面试题：分布式系统中数据库隔离性与ACID原则 - 事务隔离级别

Question

在分布式系统环境下，简述数据库常见的事务隔离级别（读未提交、读已提交、可重复读、串行化）各自的特点及可能产生的并发问题，并举例说明如何在实际场景中选择合适的隔离级别。

Answer 1

读未提交（Read Uncommitted）

• 特点：事务可以读取其他事务尚未提交的数据。这是最低的隔离级别，几乎没有隔离措施。
• 并发问题：
  • 脏读（Dirty Read）：一个事务读取到另一个事务未提交的数据。例如事务A修改了数据但未提交，事务B此时读取到了修改后的数据，若事务A回滚，事务B读取到的数据就是无效的脏数据。
• 适用场景：在对数据一致性要求不高，且追求最大并发性能的场景下，如某些日志记录系统，只关心最新的数据，即使是未提交的也可接受。

读已提交（Read Committed）

• 特点：一个事务只能读取其他事务已经提交的数据。在大多数主流数据库中，这是默认的隔离级别。
• 并发问题：
  • 不可重复读（Non - Repeatable Read）：在一个事务内，多次读取同一数据，由于其他事务提交修改，导致每次读取结果不一致。例如事务A读取数据后，事务B修改并提交了该数据，事务A再次读取时，得到的是不同的值。
  • 幻读（Phantom Read）：在一个事务内，按照相同条件多次查询，由于其他事务插入新数据，导致每次查询的结果集数量不一致。
• 适用场景：适用于大多数业务场景，例如银行账户查询，用户每次查询账户余额时，希望看到的是已经确定提交的金额变动，避免脏读。

可重复读（Repeatable Read）

• 特点：在一个事务内，多次读取同一数据，其结果始终保持一致，不受其他事务提交修改的影响。
• 并发问题：
  • 幻读（Phantom Read）：虽然能解决不可重复读问题，但对于新插入的数据（幻读情况）依然无法处理。例如事务A按条件查询数据，事务B插入满足该条件的新数据并提交，事务A再次按相同条件查询，会发现结果集多了新数据。
• 适用场景：适用于需要保证数据一致性和重复读取结果稳定性的场景，如财务核算场景，在核算期间，不希望数据因其他事务的修改而发生变化。

串行化（Serializable）

• 特点：最高的隔离级别，事务串行执行，完全避免了并发问题。
• 并发问题：几乎不存在并发问题，因为所有事务依次执行，不存在并发操作。
• 适用场景：适用于对数据一致性要求极高，且并发量较小的场景，如涉及资金交易、关键数据修改等不容许出现任何数据不一致的场景。但由于其对并发性能影响较大，会导致系统吞吐量降低，所以一般谨慎使用。