事务使用场景★★★★★

事务的使用场景

本文完全照搬CSDN博主 斗者_2013 原创文章：事务使用场景详解

原文链接：(1条消息) 事务使用场景详解_斗者_2013的博客-CSDN博客_事务的应用场景

仅用作个人学习，特此声明

1、问题描述

事务在开发过程大家应该都经常使用，但是事务具体有哪些使用场景？什么时候需要使用事务，什么时候不需要添加事务呢？一个都是查询操作的方法是否需要添加事务？

最常见的一种回答：
如果一个方法中，执行了多个insert，update，delete操作就需要添加事务。

这样的答案，我最多只能给60分，因为可以说只要是个程序员基本都知道，完全不能体现对事务认识的深度。

2、事务是什么？

Transactions are atomic units of work that can be committed or rolled back. When a transaction makes multiple changes to the database, either all the changes succeed when the transaction is committed, or all the changes are undone when the transaction is rolled back

事务是由一组SQL语句组成的原子操作单元，其对数据的变更，要么全都执行成功(Committed)，要么全都不执行(Rollback)。

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3、事务特性

InnoDB实现的数据库事务具有常说的ACID属性，即原子性(atomicity)，一致性(consistency)、隔离性(isolation)和持久性(durability)。

• 原子性：事务被视为不可分割的最小单元，所有操作要么全部执行成功，要么失败回滚(即还原到事务开始前的状态，就像这个事务从来没有执行过一样)
• 一致性：在成功提交或失败回滚之后以及正在进行的事务期间，数据库始终保持一致的状态。如果正在多个表之间更新相关数据，那么查询将看到所有旧值或所有新值，而不会一部分是新值，一部分是旧值
• 隔离性：事务处理过程中的中间状态应该对外部不可见，换句话说，事务在进行过程中是隔离的，事务之间不能互相干扰，不能访问到彼此未提交的数据。这种隔离可通过锁机制实现。有经验的用户可以根据实际的业务场景，通过调整事务隔离级别，以提高并发能力
• 持久性：一旦事务提交，其所做的修改将会永远保存到数据库中。即使系统发生故障，事务执行的结果也不能丢失

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4、典型场景

4.1 原子性保障——多个insert，update，delete操作

这个应该是大家最熟悉的一种场景，保证多个insert，update，delete操作要么全都执行成功(Committed)，要么全都不执行(Rollback)。

原子性的特点：

• 1、针对单事务的控制
• 2、针对多个insert，update，delete操作

示例：
执行方法，添加多个商品。添加事务控制，保障所有商品要么全部添加成功，要么全部添加失败。

@Transactional(rollbackFor = Exception.class)
public  void  addList(List list){
    list.forEach(e->{
          goodsStockMapper.add(e);
     });
}

4.2 隔离性保障——幻读、不可重复、脏读

事务处理过程中的中间状态应该对外部不可见，换句话说，事务在进行过程中是隔离的，事务之间不能互相干扰，不能访问到彼此未提交的数据。

幻读、不可重复需要在同一个事务中进行多次相同的查询才能体现，真是项目中需要这样操作的场景很少。
脏读就是读到其他事务没有提交的数据，只要隔离级别不是读未提交（Read Uncommitted）就不会出现。

所以相比对幻读、不可重复、脏读这些开发过程中基本不会遇到的问题，我们更应该关注事务的隔离性对业务产生的影响。

事务的默认隔离级别可重复读（Repeatable Read）基本满足日常开发90%的场景，一般不建议调整。

隔离性的特点：
1、针对多事务间数据可见性的控制。
2、控制加锁的粒度和加锁、释放锁的时机，提高事务的并发能力。

示例场景：
读到其他事务未提交数据，导致超卖。

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1、幻读：

SELECT count(1) FROM books WHERE price < 100;	
/* 时间顺序：1，事务： T1 */
INSERT INTO books(name,price) VALUES ('深入理解Java虚拟机',90); COMMIT;	
/* 时间顺序：2，事务： T2 */
SELECT count(1) FROM books WHERE price < 100;	
/* 时间顺序：3，事务： T1 */

可串行化（Serializable）会对事务所有读、写的数据全都加上读锁、写锁和范围锁，所以由于T1事务对价格小于100的范围内的数据都加读锁、写锁和范围锁，所以T2不能插入价格为90的数据，所以不存在幻读的情况。

2、不可重复读

SELECT * FROM books WHERE id = 1;                   /* 时间顺序：1，事务： T1 */
UPDATE books SET price = 110 WHERE id = 1; COMMIT;	/* 时间顺序：2，事务： T2 */
SELECT * FROM books WHERE id = 1; COMMIT;   	    /* 时间顺序：3，事务： T1 */

假如隔离级别是可重复读的话，由于数据已被事务 T1 施加了读锁且读取后不会马上释放，所以事务 T2 无法获取到写锁，更新就会被阻塞，直至事务 T1 被提交或回滚后才能提交。

读已提交对事务涉及的数据加的写锁会一直持续到事务结束，但加的读锁在查询操作完成后就马上会释放。
读已提交的隔离级别缺乏贯穿整个事务周期的读锁，无法禁止读取过的数据发生变化，此时事务 T2 中的更新语句可以马上提交成功，这也是一个事务受到其他事务影响，隔离性被破坏的表现。

