面试题：PostgreSQL 中如何通过事务隔离级别优化事务性能

Question

在 PostgreSQL 中，事务隔离级别对事务性能有着重要影响。请阐述不同事务隔离级别（读未提交、读已提交、可重复读、串行化）的特点，以及在实际应用场景中，如何选择合适的事务隔离级别来优化事务性能。

Answer 1

不同事务隔离级别特点

1. 读未提交（Read Uncommitted）
   • 特点：一个事务可以读取另一个未提交事务的数据。这是最低的隔离级别，会导致脏读（Dirty Read）问题，即一个事务读取到了另一个事务未提交的更改。
   • 示例：事务A修改了某条数据但未提交，事务B此时读取到了该未提交的数据。如果事务A随后回滚，事务B读取到的数据就是无效的。
2. 读已提交（Read Committed）
   • 特点：一个事务只能读取已提交事务的数据。避免了脏读，但可能出现不可重复读（Non - Repeatable Read）问题。即同一事务内多次读取同一数据，由于其他事务在期间提交了对该数据的修改，导致每次读取结果不同。
   • 示例：事务A第一次读取某条数据，事务B随后修改并提交了该数据，事务A再次读取时得到了不同的结果。
3. 可重复读（Repeatable Read）
   • 特点：在一个事务内，多次读取同一数据时，读取结果保持一致，避免了不可重复读。但可能出现幻读（Phantom Read）问题，即事务A在读取符合某些条件的记录时，事务B插入了新的符合该条件的记录，事务A再次读取时会发现多了一些“幻影”记录。
   • 示例：事务A按条件查询一批数据，事务B插入了新的符合该条件的数据并提交，事务A再次查询时会发现多了新数据。
4. 串行化（Serializable）
   • 特点：最高的隔离级别，事务串行执行，避免了脏读、不可重复读和幻读问题。但并发性能最差，因为它会对事务操作的数据加锁，直到事务结束，其他事务无法同时访问这些数据。
   • 示例：多个事务依次执行，不存在并发冲突。

实际应用场景中事务隔离级别的选择

1. 读未提交
   • 适用场景：在对数据一致性要求不高，且希望有较高并发性能的场景下可以考虑。例如一些日志记录、统计分析等场景，即使读取到未提交的数据，对最终结果影响不大。
2. 读已提交
   • 适用场景：这是大多数数据库的默认隔离级别。适用于大多数OLTP（联机事务处理）应用场景，如银行转账、订单处理等，对数据一致性有一定要求，但允许一定程度的并发。在这些场景中，脏读是不可接受的，但偶尔出现不可重复读是可以容忍的。
3. 可重复读
   • 适用场景：当应用对数据一致性要求较高，且需要在同一事务内多次读取相同数据保持一致性时适用。例如在一些财务审计、库存管理等场景，同一事务内多次读取库存数量等数据需要保持一致，防止不可重复读影响业务逻辑。
4. 串行化
   • 适用场景：当数据一致性要求极高，不允许任何并发带来的数据不一致问题时使用。例如涉及金融交易结算等核心业务场景，需要确保事务严格顺序执行，避免任何数据冲突，但由于其并发性能低，只有在必要时才选用。