各位观众老爷们，晚上好！我是你们的老朋友，江湖人称“代码诗人”的李白（没错，就是那个写诗的李白，只不过我写的不是诗，是代码，写的代码像诗一样优美😜）。今天咱们不吟诗作对，咱们聊点更接地气的，聊聊数据库里那些“风花雪月”的故事，哦不，是“并发读写”的故事。
话说这数据库啊，就像一个巨大的图书馆，里面藏着各种各样的“书籍”（数据）。当很多人同时想来借书（读数据）或者修改书籍内容（写数据）的时候，问题就来了。如果没有一个好的管理制度，那图书馆就会乱成一锅粥，出现各种各样的奇葩事件，比如“脏读”、“不可重复读”、“幻读”等等。
这些奇葩事件，就像武侠小说里的各种奇门武功，听起来玄乎，但实际上都是由并发读写引发的。为了避免这些事件发生，数据库引入了一个重要的概念，叫做“隔离级别”。
今天，咱们就来好好扒一扒这“隔离级别”的底裤，看看它到底是如何影响并发读写的，又是如何防止“脏读”、“不可重复读”、“幻读”这些妖魔鬼怪的。
一、并发的世界：一场混乱的派对
想象一下，你的数据库是一个热闹的派对，每个人都想参与其中，读取和修改数据。但是，如果没有一个好的“派对规则”，那就会变成一场灾难。
- 并发读： 就像一群人同时看一本书，理论上没问题，但如果书被其他人修改了，那你看的可能就不是原来的版本了。
- 并发写： 就像一群人同时在一张纸上写字，没有规则的话，最后只会是一堆乱码，谁也看不懂。
- 读写并发： 这就更刺激了，就像你一边看书，一边有人在修改书的内容，你看到的可能就是“薛定谔的书”，既是这个版本，又不是这个版本。
如果没有隔离机制，这些并发操作就会相互干扰，导致数据不一致，甚至出现各种各样的错误。
二、隔离级别：派对的秩序维护者
为了维持“派对”的秩序，数据库引入了隔离级别的概念。隔离级别就像是“派对规则”，它定义了不同的事务之间的隔离程度，决定了哪些并发操作是被允许的，哪些是被禁止的。
SQL标准定义了四个隔离级别，分别是：
| 隔离级别 | 脏读 | 不可重复读 | 幻读 |
|---|---|---|---|
| 读未提交（Read Uncommitted） | 是 | 是 | 是 |
| 读已提交（Read Committed） | 否 | 是 | 是 |
| 可重复读（Repeatable Read） | 否 | 否 | 是 |
| 串行化（Serializable） | 否 | 否 | 否 |
咱们一个一个来分析：
-
读未提交（Read Uncommitted）：
- 外号： “大嘴巴”，啥都敢说，啥都敢读。
- 特点： 一个事务可以读取到另一个事务未提交的数据。
- 风险： 最大的风险就是“脏读”。
- 适用场景： 几乎没有，除非你真的不在乎数据的一致性，或者你是在做一些实验性的操作。
-
举个栗子：
小明给小红转账100元，事务还没提交，小红就看到了账户余额增加了100元。如果小明后来取消了转账，那小红看到的100元就是“脏数据”，白高兴一场。😭
-
读已提交（Read Committed）：
- 外号： “谨慎派”，只相信已经发生的事情。
- 特点： 一个事务只能读取到另一个事务已经提交的数据。
- 风险： 可以避免“脏读”，但仍然存在“不可重复读”和“幻读”的问题。
- 适用场景： 很多数据库的默认隔离级别，可以满足大部分应用的需求。
-
举个栗子：
小明给小红转账100元，事务提交后，小红才能看到账户余额增加了100元。但是，如果小红在同一个事务中多次查询账户余额，而小明在此期间又给小红转了50元，那小红每次查询到的余额可能都不一样，这就是“不可重复读”。
-
可重复读（Repeatable Read）：
- 外号： “固执派”，认准的事情，绝不改变。
- 特点： 在同一个事务中，多次读取同一份数据，结果始终保持一致。
- 风险： 可以避免“脏读”和“不可重复读”，但仍然存在“幻读”的问题。
- 适用场景： 对数据一致性要求较高的应用，例如财务系统。
-
举个栗子：
小红在查询自己的账户余额，期间不管小明给她转多少钱，小红在本次事务中查询到的余额始终是一样的。但是，如果另一个事务向账户表中插入了一条新的记录（例如，一个新的账户），那小红在本次事务中查询账户总数，可能会发现多了一条记录，这就是“幻读”。
