提到事务，你肯定不陌生。在 MySQL中，InnoDB 是支持事务的，事务有4大特性，即 ACID（Atomicity、Consistency、Isolation、Durability，即原子性、一致性、隔离性、持久性）。

今天我们就来说说隔离性。

事务的隔离级别

当数据库上有多个事务同时执行的时候，就可能出现脏读（dirty read）、不可重复读（non-repeatable read）、幻读（phantom read）的问题，为了解决这些问题，就有了“隔离级别”的概念。

MySQL 将隔离级别分为 4 个等级，分别是：

• 读未提交（read uncommitted）：一个事务还没提交时，它做的变更就能被别的事务看到。
• 读提交（read committed）：一个事务提交之后，它做的变更才会被其他事务看到。
• 可重复读（repeatable read）：一个事务执行过程中看到的数据，总是跟这个事务在启动时看到的数据是一致的。当然在可重复读隔离级别下，未提交变更对其他事务也是不可见的。
• 串行化（serializable ）：顾名思义是对于同一行记录，“写”会加“写锁”，“读”会加“读锁”。当出现读写锁冲突的时候，后访问的事务必须等前一个事务执行完成，才能继续执行。

我用一个例子说明这几种隔离级别。假设数据表 T 中只有一列，其中一行的值为 1。

create table T(c int) engine=InnoDB;
insert into T(c) values(1);

下面是按照时间顺序执行两个事务的行为。

我们来看看在不同的隔离级别下，事务 A 会有哪些不同的返回结果，也就是图里面 V1、V2、V3 的返回值分别是什么。

• 若隔离级别是“读未提交”，则 V1 的值就是 2。这时候事务 B 虽然还没有提交，但是结果已经被 A 看到了。因此，V2、V3 也都是 2。
• 若隔离级别是“读提交”，则 V1 是 1，V2 的值是 2。事务 B 的更新在提交后才能被 A看到。所以， V3 的值也是 2。
• 若隔离级别是“可重复读”，则 V1、V2 是 1，V3 是 2。之所以 V2 还是 1，遵循的就是这个要求：事务在执行期间看到的数据前后必须是一致的。
• 若隔离级别是“串行化”，则在事务 B 执行“将 1 改成 2”的时候，会被锁住。直到事务 A 提交后，事务 B 才可以继续执行。所以从 A 的角度看， V1、V2 值是 1，V3 的值是 2。

这 4 个隔离级别是递增的，你隔离得越严实，出现的问题就越少（问题指的是脏读、不可重复读、幻读），但效率也会越低。因此很多时候，我们都要在二者之间寻找一个平衡点。

注意不同的数据库的隔离级别是不一样的。

Oracle 数据库的默认隔离级别其实就是读提交，MySQL 默认是可重复读，因此对于一些从 Oracle 迁移到 MySQL 的应用，为保证数据库隔离级别的一致，你得将 MySQL 的隔离级别设置为读提交。

隔离级别的实现原理

事务隔离在实现上，数据库里面会创建一个视图，访问的时候以视图的逻辑结果为准。回到刚刚隔离级别的例子。

• 在“可重复读”隔离级别下，这个视图是在事务启动时创建的（如图中标识1处），整个事务存在期间都用这个视图；
• 在“读提交”隔离级别下，这个视图是在每个 SQL 语句开始执行的时候创建的（如图中标识2处）；
• 在“读未提交”隔离级别下，直接返回记录上的最新值，没有视图概念；
• “串行化”隔离级别下直接用加锁的方式来避免并行访问。

事务隔离的具体实现

在 MySQL 中，实际上每条记录在更新的时候都会同时记录一条回滚操作。记录上的最新值，通过回滚操作，都可以得到前一个状态的值。

假设一个值从 1 被按顺序改成了 2、3、4，在回滚日志里面就会有类似下面的记录 :

当前值是 4，但是在查询这条记录的时候，不同时刻启动的事务会有不同的 read-view。如图中看到的，在视图 A、B、C 里面，这一个记录的值分别是 1、2、4，同一条记录在系统中可以存在多个版本，就是数据库的多版本并发控制（MVCC）。对于 read-view A，要得到 1，就必须将当前值依次执行图中所有的回滚操作得到。

你会发现，即使现在有另外一个事务正在将 4 改成 5，这个事务跟 read-view A、B、C 对应的事务是不会冲突的。

那回滚日志总不能一直保留吧，什么时候删除呢？

系统会判断，当没有事务再需要用到这些回滚日志时，也就是当系统里没有比这个回滚日志更早的 read-view 的时候，回滚日志会被删除。

因此在使用数据库时，应尽量不要使用长事务。

长事务意味着系统里面会存在很老的事务视图。由于这些事务随时可能访问数据库里面的任何数据，所以这个事务提交之前，数据库里面它可能用到的回滚记录都必须保留，这就会导致大量占用存储空间。