事务的隔离级别（Transaction Isolation Level）

事务隔离级别是对事务之间的隔离性作出的一个度量。它通常以下面的几个现象进行考察。注意这些现象都是从读的角度来分析的，即分析写操作对读操作的影响。

  1. 读脏数据（Dirty Read）

    读脏数据其实就是读未提交的数据。例如事务 A 更新/插入了一个记录，事务 B 在事务 A 提交之前读到了更新/插入后的记录值。如果事务 A 做了回滚，事务 B 读到的数据就是实际上不曾存在过的数据。

  2. 不可重复读（Unrepeatable Read）

    不可重复读的意思是同一个事务在生存期间两次/多次读同一条/一组记录，得到的记录值却不同。例如事务 A 读了一条记录，事务 B 对该记录进行删除（或更新），随后提交。如果事务 A 重新读该记录，就会发现记录值变化了（或者该记录已经不存在了）。

  3. 幻象 (Phantoms)

    幻象的意思是指某些记录满足搜索条件，但却没有被找出来。例如事务 A 通过查询选出了一些满足条件 A 的记录，此时事务 B 通过插入或更新产生了新的满足条件 A 的记录。若事务 A 重新执行刚才的查询，得到的结果集就和刚才的不同。

以现象而不是严格的读写冲突关系来定义事务的隔离级别，容易让人对数据库这门学科产生民科的感觉。显然，上述的这几种现象并不足以描述实际可能遇到的所有情况。例如“丢失更新（Lost Update）”等现象。遗憾的是，SQL92 定义的四种事务隔离级别就是以上述的几种情况来描述的。如下表所示：

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标准的制定者们本来是想通过现象来允许产品采用不同的具体实现方式，但是由于这些现象不够严谨，造成了一些没有实现某些隔离级别的产品号称自己实现了的情况。而且这些现象与采用经典的两阶段封锁协议实现的产品关系很紧密，实际上反而容易引起误解：很多人误认为标准就是参照封锁协议描述的。甚至连数据库界的研究人员也会产生这种错觉。文献 2 正是对这些问题的反思和总结。

具体的 DBMS 为了支持这些不同的隔离级别，会采用不同的方法。如果 DBMS 采用封锁机制，可能的实现策略如下。

注：封锁有几个不同的特性，其一是封锁的粒度，例如数据库级的封锁、表级的封锁、记录级的封锁、字段级的封锁等；其二是封锁的类型，例如读锁、写锁、意向锁等；其三是封锁的生存期，例如：短锁、长锁等。

  1. 读未提交数据

    此时事务之间其实没有什么隔离性，即一个事务对数据的任何修改可以在提交之前被其他事务查看到。 DBMS 此时可以禁用系统实现时为支持隔离级别而设置的机制。运行于此级别的事务通常应该是只读事务，例如进行不太精确的统计等。

  2. 读已提交数据

    事务 A 正在修改某些记录，它可能是采用封锁的方法锁住这些记录，事务 B 试图读这些记录，则它必须等到事务 A 释放封锁。为了保证 B 不读脏数据，事务 A 应该在提交或回滚时释放这些封锁。对于要读的记录，事务（无论是 A 还是 B ）都应该采用读封锁，对于要修改或删除的记录，事务都应该采用写锁。读锁可以在读完该记录后立即释放，写锁应该在事务提交或回滚时才释放。可将用完记录就释放的封锁称为短锁，将保持到事务结束的封锁称为长锁。

  3. 可重复读

    此时和“读已提交数据”的区别在于将上述的读锁由短锁改成长锁。这样其他事务不可能更新或删除本事务正在访问的数据。但是其他事务可能插入新的记录。

  4. 可串行化

    显然，此时需要的封锁更严格。事务总是对其影响的记录范围做封锁。若事务中有 SQL 语句： SELECT * FROM Orders ， 则读封锁的范围为整个 Orders 表，从而保证其他事务不会插入满足该查询的记录。若事务中有 SQL 语句： DELETE FROM Orders WHERE Status = ‘CLOSED’ ， 则写锁的范围为所有满足 WHERE 条件的记录，避免其他事务插入或更新得到满足该条件的记录，简单的实现可以写锁整个表。更精确的实现可以采用谓词锁，也就是按照谓词条件锁定。

需要注意的是，事务的隔离级别并不影响事务查看本身对数据的修改，也就是说，事务总可以查看自己对数据的修改。事务的隔离级别需要根据实际需要设定，隔离级别越低，事务之间的并发程度就越高；事务的隔离级别越高，事务之间的并发程度就越低。

参考文献 2、3 对 SQL92 中定义的隔离级别进行了详尽的分析，并给出了明确的批评和解释。要准确地理解事务隔离级别在理论研究和实际产品中的实现，还需要对并发控制方法、日志恢复系统等有深入的了解。

参考文献：

  1. Microsoft, SQL Server 2005 Beta 2 Snapshot Isolation
  2. Hal Berenson, Phil Bernstein, Jim Gray, Jim Meton, Elizabeth O’Neil, Patrick O’Neil, A Critique of ANSI SQL Isolation Levels
  3. Atul Adya, Barbara Liskov, Patrick O’Neil, Generalized Isolation Level Definitions

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[ SQL , ACID ]
Written on August 5, 2005