数据库事务的隔离级别
对于同时运行的多个事务, 当这些事务访问数据库中相同的数据时, 如果没有采取必要的隔离机制, 就会导致各种并发问题:
脏读: 对于两个事务 T1, T2, T1 读取了已经被 T2 更新但还没有被提交的字段. 之后, 若 T2 回滚, T1读取的内容就是临时且无效的.
不可重复读: 对于两个事务 T1, T2, T1 读取了一个字段, 然后 T2 更新了该字段. 之后, T1再次读取同一个字段, 值就不同了.
幻读: 对于两个事务 T1, T2, T1 从一个表中读取了一个字段, 然后 T2 在该表中插入了一些新的行. 之后, 如果 T1 再次读取同一个表, 就会多出几行.
数据库事务的隔离性: 数据库系统必须具有隔离并发运行各个事务的能力, 使它们不会相互影响, 避免各种并发问题.
一个事务与其他事务隔离的程度称为隔离级别. 数据库规定了多种事务隔离级别, 不同隔离级别对应不同的干扰程度, 隔离级别越高, 数据一致性就越好, 但并发性越弱
数据库提供的 4 种事务隔离级别:
Oracle 支持的 2 种事务隔离级别：READ COMMITED, SERIALIZABLE. Oracle 默认的事务隔离级别为: READ COMMITED
Mysql 支持 4 中事务隔离级别. Mysql 默认的事务隔离级别为: REPEATABLE READ
具体代码实现：
/**
* ID1 给 ID2 500钱
* 关于事务:
* 1.如果多个操作，每个使用自己单独的连接,则无法保证事务 例 test1演示
* 2.具体步骤:
* 1) 事务开始前,取消Connection 的默认的自动提交 setAutoCommit(false);
* 2) 如果事务的操作都成功,那么就提交事务
* 3)否则在 try-catch块中回滚
* try {
*
* conn.setAutoCommit(false);
* ...
* conn.commit();
* }catch{
* ...
* conn.rollback();
* }
*/
@Test
public void test2(){ Connection conn = null;
try {
conn = JDBC_Tools.getConnection();
//System.out.println(conn.getAutoCommit()); // 1) 取消自动提交
conn.setAutoCommit(false); String sql = "UPDATE rent set money = "
+ "money - 500 where id = ?"; // 2) 如果事务的操作都成功,那么就提交事务
update(conn,sql, 1); //int i = 1 / 0; sql = "UPDATE rent set money = "
+ "money + 500 where id = ?";
update(conn,sql, 2);
conn.commit();
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace(); // 3)否则在 try-catch块中回滚
try {
conn.rollback();
} catch (SQLException e1) {
e1.printStackTrace();
} }finally{
JDBC_Tools.relaseSource(conn, null);
}
}
public static void update(Connection conn,String sql,Object...objs){ PreparedStatement ps =null;
try {
ps = conn.prepareStatement(sql); for(int i = 0;i<objs.length;i++){
ps.setObject(i+1, objs[i]);
}
ps.executeUpdate();
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}finally{
JDBC_Tools.relaseSource(null, ps);
}
} @Test
public void test1() { String sql = "UPDATE rent set money = "
+ "money - 500 where id = ?";
DAO.update(sql, 1); int i = 1 / 0; //一旦出现异常, ID1 减了500,但是 ID2 的钱并没有增加 sql = "UPDATE rent set money = "
+ "money + 500 where id = ?";
DAO.update(sql, 2);
}设置隔离级别 public static <E> E getForValue(String sql){ //1. 得到结果集，该结果只有一行一列
Connection conn = null;
PreparedStatement ps = null;
ResultSet rs = null;
try {
//1. 获取数据库连接
conn = JDBC_Tools.getConnection();//System.out.println(conn.getTransactionIsolation());
conn.setTransactionIsolation(Connection.TRANSACTION_READ_COMMITTED);
//2. 获取 PreparedStatement 对象
ps = conn.prepareStatement(sql);
//2. 取得结果
rs = ps.executeQuery();
if(rs.next()){
return (E)rs.getObject(1);
}
}catch(Exception e){
e.printStackTrace();
}finally{
JDBC_Tools.relaseSource(rs,conn, ps);
}
return null;
}
在 MySql 中设置隔离级别
具体代码实现：
public static <E> E getForValue(String sql){
//1. 得到结果集，该结果只有一行一列
Connection conn = null;
PreparedStatement ps = null;
ResultSet rs = null;
try {
//1. 获取数据库连接
conn = JDBC_Tools.getConnection();//System.out.println(conn.getTransactionIsolation());
conn.setTransactionIsolation(Connection.TRANSACTION_READ_COMMITTED);
//2. 获取 PreparedStatement 对象
ps = conn.prepareStatement(sql);
//2. 取得结果
rs = ps.executeQuery();
if(rs.next()){
return (E)rs.getObject(1);
}
}catch(Exception e){
e.printStackTrace();
}finally{
JDBC_Tools.relaseSource(rs,conn, ps);
}
return null;
}
启动一个 mysql 程序, 就会获得一个单独的数据库连接. 每个数据库连接都有一个全局变量 @@tx_isolation, 表示当前的事务隔离级别. MySQL 默认的隔离级别为 Repeatable Read
