ACID 的隔离性：不同隔离级别对比与性能影响
2022-10-063.3k 阅读
一、ACID 概述
在后端开发的分布式系统中，ACID 原则是保证数据一致性和可靠性的基石。ACID 分别代表原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔离性（Isolation）和持久性（Durability）。
- 原子性（Atomicity）：一个事务中的所有操作，要么全部成功执行，要么全部失败回滚。就像银行转账，从账户 A 向账户 B 转账 100 元，这一操作要么完整执行，使得 A 账户减少 100 元，B 账户增加 100 元；要么由于某种原因失败，A 和 B 账户的余额都不改变。
- 一致性（Consistency）：事务执行前后，数据库的完整性约束没有被破坏。例如，在转账操作中，转账前后的总金额应该保持不变，数据库中的其他相关约束，如唯一性约束、外键约束等也必须得到满足。
- 隔离性（Isolation）：多个并发事务之间相互隔离，一个事务的执行不能被其他事务干扰。不同的隔离级别决定了事务之间可见性的程度，这也是本文重点讨论的内容。
- 持久性（Durability）：一旦事务提交，其对数据库的修改就应该永久性保存下来，即使系统发生故障也不会丢失。
二、隔离性与隔离级别
隔离性确保并发执行的事务之间不会相互干扰。在并发环境下，如果没有适当的隔离机制，可能会出现以下问题：
- 脏读（Dirty Read）：一个事务读取到另一个未提交事务修改的数据。例如，事务 T1 修改了某条记录，但尚未提交，此时事务 T2 读取了这条被修改但未提交的记录。如果 T1 最终回滚，那么 T2 读取到的数据就是无效的“脏数据”。
- 不可重复读（Non - Repeatable Read）：在同一个事务内，多次读取同一数据时，得到的结果不一致。这通常是因为在事务执行过程中，另一个事务修改并提交了该数据。例如，事务 T1 先读取了某条记录，然后事务 T2 修改并提交了这条记录，T1 再次读取时，得到的结果与第一次不同。
- 幻读（Phantom Read）：在一个事务内，多次执行相同的查询语句，却得到不同的结果集，仿佛出现了“幻影”数据。这是由于在事务执行过程中，另一个事务插入或删除了符合查询条件的记录。例如，事务 T1 执行查询语句
SELECT * FROM users WHERE age > 30，得到了一个结果集。之后事务 T2 插入了一条age > 30的新记录并提交，T1 再次执行相同的查询时，结果集中多了这条新记录。
为了解决这些问题，数据库提供了不同的隔离级别，常见的隔离级别从低到高依次为：
- 读未提交（Read Uncommitted）：最低的隔离级别，允许一个事务读取另一个未提交事务修改的数据，会导致脏读问题。
- 读已提交（Read Committed）：一个事务只能读取另一个已提交事务修改的数据，避免了脏读，但可能出现不可重复读问题。
- 可重复读（Repeatable Read）：在一个事务内，多次读取同一数据时，得到的结果是一致的，解决了不可重复读问题，但可能出现幻读问题。
- 串行化（Serializable）：最高的隔离级别，事务串行执行，避免了所有并发问题，但性能较低。
三、不同隔离级别对比
（一）读未提交（Read Uncommitted）
- 原理：读未提交隔离级别下，事务可以读取其他事务未提交的数据。这种隔离级别几乎没有任何锁机制，因此并发性能较高，但数据一致性无法保证，容易出现脏读问题。
- 示例（以 PostgreSQL 为例）：
-- 开启事务 1
BEGIN;
-- 更新数据但不提交
UPDATE users SET balance = balance - 100 WHERE user_id = 1;
-- 开启事务 2
BEGIN;
-- 在事务 1 未提交时读取数据
SELECT balance FROM users WHERE user_id = 1;
在上述示例中，事务 2 能够读取到事务 1 未提交的修改，这就是脏读现象。由于读未提交隔离级别允许这种情况发生，所以在实际应用中很少使用，除非对数据一致性要求极低，而对并发性能要求极高的场景。
（二）读已提交（Read Committed）
- 原理：读已提交隔离级别确保事务只能读取其他事务已经提交的数据。在这种隔离级别下，当一个事务读取数据时，其他未提交的事务对该数据的修改是不可见的。这避免了脏读问题，但在事务执行过程中，如果其他事务修改并提交了数据，当前事务再次读取时可能会得到不同的结果，即不可重复读问题。
- 示例（以 MySQL 为例）：
-- 开启事务 1
START TRANSACTION;
-- 读取数据
SELECT balance FROM users WHERE user_id = 1;
-- 开启事务 2
START TRANSACTION;
-- 修改并提交数据
UPDATE users SET balance = balance + 100 WHERE user_id = 1;
COMMIT;
-- 事务 1 再次读取数据
SELECT balance FROM users WHERE user_id = 1;
在这个示例中，事务 1 第一次读取数据后，事务 2 修改并提交了数据，事务 1 再次读取时得到了不同的结果，这就是不可重复读现象。读已提交隔离级别在很多数据库中是默认的隔离级别，它在一定程度上保证了数据的一致性，同时也具有较好的并发性能。
（三）可重复读（Repeatable Read）
- 原理：可重复读隔离级别保证在一个事务内，多次读取同一数据时，得到的结果是一致的。数据库通过使用锁机制来实现这一点，当事务第一次读取数据时，会对读取的数据加锁，防止其他事务修改该数据，直到当前事务结束。这样就解决了不可重复读问题，但对于幻读问题，不同数据库的实现方式有所不同。在 MySQL 中，可重复读隔离级别通过 MVCC（多版本并发控制）机制在一定程度上避免了幻读问题；而在 PostgreSQL 中，仍然可能出现幻读。
- 示例（以 MySQL 为例）：
-- 开启事务 1
START TRANSACTION;
-- 读取数据
SELECT balance FROM users WHERE user_id = 1;
-- 开启事务 2
START TRANSACTION;
-- 尝试修改数据，但由于事务 1 的锁，会等待
UPDATE users SET balance = balance + 100 WHERE user_id = 1;
-- 事务 1 再次读取数据
SELECT balance FROM users WHERE user_id = 1;
-- 事务 1 提交
