数据库高频面试点,事务/乐观锁/悲观锁/CAS/MySQL存储引擎

08/07 16:51
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事务的ACID特性是什么?

  1. 原子性: 事务是最小的执行单位,不允许分割。事务的原子性确保动作要么全部完成,要么完全不起作用;
  2. 一致性: 执行事务前后,数据保持一致,多个事务对同一个数据读取的结果是相同的;
  3. 隔离性: 并发访问数据库时,一个用户的事务不被其他事务所干扰,各并发事务之间数据库是独立的;
  4. 持久性: 一个事务被提交之后。它对数据库中数据的改变是持久的,即使数据库发生故障也不应该对其有任何影响。

并发事务带来哪些问题?

在典型的应用程序中,多个事务并发运行,经常会操作相同的数据来完成各自的任务(多个用户对统一数据进行操作)。并发虽然是必须的,但可能会导致以下的问题。

  • 脏读(Dirty read): 当一个事务正在访问数据并且对数据进行了修改,而这种修改还没有提交到数据库中,这时另外一个事务也访问了这个数据,然后使用了这个数据。因为这个数据是还没有提交的数据,那么另外一个事务读到的这个数据是“脏数据”,依据“脏数据”所做的操作可能是不正确的。
  • 丢失修改(Lost to modify): 指在一个事务读取一个数据时,另外一个事务也访问了该数据,那么在第一个事务中修改了这个数据后,第二个事务也修改了这个数据。这样第一个事务内的修改结果就被丢失,因此称为丢失修改。 例如:事务1读取某表中的数据A=20,事务2也读取A=20,事务1修改A=A-1,事务2也修改A=A-1,最终结果A=19,事务1的修改被丢失。
  • 不可重复读(Unrepeatableread): 指在一个事务内多次读同一数据。在这个事务还没有结束时,另一个事务也访问该数据。那么,在第一个事务中的两次读数据之间,由于第二个事务的修改导致第一个事务两次读取的数据可能不太一样。这就发生了在一个事务内两次读到的数据是不一样的情况,因此称为不可重复读。
  • 幻读(Phantom read): 幻读与不可重复读类似。它发生在一个事务(T1)读取了几行数据,接着另一个并发事务(T2)插入了一些数据时。在随后的查询中,第一个事务(T1)就会发现多了一些原本不存在的记录,就好像发生了幻觉一样,所以称为幻读。

延伸问题:不可重复度和幻读有什么区别?

不可重复读的重点是修改,幻读的重点在于新增或者删除。

事务隔离级别有哪些? MySQL的默认隔离级别是?

SQL 标准定义了四个隔离级别:

  • READ-UNCOMMITTED(读取未提交): 最低的隔离级别,允许读取尚未提交的数据变更,可能会导致脏读、幻读或不可重复读
  • READ-COMMITTED(读取已提交): 允许读取并发事务已经提交的数据,可以阻止脏读,但是幻读或不可重复读仍有可能发生
  • REPEATABLE-READ(可重复读): 对同一字段的多次读取结果都是一致的,除非数据是被本身事务自己所修改,可以阻止脏读和不可重复读,但幻读仍有可能发生
  • SERIALIZABLE(可串行化): 最高的隔离级别,完全服从ACID的隔离级别。所有的事务依次逐个执行,这样事务之间就完全不可能产生干扰,也就是说,该级别可以防止脏读、不可重复读以及幻读
隔离级别 脏读 不可重复读 幻影读
READ-UNCOMMITTED
READ-COMMITTED ×
REPEATABLE-READ × ×
SERIALIZABLE × × ×

MySQL InnoDB 存储引擎的默认支持的隔离级别是 REPEATABLE-READ(可重读)

乐观锁与悲观锁的区别

悲观锁

总是假设最坏的情况,每次去拿数据的时候都认为别人会修改,所以每次在拿数据的时候都会上锁,这样别人想拿这个数据就会阻塞直到它拿到锁(共享资源每次只给一个线程使用,其它线程阻塞,用完后再把资源转让给其它线程)。传统的关系型数据库里边就用到了很多这种锁机制,比如行锁,表锁等,读锁,写锁等,都是在做操作之前先上锁。Java中synchronizedReentrantLock等独占锁就是悲观锁思想的实现。

乐观锁

总是假设最好的情况,每次去拿数据的时候都认为别人不会修改,所以不会上锁,但是在更新的时候会判断一下在此期间别人有没有去更新这个数据,可以使用版本号机制和CAS算法实现。乐观锁适用于多读的应用类型,这样可以提高吞吐量,像数据库提供的类似于write_condition机制,其实都是提供的乐观锁。在Java中java.util.concurrent.atomic包下面的原子变量类就是使用了乐观锁的一种实现方式CAS实现的。

两种锁的使用场景

从上面对两种锁的介绍,我们知道两种锁各有优缺点,不可认为一种好于另一种,像乐观锁适用于写比较少的情况下(多读场景),即冲突真的很少发生的时候,这样可以省去了锁的开销,加大了系统的整个吞吐量。但如果是多写的情况,一般会经常产生冲突,这就会导致上层应用会不断的进行retry,这样反倒是降低了性能,所以一般多写的场景下用悲观锁就比较合适。

