03 (mysql实战) 事务隔离

提到事务,你肯定不陌生,和数据库打交道的时候,我们总是会用到事务。最经典的例子就是转账,你要给朋友小王转 100 块钱,而此时你的银行卡只有 100 块钱。

转账过程具体到程序里会有一系列的操作,比如查询余额、做加减法、更新余额等,这些操作必须保证是一体的,不然等程序查完之后,还没做减法之前,你这 100 块钱,完全可以借着这个时间差再查一次,然后再给另外一个朋友转账,如果银行这么整,不就乱了么?这时就要用到“事务”这个概念了。

简单来说,事务就是要保证一组数据库操作,要么全部成功,要么全部失败。在 MySQL 中,事务支持是在引擎层实现的。你现在知道,MySQL 是一个支持多引擎的系统,但并不是所有的引擎都支持事务。比如 MySQL 原生的 MyISAM 引擎就不支持事务,这也是 MyISAM 被 InnoDB 取代的重要原因之一。

今天的文章里,我将会以 InnoDB 为例,剖析 MySQL 在事务支持方面的特定实现,并基于原理给出相应的实践建议,希望这些案例能加深你对 MySQL 事务原理的理解。

隔离性与隔离级别

提到事务,你肯定会想到 ACID(Atomicity、Consistency、Isolation、Durability,即原子性、一致性、隔离性、持久性),今天我们就来说说其中 I,也就是“隔离性”。

当数据库上有多个事务同时执行的时候,就可能出现脏读(dirty read)、不可重复读(non-repeatable read)、幻读(phantom read)的问题,为了解决这些问题,就有了“隔离级别”的概念。

在谈隔离级别之前,你首先要知道,你隔离得越严实,效率就会越低。因此很多时候,我们都要在二者之间寻找一个平衡点。SQL 标准的事务隔离级别包括:读未提交(read uncommitted)、读提交(read committed)、可重复读(repeatable read)和串行化(serializable )。下面我逐一为你解释:

  • 读未提交是指,一个事务还没提交时,它做的变更就能被别的事务看到。

  • 读提交是指,一个事务提交之后,它做的变更才会被其他事务看到。

  • 可重复读是指,一个事务执行过程中看到的数据,总是跟这个事务在启动时看到的数据是一致的。当然在可重复读隔离级别下,未提交变更对其他事务也是不可见的。

  • 串行化,顾名思义是对于同一行记录,“写”会加“写锁”,“读”会加“读锁”。当出现读写锁冲突的时候,后访问的事务必须等前一个事务执行完成,才能继续执行。

  • 总结如下:

    • 读未提交:别人改数据的事务尚未提交,我在我的事务中也能读到。

    • 读已提交:别人改数据的事务已经提交,我在我的事务中才能读到。

    • 可重复读:别人改数据的事务已经提交,我在我的事务中也不去读。

    • 串行:我的事务尚未提交,别人就别想改数据。

其中“读提交”和“可重复读”比较难理解,所以我用一个例子说明这几种隔离级别。假设数据表 T 中只有一列,其中一行的值为 1,下面是按照时间顺序执行两个事务的行为。

mysql> create table T(c int) engine=InnoDB;
insert into T(c) values(1);

我们来看看在不同的隔离级别下,事务 A 会有哪些不同的返回结果,也就是图里面 V1、V2、V3 的返回值分别是什么。

  • 若隔离级别是“读未提交”, 则 V1 的值就是 2。这时候事务 B 虽然还没有提交,但是结果已经被 A 看到了。因此,V2、V3 也都是 2。
  • 若隔离级别是“读提交”,则 V1 是 1,V2 的值是 2。事务 B 的更新在提交后才能被 A 看到。所以, V3 的值也是 2。
  • 若隔离级别是“可重复读”,则 V1、V2 是 1,V3 是 2。之所以 V2 还是 1,遵循的就是这个要求:事务在执行期间看到的数据前后必须是一致的。
  • 若隔离级别是“串行化”,则在事务 B 执行“将 1 改成 2”的时候,会被锁住。直到事务 A 提交后,事务 B 才可以继续执行。所以从 A 的角度看, V1、V2 值是 1,V3 的值是 2。

在实现上,数据库里面会创建一个视图,访问的时候以视图的逻辑结果为准。在“可重复读”隔离级别下,这个视图是在事务启动时创建的,整个事务存在期间都用这个视图。在“读提交”隔离级别下,这个视图是在每个 SQL 语句开始执行的时候创建的。这里需要注意的是,“读未提交”隔离级别下直接返回记录上的最新值,没有视图概念;而“串行化”隔离级别下直接用加锁的方式来避免并行访问。

我们可以看到在不同的隔离级别下,数据库行为是有所不同的。Oracle 数据库的默认隔离级别其实就是“读提交”,因此对于一些从 Oracle 迁移到 MySQL 的应用,为保证数据库隔离级别的一致,你一定要记得将 MySQL 的隔离级别设置为“读提交”。