COMMIT;
-- 事务 2 继续执行并提交
COMMIT;
在上述示例中，事务 1 第一次读取数据后，事务 2 尝试修改数据会被阻塞，直到事务 1 提交。因此，事务 1 再次读取数据时，结果与第一次相同，避免了不可重复读问题。
（四）串行化（Serializable）
- 原理：串行化隔离级别是最高的隔离级别，它将所有事务串行执行，即一个事务执行完毕后，另一个事务才能开始执行。这种方式完全避免了并发问题，保证了数据的绝对一致性，但由于事务不能并发执行，性能非常低，通常只在对数据一致性要求极高，而对性能要求相对较低的场景下使用，如涉及金融交易等关键业务场景。
- 示例（以 Oracle 为例）：
-- 开启事务 1
BEGIN;
-- 执行一些操作
UPDATE accounts SET balance = balance - 100 WHERE account_id = 1;
-- 此时如果开启事务 2
BEGIN;
-- 尝试对相同数据进行操作，会等待事务 1 结束
UPDATE accounts SET balance = balance + 100 WHERE account_id = 1;
在这个示例中，事务 2 必须等待事务 1 结束后才能开始执行，从而避免了所有并发问题。
四、不同隔离级别对性能的影响
不同隔离级别在保证数据一致性的同时，对系统性能也有不同程度的影响。
（一）读未提交
读未提交隔离级别由于几乎没有锁机制，并发性能最高。在高并发的读取场景下，如果对数据一致性要求不高，例如一些实时性要求较高但对数据准确性容忍度较大的监控系统，读未提交隔离级别可以提供较好的性能表现。但由于可能出现脏读问题，它在大多数实际业务场景中并不适用。
（二）读已提交
读已提交隔离级别在避免脏读的同时，相对其他较高隔离级别，锁的持有时间较短，并发性能也比较可观。它适用于大多数对数据一致性有一定要求，但对并发性能也较为关注的业务场景，如一般的电商订单系统，订单状态的更新和查询通常使用读已提交隔离级别。然而，由于存在不可重复读问题，在一些对数据一致性要求更高的场景下，可能需要额外的处理。
（三）可重复读
可重复读隔离级别通过锁机制保证了事务内数据读取的一致性，避免了不可重复读问题。但由于锁的持有时间相对较长，尤其是在事务执行时间较长的情况下，会对并发性能产生一定影响。例如在一些涉及复杂业务逻辑的事务中，可能会对多个数据行进行读取和处理，锁的竞争会导致其他事务等待，从而降低系统的并发处理能力。不过，在 MySQL 中，通过 MVCC 机制在一定程度上缓解了锁竞争问题，使得可重复读隔离级别在保证数据一致性的同时，仍然具有较好的性能。
（四）串行化
串行化隔离级别由于将所有事务串行执行，性能最低。在高并发场景下，大量事务需要排队等待执行，会导致系统响应时间变长，吞吐量降低。但在一些对数据一致性要求极高，不容许任何并发问题的场景，如银行转账、证券交易等金融领域，串行化隔离级别是必要的选择。
五、代码示例对比不同隔离级别性能
为了更直观地对比不同隔离级别对性能的影响，我们可以通过编写简单的代码示例来模拟并发事务。以下以 Java 和 JDBC 为例，使用 MySQL 数据库。
（一）准备工作
首先，创建一个简单的表 test_table：
CREATE TABLE test_table (
id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
value INT
);
然后插入一些初始数据：
INSERT INTO test_table (value) VALUES (100);
（二）读未提交隔离级别性能测试代码
import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.ResultSet;
import java.sql.SQLException;
public class ReadUncommittedTest {
public static void main(String[] args) {
long startTime = System.currentTimeMillis();
Thread thread1 = new Thread(() -> {
try (Connection conn = DriverManager.getConnection("jdbc:mysql://localhost:3306/test", "root", "password")) {
conn.setTransactionIsolation(Connection.TRANSACTION_READ_UNCOMMITTED);
conn.setAutoCommit(false);
PreparedStatement ps = conn.prepareStatement("UPDATE test_table SET value = value + 100 WHERE id = 1");
ps.executeUpdate();
// 模拟事务执行时间
Thread.sleep(1000);
conn.commit();
} catch (SQLException | InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
});
Thread thread2 = new Thread(() -> {
try (Connection conn = DriverManager.getConnection("jdbc:mysql://localhost:3306/test", "root", "password")) {
conn.setTransactionIsolation(Connection.TRANSACTION_READ_UNCOMMITTED);
conn.setAutoCommit(false);
PreparedStatement ps = conn.prepareStatement("SELECT value FROM test_table WHERE id = 1");
ResultSet rs = ps.executeQuery();
if (rs.next()) {
System.out.println("Thread 2 read value: " + rs.getInt("value"));
}
conn.commit();
} catch (SQLException e) {
e.printStackTrace();
}
});
thread1.start();
thread2.start();
try {
thread1.join();
thread2.join();
