快照隔离，精细的数据库并发控制机制 | StoneDB 技术分享 #1
2024-01-28 22:54:09
快照隔离：防止并发数据库中的数据完整性问题
在数据库世界中，并发控制是一项至关重要的技术，它确保在多个用户同时访问和修改数据时，数据保持一致性和完整性。快照隔离是一种流行的并发控制机制，它有效地防止了脏读、幻读和不可重复读等问题。
快照隔离原理
快照隔离背后的原理是，在每个事务开始时，数据库会创建一个保存当时数据库状态的快照。在事务执行期间，该事务只允许读取快照中的数据，而不会看到其他事务对数据库所做的修改。这种机制有效地防止了脏读和幻读问题。
脏读
脏读是指读取其他事务尚未提交的修改数据。在快照隔离下，事务无法看到其他事务未提交的修改，从而消除了脏读的风险。
幻读
幻读是指在同一事务中两次读取数据时，由于其他事务插入或删除了数据而导致结果不同。快照隔离通过在事务开始时创建快照来防止幻读，确保事务看到数据库的一个一致视图。
不可重复读
不可重复读是指在同一事务中两次读取相同数据时，由于其他事务修改了数据而导致结果不同。快照隔离通常不能完全防止不可重复读，因为事务可能会看到其他事务提交的修改。
多版本并发控制
为了解决快照隔离中的不可重复读问题，一些数据库系统引入了多版本并发控制 (MVCC) 技术。MVCC 通过保存数据的历史版本来实现可重复读。在 MVCC 系统中，每个事务看到的都是自己事务开始时的数据库快照，而不会看到其他事务的修改。
快照隔离优点
- 防止脏读、幻读和不可重复读问题
- 高效，因为不需要对数据加锁
- 不会影响数据库性能
快照隔离缺点
- 可能导致不可重复读问题
- 在某些情况下可能导致死锁
适用场景
快照隔离特别适用于以下场景：
- 数据一致性要求较高的场景
- 对性能要求较高的场景
代码示例
在以下 Python 代码示例中，我们使用快照隔离来防止脏读问题：
import sqlalchemy as sa
# 创建引擎
engine = sa.create_engine("postgresql://user:password@host:port/database")
# 创建会话
session = sa.orm.sessionmaker(bind=engine)()
# 开启事务
session.begin()
# 读取数据
result = session.execute("SELECT * FROM users WHERE id = 1").fetchone()
# 在另一个会话中修改数据
session2 = sa.orm.sessionmaker(bind=engine)()
session2.execute("UPDATE users SET name = 'New Name' WHERE id = 1")
session2.commit()
# 使用快照隔离，不会看到其他会话的未提交修改
print(result.name) # 输出：John Doe
# 提交事务
session.commit()
结论
快照隔离是一种有效的并发控制机制，可以防止脏读、幻读和不可重复读问题。它是一种高效的解决方案，不会对数据库性能产生重大影响。对于需要高数据一致性和性能的应用程序，快照隔离是一个理想的选择。
常见问题解答
-
快照隔离和读提交有什么区别？
快照隔离在事务开始时创建数据库快照，而读提交在读取数据时创建快照。快照隔离提供更高的隔离级别，可以防止脏读和幻读。 -
如何处理快照隔离中的不可重复读问题？
可以采用多版本并发控制技术来解决不可重复读问题。MVCC 通过保存数据的历史版本来确保每个事务看到自己事务开始时的数据库快照。 -
快照隔离会影响数据库性能吗？
由于快照隔离不需要对数据加锁，因此通常不会影响数据库性能。然而，在某些情况下，例如大量的更新操作，快照隔离可能导致性能下降。 -
快照隔离可以防止死锁吗？
快照隔离通常不会导致死锁，但如果事务执行很长时间，可能会发生死锁。 -
快照隔离适用于所有类型的数据库吗？
快照隔离适用于支持并发控制机制的数据库，如 PostgreSQL、MySQL 和 Oracle。