事实上由于Mysql的MVCC机制，可重复读（Repeatable Read）和读已提交（Read Committed）在读的时候都不会加锁。如果读取的行正在执行delete或者update操作，这时读操作不会因此去等待行上锁的释放。相反的，InnoDB存储引擎会去读取行的一个快照数据。实现了对读的非阻塞，读不加锁，读写不冲突。

3、读未提交
读未提交（Read Uncommitted）：对事务涉及的数据只加写锁，会一直持续到事务结束，但完全不加读锁。

SELECT * FROM books WHERE id = 1;   	/* 时间顺序：1，事务： T1 */
/* 注意没有COMMIT */
UPDATE books SET price = 90 WHERE id = 1;	/* 时间顺序：2，事务： T2 */
/* 这条SELECT模拟购书的操作的逻辑 */
SELECT * FROM books WHERE id = 1;		/* 时间顺序：3，事务： T1 */
ROLLBACK;	

该级别下，读取数据前不用先获取读锁。由于T1读取数据时不需要去加读锁，所以T2修改数据后，不用等在commit提交释放写锁，T1立刻就能读取到修改后的数据。

读未提交在数据上完全不加读锁，这反而令它能读到其他事务加了写锁的数据，即上述事务 T1 中两条查询语句得到的结果并不相同。如果你不能理解这句话中的“反而”二字，请再重读一次写锁的定义：写锁禁止其他事务施加读锁，而不是禁止事务读取数据，如果事务 T1 读取数据并不需要去加读锁的话，就会导致事务 T2 未提交的数据也马上就能被事务 T1 所读到。这同样是一个事务受到其他事务影响，隔离性被破坏的表现。

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4.3 一致性保障——针对多个表的查询统计

很多同学一直认为，一个方法中如果都是查询请求，就不需要添加事务控制。那么真的是这样吗？

假设现在有3个表A，B，C，由于业务请求量非常高，导致3个表一直有新的数据不停的写入。
现在要求分别对3个表中的数据进行聚合统计，然后进行指标计算。

大致逻辑：

      select A指标  from 表A;     //步骤1

      select B指标  from 表B;    //步骤2

      select C指标  from 表C;    //步骤3

      汇总指标  =  A指标 + B指标 + C指标；   //步骤4

如果按照这样去统计，当查询完A指标后，由于业务在正常进行，表B和表C仍然有数据写入，所以最后会导致查询的A，B，C3个指标，并不是同一时刻的，这样的汇总指标也就没有了参考意义。

这个时候就需要对统计的方法添加事务，保证数据的一致性。

一致性：在成功提交或失败回滚之后以及正在进行的事务期间，数据库始终保持一致的状态。如果正在多个表之间更新相关数据，那么查询将看到所有旧值或所有新值，而不会一部分是新值，一部分是旧值。

@Transactional(rollbackFor = Exception.class,isolation = Isolation.REPEATABLE_READ,readOnly = true)
public  int  count(){
       select A指标  from 表A; 
       select B指标  from 表B; 
       select C指标  from 表C;  
      汇总指标  =  A指标 + B指标 + C指标； 
}

说明：
对汇总统计的方法添加事务控制，且指定事务的隔离级别为可重复读Isolation.REPEATABLE_READ，并设置只读属性readOnly对查询进行优先。

可重复读：总是读取 CREATE_VERSION 小于或等于当前事务 ID 的记录。

由于启动了可重复读事务控制，所以当在统计时间点T1发请统计请求时，针对A，B，C3个表的查询总是只能读取 CREATE_VERSION 小于或等于当前事务 ID 的记录。这样在统计时间点T1后面新增的数据就不会影响我们的查询统计，通过事务将3个表的统计查询拉齐到了同一时间线上。

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4.4 悲观锁

如果一个方法中就只有一个简单的查询语句，是否需要添加事务控制？
还真不能简单的say no。

场景：
利用数据库悲观锁实现分布式锁。

    @Transactional(rollbackFor = Exception.class)
    public  void  sumGoods(Integer goodsId, Integer num)  {
        //1、利用for update加悲观锁，也就是写锁，由于写锁具有排他性，保证分布式环境下也可以串行化执行
        GoodsStock  goodsStock  = goodsStockMapper.getStockForUpdate(goodsId);
        //2、计算
        int sum =  redisUtil.get(goodsId) + num;

        redisUtil.set(goodsId,sum)
    }

说明：
悲观锁一定要配合事务来使用，这样才能保证整个事务方法执行完毕后，自动释放锁。

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5、总结

本文主要是对事务的使用场景进行来说明。
1、典型场景，一个方法中包含多个insert，update，delete操作通过添加事务保证原子性，要么全部成功，要么全部失败。

2、还可以通过事务的隔离级别，控制多事务间数据的可见性。
3、针对多个表的查询统计，可以通过添加事务控制将统计时间拉起到同一时间节点，保证数据的一致性。
4、悲观锁必须配合事务使用。

总的来说，事务的使用场景是对事务特性ACID更深层次的认识和运用的一些解读。