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Hibernate中的事务详解(并发)

2013-03-06 20:35 197 查看
1.数据库事务的概念

数据库事务是指由一个或多个SQL语句组成的工作单元,这个工作单元中的SQL语句相互依赖,如果有一个SQL语句执行失败,就必须撤销整个工作单元。

在并发环境中,多个事务同时访问相同的数据资源时,可能会造成各种并发问题,可通过设定数据库的事务隔离级别来避免,还可采用悲观锁和乐观锁来解决丢失更新这一并发问题。

数据库事务必须具备ACID特征:

A: Atomic原子性,整个事务不可分割,要么都成功,要么都撤销。

C: Consistency一致性,事务不能破坏关系数据的完整性和业务逻辑的一致性,例如转账,应保证事务结束后两个账户的存款总额不变。

I: Isolation隔离性,多个事务同时操纵相同数据时,每个事务都有各自的完整数据空间

D: Durability持久性,只要事务成功结束,对数据库的更新就必须永久保存下来,即使系

统发生崩溃,重启数据库后,数据库还能恢复到事务成功结束时的状态。

2.事务边界声明

只要声明了一个事务,数据库系统就会自动保证事务的ACID特性。

声明事务包含:

事务的开始边界

事务的正常结束边界(commit):提交事务,永久保存

事务的异常结束边界(rollback):撤销事务,数据库回退到执行事务前的状态

数据库支持两种事务模式:

自动提交模式:每个SQL语句都是一个独立的事务,数据库执行完一条SQL语句后,会自动提交事务。

手工提交模式:必须由数据库的客户程序显式指定事务的开始和结束边界

JDBC Connection类的事务控制方法:

setAutoCommit(boolean autoCommit) 设置是否自动提交事务,默认自动

commit() 提交事务

rollback() 撤销事务

Hibernate控制事务的方法:

1. 调用sessionFactory不带参数的openSession方法,从连接池获得连接,Session自动把连接设为手工提交事务模式。

Session session = sessionFactory.openSession();

若调用带connection参数的openSession,则需要自己设置手工提交:

connection.setAutoCommit(false);

Session session = sessionFactory.openSession(connection);

2. 声明事务的开始边界

Transaction tx = session.beginTransaction();

3. 提交事务

tx.commit();

4. 撤销事务:

tx.rollback();

一个session可以对应多个事务,但是应优先考虑让一个session只对应一个事务,当一个事务结束或撤销后,就关闭session.

不管事务成功与否,最后都应调用session的close关闭session

任何时候一个session只允许有一个未提交的事务,不能同时开始两个事务

3.多事务并发问题

同时运行多个事务访问相同数据时,可能会导致5类并发问题:

1. 第一类丢失更新:撤销一个事务时,把其他事务已提交的更新覆盖

2. 脏读:一个事务读到另一事务未提交的更新数据

3. 虚读:一个事务读到另一事务已提交的新插入的数据

4. 不可重复读:一个事务读到另一事务已提交的更新数据

5. 第二类丢失更新:一个事务覆盖另一事务已提交的更新数据,不可重复读的特例

1. 第一类丢失更新:

t1 开始事务

t2 开始事务

t3 查询存款余额为1000元

t4 查询存款余额为1000元

t5汇入100元,把存款余额改为1100元

t6提交事务

t7取出100元,把存款余额改为900元

t8撤销事务,账户的存款余额恢复为1000元

2. 脏读:

t1开始事务

t2开始事务

t3查询存款余额为1000元

t4

t5取出100元,把存款余额改为900元

t6查询账户余额为900元(脏读)

t7撤销事务,账户的存款余额恢复为1000元

t8汇入100元,存款余额改为1000元

t9提交事务

3. 虚读:

t1开始事务

t2开始事务

t3统计网站注册人数为1000人

t4注册一个新用户

t5提交事务

t6统计网站注册人数为1000人(虚读)

t7到底哪个统计数据有效?

4. 不可重复读:

t1开始事务

t2开始事务

t3查询账户余额为1000元

t4查询账户余额为1000元

t5取出100元,余额改为900元

t6提交事务

t7查询账户余额为900元

t8到底余额是1100元还是900+100元?