配置的方式是,将启动参数 transaction-isolation 的值设置成 READ-COMMITTED。你可以用 show variables 来查看当前的值。

mysql> show variables like 'transaction_isolation';
 
+-----------------------+----------------+
 
| Variable_name | Value |
 
+-----------------------+----------------+
 
| transaction_isolation | READ-COMMITTED |
 
+-----------------------+----------------+

总结来说,存在即合理,哪个隔离级别都有它自己的使用场景,你要根据自己的业务情况来定。我想你可能会问那什么时候需要“可重复读”的场景呢?我们来看一个数据校对逻辑的案例。

假设你在管理一个个人银行账户表。一个表存了每个月月底的余额,一个表存了账单明细。这时候你要做数据校对,也就是判断上个月的余额和当前余额的差额,是否与本月的账单明细一致。你一定希望在校对过程中,即使有用户发生了一笔新的交易,也不影响你的校对结果。

这时候使用“可重复读”隔离级别就很方便。事务启动时的视图可以认为是静态的,不受其他事务更新的影响。

事务隔离的实现

理解了事务的隔离级别,我们再来看看事务隔离具体是怎么实现的。这里我们展开说明“可重复读”。

在 MySQL 中,实际上每条记录在更新的时候都会同时记录一条回滚操作。记录上的最新值,通过回滚操作,都可以得到前一个状态的值。

假设一个值从 1 被按顺序改成了 2、3、4,在回滚日志里面就会有类似下面的记录。

当前值是 4,但是在查询这条记录的时候,不同时刻启动的事务会有不同的 read-view。如图中看到的,在视图 A、B、C 里面,这一个记录的值分别是 1、2、4,同一条记录在系统中可以存在多个版本,就是数据库的多版本并发控制(MVCC)。对于 read-view A,要得到 1,就必须将当前值依次执行图中所有的回滚操作得到。

同时你会发现,即使现在有另外一个事务正在将 4 改成 5,这个事务跟 read-view A、B、C 对应的事务是不会冲突的。

你一定会问,回滚日志总不能一直保留吧,什么时候删除呢?答案是,在不需要的时候才删除。也就是说,系统会判断,当没有事务再需要用到这些回滚日志时,回滚日志会被删除。

什么时候才不需要了呢?就是当系统里没有比这个回滚日志更早的 read-view 的时候。

基于上面的说明,我们来讨论一下为什么建议你尽量不要使用长事务。

长事务意味着系统里面会存在很老的事务视图。由于这些事务随时可能访问数据库里面的任何数据,所以这个事务提交之前,数据库里面它可能用到的回滚记录都必须保留,这就会导致大量占用存储空间。

在 MySQL 5.5 及以前的版本,回滚日志是跟数据字典一起放在 ibdata 文件里的,即使长事务最终提交,回滚段被清理,文件也不会变小。我见过数据只有 20GB,而回滚段有 200GB 的库。最终只好为了清理回滚段,重建整个库。

除了对回滚段的影响,长事务还占用锁资源,也可能拖垮整个库,这个我们会在后面讲锁的时候展开。

事务的启动方式

如前面所述,长事务有这些潜在风险,我当然是建议你尽量避免。其实很多时候业务开发同学并不是有意使用长事务,通常是由于误用所致。MySQL 的事务启动方式有以下几种:

  1. 显式启动事务语句, begin 或 start transaction。配套的提交语句是 commit,回滚语句是 rollback。
  2. set autocommit=0,这个命令会将这个线程的自动提交关掉。意味着如果你只执行一个 select 语句,这个事务就启动了,而且并不会自动提交。这个事务持续存在直到你主动执行 commit 或 rollback 语句,或者断开连接。

有些客户端连接框架会默认连接成功后先执行一个 set autocommit=0 的命令。这就导致接下来的查询都在事务中,如果是长连接,就导致了意外的长事务。

因此,我会建议你总是使用 set autocommit=1, 通过显式语句的方式来启动事务。

但是有的开发同学会纠结“多一次交互”的问题。对于一个需要频繁使用事务的业务,第二种方式每个事务在开始时都不需要主动执行一次 “begin”,减少了语句的交互次数。如果你也有这个顾虑,我建议你使用 commit work and chain 语法。

在 autocommit 为 1 的情况下,用 begin 显式启动的事务,如果执行 commit 则提交事务。如果执行 commit work and chain,则是提交事务并自动启动下一个事务,这样也省去了再次执行 begin 语句的开销。同时带来的好处是从程序开发的角度明确地知道每个语句是否处于事务中。

你可以在 information_schema 库的 innodb_trx 这个表中查询长事务,比如下面这个语句,用于查找持续时间超过 60s 的事务。

select * from information_schema.innodb_trx where TIME_TO_SEC(timediff(now(),trx_started))>60

小结

这篇文章里面,我介绍了 MySQL 的事务隔离级别的现象和实现,根据实现原理分析了长事务存在的风险,以及如何用正确的方式避免长事务。希望我举的例子能够帮助你理解事务,并更好地使用 MySQL 的事务特性。

我给你留一个问题吧。你现在知道了系统里面应该避免长事务,如果你是业务开发负责人同时也是数据库负责人,你会有什么方案来避免出现或者处理这种情况呢?

