面试题答案
一键面试MongoDB支持的事务隔离级别
- 读未提交（Read Uncommitted）： 允许事务读取其他事务尚未提交的更改。此隔离级别可能导致脏读，即一个事务读取到另一个未提交事务的数据，若该未提交事务回滚，读取的数据就是无效的。但在MongoDB中，默认不存在此隔离级别，因为它不符合MongoDB的设计理念，MongoDB旨在提供一致性的读取体验。
- 读已提交（Read Committed）： 事务只能读取已提交的数据。这可以避免脏读问题，确保事务不会读取到未提交的数据。在MongoDB中，多文档事务默认的隔离级别为读已提交。当一个事务开始时，它只能看到在此事务开始之前已经提交的更改，而看不到其他并发事务正在进行但未提交的更改。
- 可重复读（Repeatable Read）： 在同一个事务中，多次读取相同的数据会返回一致的结果，即使其他事务在该事务执行期间修改并提交了这些数据。这通过在事务开始时创建一个数据快照来实现，事务内的所有读取操作都基于这个快照。MongoDB从4.0版本开始支持可重复读隔离级别。
- 串行化（Serializable）： 最高的隔离级别，它确保事务串行执行，就好像事务是一个接一个地顺序执行，而不是并发执行。这可以避免所有的并发问题，如脏读、不可重复读和幻读。在MongoDB中，也支持此隔离级别。
不同隔离级别对事务性能和数据一致性的影响
- 读已提交：
- 数据一致性：能保证事务不会读到未提交的数据，避免脏读，提供了一定的数据一致性。但在事务执行过程中，其他事务提交的数据更改可能导致当前事务多次读取同一数据时得到不同结果（不可重复读问题）。
- 事务性能：由于不需要维护过多的状态信息（如数据快照），性能相对较高。它允许并发事务在一定程度上并行执行，因为只需要保证读取已提交的数据，锁的持有时间相对较短。
- 可重复读：
- 数据一致性：不仅避免了脏读，还通过数据快照机制解决了不可重复读问题，提供了更高的数据一致性。在事务期间，读取的数据始终基于事务开始时的快照，不受其他事务提交的影响。
- 事务性能：由于需要维护数据快照，会占用额外的内存空间。同时，为了保证快照的一致性，在一些操作上可能需要更严格的锁机制，这可能导致并发性能下降，尤其是在高并发写入场景下，因为其他事务的写入操作可能需要等待当前事务结束以避免影响快照。
- 串行化：
- 数据一致性：提供了最高级别的数据一致性，完全避免了并发问题，确保事务的执行顺序与串行执行时相同。
- 事务性能：性能最低，因为所有事务必须串行执行。这意味着在同一时间只有一个事务可以执行，其他事务必须等待，严重限制了并发处理能力，在高并发场景下可能导致系统吞吐量大幅下降。
根据业务场景选择合适的隔离级别
- 读多写少，对数据一致性要求不是极高的场景：可以选择读已提交隔离级别。例如，一些简单的报表查询系统，对于数据的实时性要求不是特别严格，偶尔出现不可重复读的情况不会对业务造成重大影响。读已提交隔离级别能在保证一定数据一致性的同时，提供较好的并发性能，允许更多的查询操作并行执行。
- 读写操作较频繁，对数据一致性有较高要求，需避免不可重复读的场景：可重复读隔离级别较为合适。比如在线商城的订单处理系统，在一个订单处理事务中，需要多次读取商品库存等数据，并且要求在事务处理过程中这些数据保持一致，以避免超卖等问题。可重复读隔离级别能满足这种数据一致性需求，同时相对串行化隔离级别，性能上有一定优势。
- 对数据一致性要求极高，并发操作较少的场景：适合选择串行化隔离级别。例如银行转账等涉及资金安全的关键业务场景，任何并发问题都可能导致严重的财务错误。虽然串行化隔离级别性能较低，但能确保数据的绝对一致性和事务执行的准确性。