查看当前的隔离级别: SELECT @@tx_isolation;
设置当前 mySQL 连接的隔离级别:
set transaction isolation level read committed;
设置数据库系统的全局的隔离级别:
set global transaction isolation level read committed;
JDBC批量执行
当需要成批插入或者更新记录时。可以采用Java的批量更新机制，这一机制允许多条语句一次性提交给数据库批量处理。通常情况下比单独提交处理更有效率
/**
* 向mysql的testJ数据表中插入100000条记录
* 测试如何插入用时最短
* 版本一：使用Statement
*/
版本一：我们使用Statement进行事务的操作
@Test
public void testBatchWithStatement(){
Connection connection=null;
Statement statement=null;
String sql;
try {
connection=JDBCTools.getConnection();
//放到一个事务里面
JDBCTools.beginTx(connection);
statement=connection.createStatement();
long begin=System.currentTimeMillis();
for(int i=0;i<100000;i++){
sql="insert into testj values("+
(i+1)+", 'name_"+ i+"', '2016-05-08')";
statement.execute(sql);
}
long end=System.currentTimeMillis();
System.out.println("Time:"+(end-begin));
JDBCTools.commit(connection);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
JDBCTools.rollback(connection);
}finally{
JDBCTools.release(null, statement, connection);
}
}
运行结果：
Time:8991
结论一：我们使用Statement插入100000条记录用时8991;
版本二：我们使用PreparedStatement进行事务的操作
@Test
public void testBatchWithPreparedStatement() {
Connection connection = null;
PreparedStatement preparedStatement = null;
String sql;
try {
connection = JDBCTools.getConnection();
// 放到一个事务里面
JDBCTools.beginTx(connection);
sql = "isnert into testJ values(?,?,?)";
preparedStatement = connection.prepareStatement(sql);
long begin = System.currentTimeMillis();
for (int i = 0; i < 100000; i++) {
preparedStatement.setInt(1, i + 1);
preparedStatement.setString(2, "name_" + i);
preparedStatement.setDate(3,
new Date(new java.util.Date().getTime()));
preparedStatement.execute();
}
long end = System.currentTimeMillis();
System.out.println("Time:" + (end - begin));
JDBCTools.commit(connection);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
JDBCTools.rollback(connection);
} finally {
JDBCTools.release(null, preparedStatement, connection);
}
}
运行结果：
Time:8563
结论2：因为我这里使用的是mysql数据库进行的操作，插入大量数据的时间性能方面的影响不是很大，如果我们换成oracle数据库或其他大型的关系型数据库，事务执行用时相比版本一的1/4;
版本三：批处理插入数据
@Test
public void testBatchWithBatch() {
Connection connection = null;
PreparedStatement preparedStatement = null;
String sql=null;
try {
connection = JDBCTools.getConnection();
// 放到一个事务里面
JDBCTools.beginTx(connection);
sql = "insert into testJ values(?,?,?)";
preparedStatement = connection.prepareStatement(sql);
long begin = System.currentTimeMillis();
for (int i = 0; i < 100000; i++) {
preparedStatement.setInt(1, i + 1);
preparedStatement.setString(2, "name_" + i);
preparedStatement.setDate(3,
new Date(new java.util.Date().getTime()));
//积攒SQL
preparedStatement.addBatch();
//当积攒到一定程度，就统一执行，并且清空先前积攒的SQL
if((i+1)%300==0){
//执行
preparedStatement.executeBatch();
//清空
preparedStatement.clearBatch();
}
}
//如果插入的记录数不是300的整倍数，再执行一次
if(100000%300!=0){
//执行
preparedStatement.executeBatch();
//清空
preparedStatement.clearBatch();
}
long end = System.currentTimeMillis();
System.out.println("Time:" + (end - begin));
JDBCTools.commit(connection);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
JDBCTools.rollback(connection);
} finally {
JDBCTools.release(null, preparedStatement, connection);
}
}
运行结果：4587(又提高了，但是还是不明显)
结论三：批处理事务建议采用版本三的方式，再次建议使用oracle数据库做这个插入数据事务的实验，mysql小数据还成，大量的数据也真呵呵了;
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