个 name 为 ‘Charlie’ 的用户)。这就模拟了幻读现象。

解决幻读的方案

虽然 Repeatable Read 无法完全避免幻读，但我们可以采取以下措施来解决它：

使用 Serializable 隔离级别： 这是最简单但也是最严格的解决方案。 Serializable 隔离级别通过完全串行化事务的执行，避免了所有并发问题，包括幻读。但是，Serializable 隔离级别会显著降低数据库的并发性能，因此需要谨慎使用。

使用范围锁（Range Locks）： 一些数据库系统（例如 PostgreSQL）支持显式地使用范围锁来防止幻读。范围锁可以锁定满足特定范围条件的数据，防止其他事务插入新的数据行。在 PostgreSQL 中，可以使用 SELECT ... FOR SHARE 或 SELECT ... FOR UPDATE 语句来锁定范围。

代码示例 (PostgreSQL)：

-- 事务 A
BEGIN;
SET TRANSACTION ISOLATION LEVEL REPEATABLE READ;

-- 锁定所有 name 以 'C' 开头的用户
SELECT * FROM users WHERE name LIKE 'C%' FOR SHARE;

-- 查询 name 为 'Charlie' 的用户数量
SELECT COUNT(*) FROM users WHERE name = 'Charlie';

-- ...进行一些操作...

-- 再次查询 name 为 'Charlie' 的用户数量
SELECT COUNT(*) FROM users WHERE name = 'Charlie';

COMMIT;

-- 事务 B
BEGIN;
SET TRANSACTION ISOLATION LEVEL REPEATABLE READ;

-- 尝试插入一条新的用户记录
INSERT INTO users (id, name) VALUES (5, 'Charlie');  -- 此操作会被阻塞，直到事务 A 提交或回滚

COMMIT;

在这个例子中，事务 A 使用 SELECT * FROM users WHERE name LIKE 'C%' FOR SHARE 语句锁定了所有 name 以 ‘C’ 开头的用户。这会阻止事务 B 插入新的 name 以 ‘C’ 开头的用户，从而避免了幻读。

使用悲观锁（Pessimistic Locking）： 悲观锁假设并发冲突会频繁发生，因此在读取数据时就立即加锁，防止其他事务修改或插入数据。可以使用 SELECT ... FOR UPDATE 语句来实现悲观锁。

代码示例 (PostgreSQL)：

-- 事务 A
BEGIN;
SET TRANSACTION ISOLATION LEVEL REPEATABLE READ;

-- 锁定所有 name 为 'Charlie' 的用户，即使他们不存在
SELECT * FROM users WHERE name = 'Charlie' FOR UPDATE;

-- 查询 name 为 'Charlie' 的用户数量
SELECT COUNT(*) FROM users WHERE name = 'Charlie';

-- ...进行一些操作...

-- 再次查询 name 为 'Charlie' 的用户数量
SELECT COUNT(*) FROM users WHERE name = 'Charlie';

COMMIT;

-- 事务 B
BEGIN;
SET TRANSACTION ISOLATION LEVEL REPEATABLE READ;

-- 尝试插入一条新的用户记录
INSERT INTO users (id, name) VALUES (6, 'Charlie');  -- 此操作会被阻塞，直到事务 A 提交或回滚

COMMIT;

在这个例子中，即使 users 表中最初没有 name 为 ‘Charlie’ 的用户，事务 A 也会尝试锁定这些不存在的行。这实际上是对一个范围加锁，防止其他事务插入新的 name 为 ‘Charlie’ 的用户。

使用乐观锁（Optimistic Locking）： 乐观锁假设并发冲突很少发生，因此在读取数据时不会立即加锁。它通过在更新数据时检查版本号或时间戳来判断数据是否被其他事务修改过。如果数据被修改过，则回滚事务或重试操作。

代码示例 (Python)：

# 假设 users 表包含一个 version 字段
def update_user(user_id, new_name):
    """使用乐观锁更新用户信息"""
    conn = psycopg2.connect(DATABASE_URL)
    conn.autocommit = False
    conn.set_session(isolation_level=psycopg2.extensions.ISOLATION_LEVEL_REPEATABLE_READ)

    try:
        # 1. 读取用户信息和版本号
        result = execute_sql(conn, "SELECT name, version FROM users WHERE id = %s", (user_id,))
        if not result:
            raise ValueError("用户不存在")
        name, version = result[0]

        # 2. 更新用户信息，并增加版本号
        rows_affected = execute_sql(
            conn,
            "UPDATE users SET name = %s, version = version + 1 WHERE id = %s AND version = %s",
            (new_name, user_id, version),
        )

        # 3. 检查更新是否成功
        if rows_affected == 0:
            conn.rollback()
            raise Exception("更新失败，数据已被其他事务修改")

        conn.commit()
        print("更新成功")

    except Exception as e:
        conn.rollback()
        print(f"更新失败: {e}")
    finally:
        conn.close()

在这个例子中，update_user 函数在更新用户信息时，会检查 version 字段是否与读取时的值一致。如果不一致，则说明数据已被其他事务修改过，更新操作会失败。通过重试操作，可以解决由于并发更新导致的幻读问题。但是，乐观锁并不能完全防止幻读，只能减少其发生的概率。

改写业务逻辑: 在某些场景下，幻读并不会对业务产生实质性的影响。或者可以通过修改业务逻辑来规避幻读。比如，对统计结果进行适当的容错处理，或者将统计操作分解为更小的、更容易控制的步骤。

如何选择解决方案？

选择哪种解决方案取决于具体的业务场景和性能要求。

Serializable 隔离级别： 适用于对数据一致性要求极高，但并发量较低的场景。
范围锁： 适用于需要精确控制数据范围，并且能够接受一定的锁定开销的场景。
悲观锁： 适用于并发冲突频繁发生，并且需要保证数据一致性的场景。
乐观锁： 适用于并发冲突较少发生，并且能够容忍一定的重试操作的场景。

在实际应用中，通常需要综合考虑各种因素，选择最合适的解决方案。

不同数据库的实现差异

值得注意的是，不同的数据库系统对事务隔离级别的实现方式可能有所不同。例如，MySQL 的 Repeatable Read 隔离级别在某些情况下可以防止幻读（通过使用 Next-Key Locks），而 PostgreSQL 的 Repeatable Read 隔离级别则通常无法防止幻读。

因此，在使用事务隔离级别时，务必仔细阅读数据库的官方文档，了解其具体的实现方式和行为。

总结要点

幻读是事务隔离中一个重要的概念，即使使用了 Repeatable Read 隔离级别也可能发生。幻读的本质是由于 Repeatable Read 通常不会对范围加锁，导致其他事务可以插入满足范围条件的新数据行。解决幻读的方案包括使用 Serializable 隔离级别、范围锁、悲观锁、乐观锁等。选择哪种解决方案取决于具体的业务场景和性能要求。最后，不同数据库对事务隔离级别的实现可能有所不同，需要仔细阅读官方文档。