问题时间

问题是一天一备跟一周一备的对比。

好处是“最长恢复时间”更短。

在一天一备的模式里,最坏情况下需要应用一天的 binlog。比如,你每天 0 点做一次全量备份,而要恢复出一个到昨天晚上 23 点的备份。

一周一备最坏情况就要应用一周的 binlog 了。

什么方案来避免出现或者处理这种情况呢?

问题时间

问题是一天一备跟一周一备的对比。

好处是“最长恢复时间”更短。

在一天一备的模式里,最坏情况下需要应用一天的 binlog。比如,你每天 0 点做一次全量备份,而要恢复出一个到昨天晚上 23 点的备份。

一周一备最坏情况就要应用一周的 binlog 了。

当然这个是有成本的,因为更频繁全量备份需要消耗更多存储空间,所以这个 RTO 是成本换来的,就需要你根据业务重要性来评估了。

<think>好的,我现在需要帮助用户解决关于Dify循环实现的问题。首先,我需要明确用户的具体需求。他们提到“dify 循环实现”或“dify 如何处理循环”,但Dify本身可能没有直接称为“循环”的功能,所以需要结合现有文档中的信息来推断可能的解决方案。 根据用户提供的引用内容,Dify工作流中有迭代节点[^1]。这可能类似于编程中的循环结构,用于重复执行某个任务。例如,在处理列表数据或需要多次执行同一操作时,迭代节点可以派上用场。我需要详细解释迭代节点的配置和使用步骤,确保用户能够理解如何设置循环次数或遍历数据集。 另外,用户可能对如何处理循环中的错误或性能问题感兴趣。引用[2]提到在Dify中处理PEM文件的问题,这可能涉及在循环中正确处理数据格式,避免错误积累。需要提醒用户在循环中注意错误处理和资源管理,确保每次迭代的稳定性。 引用[3]中的例子展示了如何结合FastAPI和Selenium进行实时监控并生成GIF,这可能涉及循环截取浏览器内容。虽然Dify本身可能不直接控制这类循环,但可以通过外部脚本或定时任务触发工作流,模拟循环执行。这部分需要说明如何将外部循环机制与Dify结合使用。 接下来,我需要组织回答结构。首先介绍迭代节点的基本概念和配置步骤,然后讨论循环中的数据处理和错误处理,最后补充外部触发循环的方法。同时,生成相关问题以帮助用户进一步探索,比如优化循环性能或处理复杂数据结构。 需要确保回答符合格式要求,使用正确的中文表达,行内公式用$...$,独立公式用$$...$$,但当前问题不涉及数学公式,所以可能不需要使用。同时,引用标识要自然地添加到相关段落末尾,如、[^2]、[^3]。 最后,检查是否有遗漏点,比如Dify的其他循环相关功能或用户可能遇到的常见问题,确保回答全面且易于理解。</think>在Dify中处理循环逻辑主要通过**迭代节点**实现,以下是具体实现方式和应用场景的解析: ### 一、Dify循环实现机制 Dify通过**工作流设计器**中的迭代节点处理循环需求,其核心原理类似编程中的`for循环`。迭代节点可遍历以下数据类型: - 数组列表:`["A","B","C"]` - 字典集合:`{"key1":"value1", "key2":"value2"}` - 数值范围:通过`range()`函数生成序列 配置示例: ```python # 模拟迭代节点的数据输入 input_data = { "dataset": [1,2,3,4,5], "process_logic": "item * 2" # 对每个元素执行乘以2的操作 } ``` ### 二、迭代节点的关键配置步骤 1. **数据源绑定**:将数组/字典类型变量连接到迭代节点的输入端口 2. **循环变量命名**:设定当前元素的变量名(默认为`item`) 3. **子流程设计**:在迭代节点内部构建需要重复执行的逻辑模块 4. **结果聚合**:通过`outputs`收集所有迭代结果,支持数组或对象格式 $$ \text{总耗时} = \sum_{i=1}^{n}(单次迭代时间_i) + 系统开销 $$ ### 三、循环中的特殊处理 1. **错误中断控制**: - 启用`continueOnError`参数可跳过失败迭代 - 通过`try-catch`模块包裹敏感操作 2. **并行优化**: ```python # 伪代码示例 Parallel.forEach(dataset, lambda item: process(item)) ``` 3. **结果过滤**: ```python filtered = filter(lambda x: x%2==0, processed_results) ``` ### 四、应用场景案例 1. **批量文件处理**:遍历存储桶中的文件列表进行格式转换 2. **数据清洗**:对数据库查询结果集进行逐条校验 3. **API轮询**:定时循环调用第三方接口直到满足特定条件
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值