乐观锁常见的两种实现方式

1. 版本号机制

一般是在数据表中加上一个数据版本号version字段,表示数据被修改的次数,当数据被修改时,version值会加一。当线程A要更新数据值时,在读取数据的同时也会读取version值,在提交更新时,若刚才读取到的version值为当前数据库中的version值相等时才更新,否则重试更新操作,直到更新成功。

举一个简单的例子: 假设数据库中帐户信息表中有一个 version 字段,当前值为 1 ;而当前帐户余额字段( balance )为 $100 。

  1. 操作员 A 此时将其读出( version=1 ),并从其帐户余额中扣除 (50(100-$50 )。
  2. 在操作员 A 操作的过程中,操作员B 也读入此用户信息( version=1 ),并从其帐户余额中扣除 (20(100-$20 )。
  3. 操作员 A 完成了修改工作,将数据版本号加一( version=2 ),连同帐户扣除后余额( balance=$50 ),提交至数据库更新,此时由于提交数据版本大于数据库记录当前版本,数据被更新,数据库记录 version 更新为 2 。
  4. 操作员 B 完成了操作,也将版本号加一( version=2 )试图向数据库提交数据( balance=$80 ),但此时比对数据库记录版本时发现,操作员 B 提交的数据版本号为 2 ,数据库记录当前版本也为 2 ,不满足 “ 提交版本必须大于记录当前版本才能执行更新 “ 的乐观锁策略,因此,操作员 B 的提交被驳回。

这样,就避免了操作员 B 用基于 version=1 的旧数据修改的结果覆盖操作员A 的操作结果的可能。

2. CAS算法

compare and swap(比较与交换),是一种有名的无锁算法。无锁编程,即不使用锁的情况下实现多线程之间的变量同步,也就是在没有线程被阻塞的情况下实现变量的同步,所以也叫非阻塞同步(Non-blocking Synchronization)。CAS算法涉及到三个操作数

  • 需要读写的内存值 V
  • 进行比较的值 A
  • 拟写入的新值 B

当且仅当 V 的值等于 A时,CAS通过原子方式用新值B来更新V的值,否则不会执行任何操作(比较和替换是一个原子操作)。一般情况下是一个自旋操作,即不断的重试

乐观锁的缺点

1 ABA 问题

如果一个变量V初次读取的时候是A值,并且在准备赋值的时候检查到它仍然是A值,那我们就能说明它的值没有被其他线程修改过了吗?很明显是不能的,因为在这段时间它的值可能被改为其他值,然后又改回A,那CAS操作就会误认为它从来没有被修改过。这个问题被称为CAS操作的 "ABA"问题。

JDK 1.5 以后的 AtomicStampedReference 类就提供了此种能力,其中的 compareAndSet 方法就是首先检查当前引用是否等于预期引用,并且当前标志是否等于预期标志,如果全部相等,则以原子方式将该引用和该标志的值设置为给定的更新值。

2 循环时间长开销大

自旋CAS(也就是不成功就一直循环执行直到成功)如果长时间不成功,会给CPU带来非常大的执行开销。 如果JVM能支持处理器提供的pause指令那么效率会有一定的提升,pause指令有两个作用,第一它可以延迟流水线执行指令(de-pipeline),使CPU不会消耗过多的执行资源,延迟的时间取决于具体实现的版本,在一些处理器上延迟时间是零。第二它可以避免在退出循环的时候因内存顺序冲突(memory order violation)而引起CPU流水线被清空(CPU pipeline flush),从而提高CPU的执行效率。

3 只能保证一个共享变量的原子操作

CAS 只对单个共享变量有效,当操作涉及跨多个共享变量时 CAS 无效。但是从 JDK 1.5开始,提供了AtomicReference类来保证引用对象之间的原子性,你可以把多个变量放在一个对象里来进行 CAS 操作.所以我们可以使用锁或者利用AtomicReference类把多个共享变量合并成一个共享变量来操作。

MyISAM 和 InnoDB 的区别有哪些?

  • InnoDB 支持事务,但是MyISAM 不支持事务。这也是 MySQL 选择 InnoDB作为 默认存储引擎的原因之一;
  • InnoDB 支持外键,但是 MyISAM 不支持。如果一个表包含外键,并且存储引擎是InnoDB,把它转为 MyISAM就会失败;
  • InnoDB 使用的是聚集索引,MyISAM使用非聚集索引。聚簇索引的文件存放在主键索引的叶子节点上,所以 InnoDB 必须要有主键,通过主键索引效率很高。但是辅助索引需要两次查询,先查询到主键,然后再通过主键查询到数据。所以,主键不应该过大,因为主键太大,其他索引也都会很大。非聚集索引的话,数据文件是分离的,索引保存的是数据文件的指针。主键索引和辅助索引是独立的。
  • InnoDB 不保存表的具体行数,执行 select count(*) from table 时需要全表扫描。但是MyISAM用一个变量保存了整个表的行数,执行上述语句时只需要读出该变量即可,速度很快;
  • InnoDB 最小的锁粒度是行级锁,MyISAM 最小的锁粒度是表级锁。一个更新语句会锁住整张表,导致其他查询和更新都会被阻塞,所以并发访问受到很大的限制。
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