JavaEE-JDBC基础-事务管理
1.事务概念
事务:一组操作要么同时完成、要么同时不完成。
事务四大特性ACID
原子性Atomicity: 事务的一组操作是原子不可再分割的,要么同时完成、要么同时不完成。
一致性Consistency: 事务在执行前后数据完整性(约束)不变。
隔离性Isolation: 多个事务同时操作数据库时,应保证各事务隔离,互相不干扰。
持久性Durability: 事务一旦被提交,数据库永久改变,不能回滚。
2.管理事务
数据库默认一条SQL语句独占一个事务
1)在数据库中管理事务:
start transaction;
SQL语句1;
SQL语句2;
commit;
rollback;
2)在java(JDBC)中管理事务:
Class.forName(...);
Connection conn = DriverManager.getConnection(url);
PreparedStatement ps = null;
Savepoint sp = null;
try {
// 关闭默认提交事务(一条SQL独占一个事务)
conn.setAutoCommit(false);
ps = conn.prepareStatement(SQL1);
ps.setString(1, "xx");
ps.executeUpdate();
ps = conn.prepareStatement(SQL2);
ps.setString(1, "xx");
ps.executeUpdate();
// 设置Savepoint
sp = conn.setSavepoint();
// 异常测试
int i = 1 / 0;
ps = conn.prepareStatement(SQL3);
ps.setString(1, "xx");
ps.executeUpdate();
// 提交事务
conn.commit();
} catch (Exception e) {
if (sp == null) {
// Savepoint之前的SQL语句失败,全部回滚
conn.rollback();
} else {
// Savepoint之前的SQL语句成功,回滚到Savepoint,再提交事务
conn.rollback(sp);
conn.commit();
}
} finally {
释放资源
}
3.事务隔离性(多线程)
1)多个事务(多线程)并发查询数据库,没有线程并发问题;
2)多个事务(多线程)并发修改数据库,有线程并发问题(排它锁解决);
3)一个线程修改数据库,同时另一个线程查询,会导致脏读/不可重复度/虚(幻)读问题。
脏读问题: 一个事务读取了另一个事务未提交的数据
重复读问题: 在同一事务多次读取,同时另一事务修改数据,导致同一事务多次读取不一致(行级别)
虚(幻)读问题: 在同一事务多次读取,同时另一事务插入数据,导致同一事务多次读取不一致(表级别)
四大隔离级别:
Read uncommitted 不解决脏读、重复度、虚读问题
Read committed 只解决脏读问题
Repeatable read 只解决脏读和重复读问题
Serializable 解决所有并发问题(数据库设为单线程串行化,效率低下)
oracle默认级别是Read committed, mysql默认级别是Repeatable read
查询隔离级别: select @@tx_isolation;
设置隔离级别: set [global/session] transaction isolation level 隔离级别
排它锁:任何情况下修改数据库都加排它锁,和任何锁都不共存。
共享锁:在Serializable下查询才加共享锁,共享锁之间可共存,和排它锁不共存,使查询和修改不能同时进行。
4.更新丢失
多个线程,根据同一查询条件的结果,判断是否修改表中记录,后修改的线程会覆盖之前修改的记录,导致更新丢失。
乐观锁:认为每次查询不造成更新丢失,在数据库添加版本字段,判断查询结果是否过期,是否修改;
悲观锁:认为每次操作都造成更新丢失,在每次查询时加排它锁(for update),使多线程等待;
乐观锁使用场景:查询多,修改少。如果修改多,更新失败次数多,需多次重复更新。
悲观锁使用场景:查询少,修改多。如果查询多,更新少,悲观锁导致效率低。
简书: http://www.jianshu.com/p/d6696fc8065f
CSDN博客: http://blog.csdn.net/qq_32115439/article/details/54767149
GitHub博客:http://lioil.win/2017/01/27/JDBC-Transaction.html
Coding博客:http://c.lioil.win/2017/01/27/JDBC-Transaction.html