对事务一致性的理解

Posted 2022-02-02 技术无产者

            原子性，隔离性，持久性这三个特性是为了约束事务最终实现数据的一致性,如果A给B转2000 需要两条SQL (updateA money-2000 updateB money+2000)，如果不开启事务，并且在只执行第一条updateA语句时断电，自然就不会在执行第二条updateB语句，这时事务就不是 一致性的了，如果开启事务，由于事务的原子性，如果两条语句没有都执行成功，就会回退，不会出现数据不一致的情况，所以这里通过事务的原子性来保证了事务的一致性。

     当两个事务同时对同一行数据update时，后一个事务执行update后不会往下运行，会等上一个事务提交/回滚后才往下执行，这是四个级别都会出现的问题，因为当一个事务修改了，但没有提交，另一个事务接着对这行数据修改，万一上个事务没有提交而是回退就影响了数据的一致性。这和幻读不是一回事，这是对同一行数据操作会串行，而幻读是事务之间的串行。

可以在再结合下面引自知乎的一个回答来理解:

要想真正弄清楚这个问题，那是必须要把数据库理论中的事务机制从头开始看起，牵扯的内容比较多。

当然，如果只是想粗略的了解下，我就来举个例子吧——当然不可能太严谨。

假设我们10个人，每人有一个账号，里面有钱，可以转来转去，这组成了一个小型的数据系统，那么什么叫数据一致性？这是由你自己来定义的，比较通用的就是：这10个人的账号金额总数不变——满足这一条件，就叫数据一致，不满足，就叫数据不一致，或者在分布式的环境下，有一个数据在几个地方都保存了，那么任何时候，这几个地方的数据都必须相同，这也叫一致性。

现在我们就这个简单的一致性规则：10个人的账号金额总数不变。假设初始的时候每个人账号里有一万，A账号往B账号里转5000，这时候数据库要执行两行代码：

A：减去5000

B：加上5000

在执行完第一行代码的时候，这时候数据是不满足一致性条件的！必须要执行完第二行代码，数据才恢复到一致性的状态！换而言之，数据库中的数据是经常处于不一致的状态，这是不可避免的，因此我们提出了事务的概念，用于检测数据库中的数据是否处于一致性状态——如果数据库中有没有执行完的事务，那就是不一致的，否则，就是一致的。

上面的例子只是最简单的情况，实际的运用中要复杂得多，比如前面提到的分布式系统：某个数据存在了三个服务器上，现在要更新，就必须保证三个服务器上全都更新好，如果有一个没有成功，那么其他两个也应该维持不变，这又涉及到网络通信等问题，非常的折腾。

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评论中有提到了原子性，其实原子性与一致性是两个完全不同的概念，当然他们的联系也很紧密。

还是用上面的这个例子：

为了保证一致性（即10个人 的账号金额总数不变），那在我写代码的时候，如果写了代码：

A=A-5000;

那就必须要写上

B=B+5000，或者是C=C+5000，这样的代码才能保证了数据库的一致性状态。

那什么是原子性？

就是将上面的两行代码合成为一个事务，要么全做，要么全不做。

 

事务的隔离性是指：

我在这个事务中进行的操作比如修改某条数据，在事务没有提交前，另一个事务中是查不到修改的

这是隔离性，注意区别