面试题：PostgreSQL快照隔离级别中潜在的一致性问题及解决方案

Question

PostgreSQL的快照隔离级别虽然提供了一定的一致性保证，但仍存在一些潜在的一致性问题。请详细阐述这些问题，并说明可能的解决方案。

Answer 1

潜在一致性问题

1. 写偏序异常（Write Skew）
   • 问题描述：在快照隔离级别下，两个事务可能同时读取到相同的数据快照，然后各自基于这个快照进行不同的修改，且都认为自己的修改是有效的，从而导致违反业务逻辑的一致性。例如，在一个银行转账场景中，事务A从账户X向账户Y转账，事务B从账户Y向账户X转账，两个事务同时进行，由于它们读取的是相同的快照，可能都成功提交，导致账户余额未按预期变化。
   • 原因：快照隔离级别下，每个事务读取的是一个时间点的快照数据，事务之间的写操作没有正确的顺序控制。
2. 丢失更新（Lost Update）
   • 问题描述：两个事务同时读取同一数据行，然后各自对其进行修改并提交。后提交的事务会覆盖先提交事务的修改，从而导致先提交事务的更新丢失。例如，在一个库存管理系统中，两个事务同时读取某商品的库存数量，一个事务增加库存，另一个事务减少库存，最后提交的事务会决定最终的库存值，而另一个事务的操作效果被忽略。
   • 原因：快照隔离没有阻止并发事务对相同数据进行修改，缺乏对更新操作的有效协调。

可能的解决方案

1. 针对写偏序异常
   • 使用序列化隔离级别：这是PostgreSQL中最强的隔离级别，它通过强制事务串行执行来避免所有并发问题，包括写偏序异常。但缺点是性能较低，因为事务不能并发执行。
   • 应用层检测和重试：在应用程序层面，事务提交前检测是否违反业务逻辑。如果发现可能的写偏序异常，回滚事务并重新执行。例如，在银行转账场景中，转账完成后检查账户余额是否符合预期逻辑，如果不符合则回滚并重试。
2. 针对丢失更新
   • 使用行级锁：在读取数据时，使用SELECT... FOR UPDATE语句获取行级排他锁。这样在一个事务读取并锁定数据行后，其他事务无法同时读取和修改该行数据，直到该事务提交或回滚。例如，在库存管理场景中，事务在读取库存数据时就锁定该行，确保只有一个事务能修改库存。
   • 使用乐观锁：在数据行中添加一个版本号字段。事务读取数据时获取版本号，在更新数据时，将当前版本号与数据库中的版本号进行比较。如果版本号一致，则更新数据并递增版本号；如果不一致，则说明数据已被其他事务修改，回滚当前事务并重新执行。