面試突擊84:Spring 有幾種事務隔離級別?

Spring 中的事務隔離級別和數據庫中的事務隔離級別稍有不同,以 MySQL 爲例,MySQL 的 InnoDB 引擎中的事務隔離級別有 4 種,而 Spring 中卻包含了 5 種事務隔離級別。

1.什麼是事務隔離級別?

事務隔離級別是對事務 4 大特性中隔離性的具體體現,使用事務隔離級別可以控制併發事務在同時執行時的某種行爲。
比如,有兩個事務同時操作同一張表,此時有一個事務修改了這張表的數據,但尚未提交事務,那麼在另一個事務中,要不要(或者說能不能)看到其他事務尚未提交的數據呢?
這個問題的答案就要看事務的隔離級別了,不同的事務隔離級別,對應的行爲模式也是不一樣的(有些隔離級別可以看到其他事務尚未提交的數據,有些事務隔離級別看不到其他事務尚未提交的數據),這就是事務隔離級別的作用。

2.Spring 事務隔離級別

Sping 中的事務隔離級別有 5 種,它們分別是:

  1. DEFAULT:Spring 中默認的事務隔離級別,以連接的數據庫的事務隔離級別爲準;
  2. READ_UNCOMMITTED:讀未提交,也叫未提交讀,該隔離級別的事務可以看到其他事務中未提交的數據。該隔離級別因爲可以讀取到其他事務中未提交的數據,而未提交的數據可能會發生回滾,因此我們把該級別讀取到的數據稱之爲髒數據,把這個問題稱之爲髒讀;
  3. READ_COMMITTED:讀已提交,也叫提交讀,該隔離級別的事務能讀取到已經提交事務的數據,因此它不會有髒讀問題。但由於在事務的執行中可以讀取到其他事務提交的結果,所以在不同時間的相同 SQL 查詢中,可能會得到不同的結果,這種現象叫做不可重複讀;
  4. REPEATABLE_READ:可重複讀,它能確保同一事務多次查詢的結果一致。但也會有新的問題,比如此級別的事務正在執行時,另一個事務成功的插入了某條數據,但因爲它每次查詢的結果都是一樣的,所以會導致查詢不到這條數據,自己重複插入時又失敗(因爲唯一約束的原因)。明明在事務中查詢不到這條信息,但自己就是插入不進去,這就叫幻讀 (Phantom Read);
  5. SERIALIZABLE:串行化,最高的事務隔離級別,它會強制事務排序,使之不會發生衝突,從而解決了髒讀、不可重複讀和幻讀問題,但因爲執行效率低,所以真正使用的場景並不多。

所以,相比於 MySQL 的事務隔離級別,Spring 中多了一種 DEFAULT 的事務隔離級別
事務隔離級別與問題的對應關係如下:

  • 髒讀:一個事務讀取到了另一個事務修改的數據之後,後一個事務又進行了回滾操作,從而導致第一個事務讀取的數據是錯誤的。
  • 不可重複讀:一個事務兩次查詢得到的結果不同,因爲在兩次查詢中間,有另一個事務把數據修改了。
  • 幻讀:一個事務兩次查詢中得到的結果集不同,因爲在兩次查詢中另一個事務有新增了一部分數據。

3.設置事務隔離級別

在 Spring 中,事務的隔離級別有 2 種設置方法,一種是在編程式事務中,可以通過以下代碼來設置事務隔離級別:
image.png
另一種是在聲明式事務中設置事務隔離級別,設置方法如下:
image.png

總結

Spring 中的事務隔離級別比 MySQL 中的事務隔離級別多了一種,它包含的 5 種隔離級別分別是:

  1. Isolation.DEFAULT:默認的事務隔離級別,以連接的數據庫的事務隔離級別爲準。
  2. Isolation.READ_UNCOMMITTED:讀未提交,可以讀取到未提交的事務,存在髒讀。
  3. Isolation.READ_COMMITTED:讀已提交,只能讀取到已經提交的事務,解決了髒讀,存在不可重複讀。
  4. Isolation.REPEATABLE_READ:可重複讀,解決了不可重複讀,但存在幻讀(MySQL 數據庫默認的事務隔離級別)。
  5. Isolation.SERIALIZABLE:串行化,可以解決所有併發問題,但性能太低。

需要注意是 Spring 是事務隔離級別是建立在連接的數據庫支持事務的基礎上的,如果 Spring 項目連接的數據庫不支持事務(或事務隔離級別),那麼即使在 Spring 中設置了事務隔離級別,也是無效的設置。

是非審之於己,譭譽聽之於人,得失安之於數。

公衆號:Java面試真題解析

面試合集:https://gitee.com/mydb/interview

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