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
long endTime = System.currentTimeMillis();
System.out.println("Total time: " + (endTime - startTime) + " ms");
}
}
（三）读已提交隔离级别性能测试代码
import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.ResultSet;
import java.sql.SQLException;
public class ReadCommittedTest {
public static void main(String[] args) {
long startTime = System.currentTimeMillis();
Thread thread1 = new Thread(() -> {
try (Connection conn = DriverManager.getConnection("jdbc:mysql://localhost:3306/test", "root", "password")) {
conn.setTransactionIsolation(Connection.TRANSACTION_READ_COMMITTED);
conn.setAutoCommit(false);
PreparedStatement ps = conn.prepareStatement("UPDATE test_table SET value = value + 100 WHERE id = 1");
ps.executeUpdate();
// 模拟事务执行时间
Thread.sleep(1000);
conn.commit();
} catch (SQLException | InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
});
Thread thread2 = new Thread(() -> {
try (Connection conn = DriverManager.getConnection("jdbc:mysql://localhost:3306/test", "root", "password")) {
conn.setTransactionIsolation(Connection.TRANSACTION_READ_COMMITTED);
conn.setAutoCommit(false);
PreparedStatement ps = conn.prepareStatement("SELECT value FROM test_table WHERE id = 1");
ResultSet rs = ps.executeQuery();
if (rs.next()) {
System.out.println("Thread 2 read value: " + rs.getInt("value"));
}
conn.commit();
} catch (SQLException e) {
e.printStackTrace();
}
});
thread1.start();
thread2.start();
try {
thread1.join();
thread2.join();
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
long endTime = System.currentTimeMillis();
System.out.println("Total time: " + (endTime - startTime) + " ms");
}
}
（四）可重复读隔离级别性能测试代码
import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.ResultSet;
import java.sql.SQLException;
public class RepeatableReadTest {
public static void main(String[] args) {
long startTime = System.currentTimeMillis();
Thread thread1 = new Thread(() -> {
try (Connection conn = DriverManager.getConnection("jdbc:mysql://localhost:3306/test", "root", "password")) {
conn.setTransactionIsolation(Connection.TRANSACTION_REPEATABLE_READ);
conn.setAutoCommit(false);
PreparedStatement ps = conn.prepareStatement("UPDATE test_table SET value = value + 100 WHERE id = 1");
ps.executeUpdate();
// 模拟事务执行时间
Thread.sleep(1000);
conn.commit();
} catch (SQLException | InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
});
Thread thread2 = new Thread(() -> {
try (Connection conn = DriverManager.getConnection("jdbc:mysql://localhost:3306/test", "root", "password")) {
conn.setTransactionIsolation(Connection.TRANSACTION_REPEATABLE_READ);
conn.setAutoCommit(false);
PreparedStatement ps = conn.prepareStatement("SELECT value FROM test_table WHERE id = 1");
ResultSet rs = ps.executeQuery();
if (rs.next()) {
System.out.println("Thread 2 read value: " + rs.getInt("value"));
}
conn.commit();
