面试题：MongoDB事务隔离级别基础配置及常见影响

Question

请阐述MongoDB中主要的事务隔离级别有哪些？在实际应用场景中，不同隔离级别对并发读写操作会产生怎样不同的影响？

Answer 1

MongoDB中的事务隔离级别

1. 读未提交（Read Uncommitted）：
   • MongoDB并不支持传统意义上的读未提交隔离级别。在这种隔离级别下，一个事务可以读取到另一个未提交事务修改的数据。如果MongoDB支持，可能会导致脏读问题，即读取到的是可能回滚的数据，数据的一致性无法保证。
2. 读已提交（Read Committed）：
   • MongoDB的默认隔离级别类似读已提交。在这种隔离级别下，一个事务只能读取到已提交事务修改的数据。这意味着在并发读写场景中，写操作提交后，读操作才能看到新的数据。例如，一个事务在更新文档时，其他事务在该更新事务提交前无法读取到更新后的值。这种隔离级别避免了脏读问题，提高了数据一致性。但是，它可能会导致不可重复读问题，即一个事务在多次读取同一数据时，由于其他事务在期间提交了修改，导致每次读取结果不一致。
3. 可重复读（Repeatable Read）：
   • MongoDB从4.0版本开始支持可重复读隔离级别。在可重复读隔离级别下，一个事务在执行期间，多次读取同一数据，其结果是一致的，不受其他事务提交修改的影响。例如，一个事务开启后读取了一些文档，在事务未提交前，即使其他事务对这些文档进行了修改并提交，该事务再次读取这些文档时，得到的仍是最初读取的结果。这解决了不可重复读问题，但可能会出现幻读问题，即事务在执行过程中，由于其他事务插入了新的数据，导致该事务再次执行查询时，得到了比之前更多的数据。
4. 串行化（Serializable）：
   • MongoDB支持串行化隔离级别。在串行化隔离级别下，所有事务依次执行，就像没有并发一样。这是最严格的隔离级别，完全避免了脏读、不可重复读和幻读问题，确保了数据的最高一致性。但由于所有事务串行执行，并发性能会受到极大影响，在高并发场景下，吞吐量会显著降低。

不同隔离级别对并发读写操作的影响

1. 读未提交：
   • 读操作可以立即看到其他事务未提交的修改，写操作对读操作几乎无延迟影响。但数据的一致性无法保障，可能读取到无效数据，在实际应用中很少使用。
2. 读已提交：
   • 写操作提交后读操作才能看到修改，读操作不会读到未提交的数据，提高了数据一致性。但在高并发写操作时，读操作可能需要等待写操作提交，影响读操作的实时性。同时，不可重复读问题可能导致业务逻辑上的问题，例如在一个事务内多次读取同一数据用于计算，但每次结果不同。
3. 可重复读：
   • 对于读操作，在事务内可以保证数据的一致性，不受其他事务提交修改的影响。但在高并发场景下，由于要保证可重复读，可能会增加锁的持有时间，导致写操作等待，降低并发写的性能。幻读问题可能会影响一些依赖于数据集合稳定性的业务逻辑，例如在事务内对数据进行统计后，由于幻读导致统计结果不准确。
4. 串行化：
   • 完全保证了数据的一致性，避免了所有并发问题。但在高并发读写场景下，由于事务串行执行，写操作会阻塞读操作，读操作也会阻塞写操作，系统的并发性能极低，适用于对数据一致性要求极高且并发量不大的场景，如涉及金融交易等核心数据处理的场景。