-
串行化（Serializable）：
- 外号： “霸道总裁”，一切都要听我的。
- 特点： 强制事务串行执行，完全避免并发操作带来的问题。
- 风险： 性能最差，并发度最低。
- 适用场景： 对数据一致性要求极高的应用，例如银行系统。
-
举个栗子：
所有的事务都必须排队执行，一个事务执行完，才能轮到下一个事务。这样，就彻底避免了“脏读”、“不可重复读”和“幻读”的问题。但是，也牺牲了并发性能。
三、三大妖魔鬼怪：脏读、不可重复读、幻读
了解了隔离级别，咱们再来深入了解一下“脏读”、“不可重复读”、“幻读”这三个“妖魔鬼怪”。
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脏读（Dirty Read）：
- 定义： 一个事务读取到了另一个事务未提交的数据。
- 危害： 导致数据不一致，可能引发严重的业务错误。
- 形象比喻： 就像你吃了一块还没熟的肉，拉肚子是肯定的。
- 避免方法： 至少要使用“读已提交”隔离级别。
-
不可重复读（Non-repeatable Read）：
- 定义： 在同一个事务中，多次读取同一份数据，结果不一致。
- 危害： 影响数据的准确性，可能导致业务逻辑错误。
- 形象比喻： 就像你买了一件衣服，第二天发现涨价了，感觉亏了一个亿。
- 避免方法： 至少要使用“可重复读”隔离级别。
-
幻读（Phantom Read）：
- 定义： 在同一个事务中，由于另一个事务的插入或删除操作，导致查询结果集发生了变化。
- 危害： 影响数据的一致性，可能导致业务逻辑错误。
- 形象比喻： 就像你统计班级人数，突然发现多了一个人，或者少了一个人，感觉见了鬼。
- 避免方法： 只能使用“串行化”隔离级别。
四、隔离级别的选择：鱼和熊掌不可兼得
选择合适的隔离级别，就像选择一件合适的衣服，既要保暖，又要舒适，还要好看。但是，鱼和熊掌不可兼得，隔离级别越高，数据一致性越好，但并发性能越差。
因此，我们需要根据具体的应用场景，权衡数据一致性和并发性能，选择合适的隔离级别。
- 对数据一致性要求不高的应用： 可以选择“读已提交”隔离级别，例如论坛、博客等。
- 对数据一致性要求较高的应用： 可以选择“可重复读”隔离级别，例如财务系统、电商系统等。
- 对数据一致性要求极高的应用： 只能选择“串行化”隔离级别，例如银行系统。
五、总结：隔离级别是数据库的“防火墙”
隔离级别是数据库的“防火墙”，它可以有效地防止并发读写带来的问题，保证数据的一致性和可靠性。
但是，隔离级别并不是万能的，它只能在一定程度上解决并发问题。在实际应用中，我们还需要结合其他的技术手段，例如锁机制、事务控制等，才能更好地解决并发问题。
最后，希望各位观众老爷们，在了解了隔离级别之后，能够更好地驾驭数据库，让你的数据更加安全、可靠、一致。
六、一些额外的思考
- 不同的数据库，隔离级别的实现方式可能不同。 比如，MySQL的InnoDB存储引擎，在“可重复读”隔离级别下，通过MVCC（多版本并发控制）机制，可以避免大部分的“幻读”问题。
- 隔离级别只是数据库层面的一种保障，业务逻辑也需要进行相应的处理，才能更好地保证数据的一致性。 比如，在进行转账操作时，需要先锁定账户，然后再进行转账，才能避免并发操作带来的问题。
- 不要过度追求最高的隔离级别，否则会牺牲大量的并发性能。 要根据具体的应用场景，选择合适的隔离级别，才能达到最佳的平衡。
好了，今天的分享就到这里了。希望大家有所收获，下次有机会再和大家聊聊数据库的其他“风花雪月”的故事。😊
补充：为了更形象的理解，我们可以将隔离级别比喻成不同等级的“安全防护”。
- 读未提交： 敞篷车，谁都能看到里面，毫无隐私可言。
- 读已提交： 单层玻璃窗，只能看到已经发生的事情，但容易被偷窥。
- 可重复读： 防弹玻璃，保证你看到的东西始终如一，但挡不住有心人钻漏洞。
- 串行化： 堡垒，固若金汤，但出入不便，效率低下。
希望这个比喻能帮助大家更好地理解隔离级别的概念。