} catch (SQLException e) {
e.printStackTrace();
}
});
thread1.start();
thread2.start();
try {
thread1.join();
thread2.join();
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
long endTime = System.currentTimeMillis();
System.out.println("Total time: " + (endTime - startTime) + " ms");
}
}
（五）串行化隔离级别性能测试代码
import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.ResultSet;
import java.sql.SQLException;
public class SerializableTest {
public static void main(String[] args) {
long startTime = System.currentTimeMillis();
Thread thread1 = new Thread(() -> {
try (Connection conn = DriverManager.getConnection("jdbc:mysql://localhost:3306/test", "root", "password")) {
conn.setTransactionIsolation(Connection.TRANSACTION_SERIALIZABLE);
conn.setAutoCommit(false);
PreparedStatement ps = conn.prepareStatement("UPDATE test_table SET value = value + 100 WHERE id = 1");
ps.executeUpdate();
// 模拟事务执行时间
Thread.sleep(1000);
conn.commit();
} catch (SQLException | InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
});
Thread thread2 = new Thread(() -> {
try (Connection conn = DriverManager.getConnection("jdbc:mysql://localhost:3306/test", "root", "password")) {
conn.setTransactionIsolation(Connection.TRANSACTION_SERIALIZABLE);
conn.setAutoCommit(false);
PreparedStatement ps = conn.prepareStatement("SELECT value FROM test_table WHERE id = 1");
ResultSet rs = ps.executeQuery();
if (rs.next()) {
System.out.println("Thread 2 read value: " + rs.getInt("value"));
}
conn.commit();
} catch (SQLException e) {
e.printStackTrace();
}
});
thread1.start();
thread2.start();
try {
thread1.join();
thread2.join();
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
long endTime = System.currentTimeMillis();
System.out.println("Total time: " + (endTime - startTime) + " ms");
}
}
通过运行上述代码，可以观察到不同隔离级别下，并发事务执行的时间差异。一般来说，读未提交隔离级别执行时间最短，串行化隔离级别执行时间最长，这也直观地体现了不同隔离级别对性能的影响。
六、如何选择合适的隔离级别
在实际的后端开发中，选择合适的隔离级别至关重要，需要综合考虑业务需求和系统性能。
（一）业务需求
- 数据一致性要求：如果业务对数据一致性要求极高，如金融交易、财务系统等，不容许出现任何数据不一致的情况，那么应选择串行化隔离级别或可重复读隔离级别（在 MySQL 中可有效避免幻读的情况下）。例如，银行转账操作，必须保证转账前后的总金额一致，任何并发问题都可能导致资金损失，因此需要严格的数据一致性。
- 业务场景特点：对于一些实时性要求较高但对数据准确性容忍度较大的场景，如实时监控系统、日志记录系统等，可以考虑读未提交或读已提交隔离级别。例如，监控系统需要快速获取最新的数据，即使偶尔读取到未提交的数据，对整体业务影响不大。
（二）系统性能
- 并发量：如果系统并发量较低，对性能影响相对较小，可以选择较高的隔离级别以保证数据一致性。但如果并发量极高，例如高并发的电商平台，锁竞争会成为性能瓶颈，此时应优先考虑读已提交或可重复读隔离级别，并结合优化措施（如合理的索引设计、事务拆分等）来提高系统性能。
- 事务执行时间：如果事务执行时间较短，选择较高隔离级别对性能影响相对较小；而如果事务执行时间较长，如涉及复杂业务逻辑的长时间运行的事务，应尽量选择较低隔离级别，以减少锁的持有时间，提高并发性能。
在实际应用中，往往需要通过性能测试和业务需求分析，来确定最适合的隔离级别，以达到数据一致性和系统性能的平衡。
七、总结不同隔离级别在分布式系统中的应用
在分布式系统中，不同隔离级别各有优劣，其应用场景取决于具体的业务需求和系统性能要求。读未提交隔离级别虽然并发性能高，但由于脏读问题严重，很少在实际业务中使用；读已提交隔离级别在保证一定数据一致性的同时，具有较好的并发性能，是大多数业务场景的默认选择；可重复读隔离级别进一步保证了事务内数据的一致性，在 MySQL 等数据库中通过 MVCC 机制缓解了锁竞争问题，适用于对数据一致性要求较高的场景；串行化隔离级别提供了最高的数据一致性，但性能较低，仅在对数据一致性要求极高且并发量较低的关键业务场景中使用。
后端开发人员需要深入理解不同隔离级别的原理、特点以及对性能的影响，根据具体业务场景做出合理的选择，并通过优化措施（如合理的数据库设计、事务管理、缓存使用等）来提高系统的整体性能和数据一致性，确保分布式系统的稳定运行。