5. 第二类丢失更新:

t1开始事务

t2开始事务

t3查询账户余额为1000元

t4查询账户余额为1000元

t5取出100元,余额改为900元

t6提交事务

t7汇入100元,把存款余额改为1100元

t8提交事务

4.数据库锁

数据库必须具有隔离并发运行的各个事务的能力,数据库采用锁来实现事务的隔

离性。

根据数据库能够锁定的资源,可分为以下锁:

数据库级锁

表级锁

区域级锁

页面级锁

键值锁: 锁定数据库表中带有索引的一行数据

行级锁:锁定数据库表中的单行记录

锁的封锁粒度越大,隔离性越高,并发性越低

锁升级指调整锁的粒度,将多个低粒度锁替换成更高粒度的锁,以降低系统负荷。

按照封锁程度,锁可分为:

共享锁:用于读数据,非独占,允许其他事务同时读取锁定的资源,但不允许其

他事务更新。

加锁:执行select语句时,数据库会为事务分配共享锁,锁定被查询的数据。

解锁:数据被读取后,立即解除

兼容性:还可再放置共享锁和更新锁

独占锁:

也叫排他锁,用于修改数据,锁定的资源不能被其他事务读取和修改。

加锁的条件:一个事务执行insert update delete语句时,自动使用独占锁,若已有其他锁存在,无法再独占锁

解锁的条件:一直事务结束才能被解除

兼容性:不能和其他锁兼容,不能再放置其他任何锁。

并发性能:较差,只允许有一个事务访问锁定的数据,其他事务要访问,必读等待,直到前一个事务结束,解除了独占锁。

更新锁:

在更新操作的初始化阶段用来锁定可能要修改的资源,避免使用共享锁造成的死

锁现象。

如果使用共享锁,更新数据的操作分为两步:

1.获得一个共享锁,读取一条记录

2.将共享锁升级为独占锁,再执行更新操作

如果同时多个事务同时更新该数据,每个事务都先获得一把共享锁,在更新数据

的时候,这些事务都要先将共享锁升级为独占锁。由于独占锁不能与其他锁并存,

因此每个事务都进入等待,等待其他事务释放共享锁,造成了死锁。

如果使用更新锁,更新数据的操作分为以下两步:

1.获得一个更新锁,读取一条记录

2.将更新锁升级为独占锁,再执行更新操作

更新锁的特征:

加锁的条件:一个事务执行update语句时,数据库先为事务分配一把更新锁

解锁的条件:读取数据完毕,执行更新操作时,会把更新锁升级为独占锁。

兼容性:更新锁与共享锁是兼容的,可以同时放置,但是最多只能放一把更新锁,以确保多个事务更新数据时,只有一个事务能获得更新锁,再把更新锁升级为独占锁,其他事务必须等到前一个事务结束后,才能获得更新锁,这就避免了死锁。

并发性能: 允许多个事务同时读锁定的资源,但不允许其他事务修改它。

死锁及其预防:

死锁是指多个事务分别锁定了一个资源,又试图请求锁定对方已经锁定的资源,这就产生了

一个锁定请求环,导致多个事务都处于等待对方释放锁定资源的状态。

预防:

合理安排表访问顺序

使用短事务

允许脏读

错开执行时间

使用尽可能低的事务隔离级别

5.事务隔离级别

锁机制能解决各种并发问题,但是会影响并发性能,为了能让用户根据实际应用的需要,在

事务的隔离性和并发性之间做出合理权衡,数据库系统提供了四种事务隔离级别供用户选择:

8 Serializable:串行化 完全看不到其他事务的更新,串行等待

4 Repeatable Read:可重复读 事务可看到其他事务已提交的新插入记录,但是不能看到其他事务对已有记录的更新

2 Read Commited:读已提交数据 事务可看到其他事务已提交的新插入记录,还能看到其他事务已经提交的对已有记录的更新

1 Read Uncommited: 读未提交数据 事务可看到其他事务没有提交的新插入记录,还能看到其他事务没有提交的对已有记录的更新

优先考虑隔离级别为Read Commited,能避免脏读,有较好的并发性能,可能会导致不可重复读、虚读和第二类丢失更新,但是可以采用悲观锁或乐观锁来控制。

Hibernate中设置事务隔离级别:

hibernate.connection.isolation = 2 (Read Commited)

6.悲观锁和乐观锁

悲观锁:先锁定资源,能防止丢失更新和不可重复读问题,但是影响并发性能

乐观锁:完全依靠数据库的隔离级别来自动管理锁的工作,采用版本控制可避免并发问题。

悲观锁的实现:

显式指定独占锁来锁定资源

select语句默认采用共享锁

可采用 select .. for update 来显式指定采用独占锁来锁定查询的记录

Hibernate采用LockMode来实现锁定模式

2. 增加一个LOCK 字段

Hibernate 采用<version>和<timestamp>来实现版本控制

乐观锁的实现:

<class name=“” table=“” optimistic-lock=“all” dynamic-update=“true”>
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