深入理解Spring事務隔離級別

Spring是一個功能強大的 Java 開發框架，它提供了一種簡單的方式來處理數據庫事務。在 Spring 中，可以使用事務模板或使用注釋方式來處理事務。事務隔離級別是實現更高效和可靠的事務的一種方式。

一、事務隔離級別概述

Spring 支持五種事務隔離級別：

• DEFAULT：默認的隔離級別，使用底層數據庫的默認隔離級別。
• READ_UNCOMMITTED：最低的隔離級別，允許讀取還未提交的事務數據。
• READ_COMMITTED：允許讀取已提交的事務數據，防止臟讀，但可能會出現不可重複讀的情況。
• REPEATABLE_READ：保證同一事務中多次讀取數據的一致性，防止臟讀和不可重複讀，但可能會出現幻象讀。
• SERIALIZABLE：最高的隔離級別，完全禁止不同事務間的數據交互，保證數據的完全一致性。

二、事務隔離級別實現方式

Spring 中事務隔離級別是通過 @Transactional 注釋來實現的，在方法或類級別上使用。以下是一個使用注釋來定義事務隔離級別的示例：

@Transactional(isolation = Isolation.REPEATABLE_READ)
public void myMethod() {
    // business logic
}

在示例中，我們在方法級別上使用 @Transactional 注釋來定義事務隔離級別為 REPEATABLE_READ。

除了使用注釋方式外，Spring 還提供了編程式事務處理方式使用 TransactionTemplate 對象。以下是一個使用編程式事務處理方式來定義事務隔離級別的示例：

TransactionTemplate transactionTemplate = new TransactionTemplate(transactionManager);
transactionTemplate.setIsolationLevel(TransactionDefinition.ISOLATION_REPEATABLE_READ);
transactionTemplate.execute(new TransactionCallback<Void>() {
    public Void doInTransaction(TransactionStatus status) {
        // business logic
        return null;
    }
});

在示例中，我們使用編程式事務處理的方式來定義事務隔離級別為 REPEATABLE_READ。

三、事務隔離級別影響

事務隔離級別的不同影響着事務中數據讀取的一致性，也會影響性能和可用性。合理選擇事務隔離級別，可以在保證數據一致性的前提下，提高事務的可用性和性能。

1. 臟讀

臟讀是指一個事務讀取了另一個未提交的事務中的數據。在 READ_UNCOMMITTED 的隔離級別下，會允許出現臟讀現象。

下面是一個示例來說明臟讀：

@Transactional(isolation = Isolation.READ_UNCOMMITTED)
public void myMethod() {
    entity.setValue("foo");
    // update entity in separate transaction
}

在示例中，我們在事務中更新了一個實體的值，但是隨後在另一個未提交的事務中讀取到了同一個實體的值。

2. 不可重複讀

不可重複讀是指一個事務再次讀取同一數據時，發現數據已經被其他事務修改或刪除了。在 READ_COMMITTED 和 REPEATABLE_READ 的隔離級別下，可能會出現不可重複讀的現象。

下面是一個示例來說明不可重複讀：

@Transactional(isolation = Isolation.READ_COMMITTED)
public void myMethod() {
    entity = entityManager.find(Entity.class, 1L);
    // update entity in separate transaction
    // entity shall not be found
    Entity updatedEntity = entityManager.find(Entity.class, 1L);
}

在示例中，我們在事務中通過實體管理器找到了一個實體，但是在另一個事務中更新了該實體，對事務中的實體進行再次查詢時，發現實體已經發生了改變。

3. 幻象讀

幻象讀是指一個事務再次讀取同一個範圍內的數據時，發現數據的條數已經發生了變化。在 REPEATABLE_READ 和 SERIALIZABLE 的隔離級別下，可能會出現幻象讀的現象。

下面是一個示例來說明幻象讀：

@Transactional(isolation = Isolation.REPEATABLE_READ)
public void myMethod() {
    entities = entityManager.createQuery("SELECT e FROM Entity e WHERE e.active = true", Entity.class)
            .getResultList();
    // update entities in separate transaction
    // entities shall not be empty
    List<Entity> updatedEntities = entityManager.createQuery("SELECT e FROM Entity e WHERE e.active = true", Entity.class)
            .getResultList();
}

在示例中，我們在事務中通過查詢語句找到了一批符合條件的實體，在另一個事務中更新了這些實體，再次查詢時，發現查詢結果不再與最初的查詢結果相同。

四、事務隔離級別實際應用

在應用實際場景中，通常需要根據不同的業務場景選擇不同的事務隔離級別。例如：

• 在需要進行讀取的場景下，可以選擇 READ_COMMITTED 隔離級別保證讀取的一致性。
• 在需要進行讀取和更新的場景下，可以選擇 REPEATABLE_READ 隔離級別，避免出現幻象讀。
• 在需要進行高並發的場景下，可以選擇默認的 DEFAULT 隔離級別，使用底層數據庫的默認隔離級別，避免影響性能。

以下是一個實際場景下，使用 REPEATABLE_READ 隔離級別的示例：

@Transactional(isolation = Isolation.REPEATABLE_READ)
public void myMethod() {
    // find and lock an entity for update
    Entity entity = entityManager.find(Entity.class, 1L, LockModeType.PESSIMISTIC_WRITE);
    // business logic
}

在示例中，我們在事務中使用了 PESSIMISTIC_WRITE 鎖，該鎖會阻止其他事務更新和寫入相同的記錄，從而避免了幻象讀的出現。

五、事務隔離級別注意事項

事務隔離級別是操作數據庫時非常重要的一點。使用較嚴格的隔離級別可以避免出現一些重要的問題，但也會帶來一定的性能影響。在使用事務隔離級別時，需要注意以下幾個方面：

• 需要根據實際業務場景選擇最合適的隔離級別。
• 注意事務範圍的大小。
• 注意事務超時的設置。

六、總結

事務隔離級別是實現更高效和可靠的事務的一種方式。合理選擇事務隔離級別，可以在保證數據一致性的前提下，提高事務的可用性和性能。