事务隔离级别提升算法

20/25事务隔离级别提升算法第一部分事务隔离级别定义及影响因素 2第二部分可串行化隔离升级算法 4第三部分重复读隔离升级算法 8第四部分读已提交隔离升级算法 11第五部分读未提交隔离升级算法 13第六部分悲观锁与乐观锁的权衡 15第七部分锁粒度的选择与优化 18第八部分事务隔离算法的安全性考量 20

第一部分事务隔离级别定义及影响因素事务隔离级别定义及影响因素

事务隔离级别

事务隔离级别定义了在并发环境中事务之间的隔离程度，确保每个事务执行的正确性和一致性。MySQL支持以下四种隔离级别：

*未提交读(READUNCOMMITTED)：事务可以读取未提交的其他事务的数据。

*已提交读(READCOMMITTED)：事务只能读取已提交的其他事务的数据。

*可重复读(REPEATABLEREAD)：事务在整个生命周期内看到的其他事务数据不会发生变化。

*串行化(SERIALIZABLE)：事务执行时，系统确保与串行执行得到的结果相同。

影响因素

事务隔离级别受以下因素影响：

锁机制

*行锁(Row-levelLocking)：只锁住被访问的行，粒度最细，并发性最高。

*表锁(Table-levelLocking)：锁住整个表，粒度粗，并发性低。

MVCC(多版本并发控制)

MVCC允许多个事务同时访问相同的数据，通过保存数据的历史版本来实现隔离。当事务读取数据时，它看到的是交易开始时的快照版本。

间隙锁(GapLock)

间隙锁在索引键范围内对未使用的键值范围进行锁定，防止幻读。

影响

事务隔离级别对数据库性能和应用程序行为有显著影响：

*性能：隔离级别越高，越能保证数据一致性，但也可能降低并发性和性能。

*应用程序行为：应用程序可能需要特定的隔离级别来保证其正确性，例如：

*未提交读：适合对数据一致性要求不高的查询。

*已提交读：适合对数据一致性要求一般的查询。

*可重复读：适合需要保证一致性的复杂查询。

*串行化：适合需要绝对数据一致性的事务。

选择隔离级别

选择合适的隔离级别需要平衡数据一致性和并发性。一般建议：

*默认使用已提交读级别，它提供良好的平衡。

*当需要高并发性时，可以使用未提交读级别，但可能牺牲数据一致性。

*当需要强一致性时，可以使用可重复读或串行化级别。

*考虑应用程序的具体需求和数据一致性的重要性。

事务隔离级别提升算法

事务隔离级别提升算法允许在运行时动态提升事务的隔离级别，从而在性能和一致性之间进行折衷。

以下是一些常见的提升算法：

*快照隔离：在事务开始时创建数据快照，提升至可重复读级别。

*乐观并发控制(OCC)：允许并发写入，并在冲突发生时回滚事务。

*多版本时间戳(MVTS)：使用时间戳对数据版本进行管理，提升至串行化级别。

结论

事务隔离级别是数据库系统的重要概念，它确保在并发环境中数据的一致性和正确性。通过理解隔离级别定义和影响因素，可以根据应用程序的需求和性能要求选择合适的隔离级别。事务隔离级别提升算法提供了动态调整隔离级别的灵活性，在特定场景下优化性能和一致性。第二部分可串行化隔离升级算法关键词关键要点可串行化隔离升级算法

1.可串行化隔离是数据库事务隔离级别的最高级别，它保证事务串行执行，即所有事务按照提交顺序执行，不存在并发执行时产生的任何冲突。

2.升级算法将较低隔离级别的数据库提升到可串行化隔离，该算法通过使用多版本并发控制（MVCC）和快照隔离机制，实现事务在执行过程中读取数据的隔离性。

3.该算法在事务提交时，为事务分配一个时间戳，该时间戳反映事务开始执行的时间点，并使用该时间戳对读取的数据进行版本控制，确保每个事务只能读取到在它开始执行之前提交的事务所修改的数据。

多版本并发控制（MVCC）

1.MVCC是一种并发控制技术，它通过为每个事务维护一个单独的数据版本来实现事务隔离，不同事务访问的是数据在不同版本上的副本，从而避免了数据之间的直接冲突。

2.在MVCC机制下，当一个事务修改数据时，它不会直接修改数据本身，而是创建一个该数据的副本，并为该副本分配一个与事务时间戳相匹配的版本号。

3.当另一个事务读取数据时，它会读取与它自己的时间戳匹配的数据版本，从而确保每个事务只能读取在它开始执行之前提交的事务所修改的数据。

快照隔离

1.快照隔离是MVCC的一种变体，它通过创建事务执行时的整个数据库的快照来实现事务隔离，该快照是事务开始执行时数据库状态的只读副本。

2.在快照隔离下，事务读取数据时，它读取的是事务执行时刻快照中的数据，从而避免了与其他并发事务对数据的修改产生冲突。

3.快照隔离提供了比MVCC更强的隔离性，因为它可以隔离事务对同一数据行上的并发读取和写入操作，从而防止脏读和不可重复读等并发问题。

时间戳分配

1.时间戳分配是可串行化隔离升级算法的关键步骤，它决定了事务执行的顺序，以及不同事务读取的数据版本。

2.时间戳通常由数据库系统自动分配，可以基于系统时钟、事务提交顺序或其他算法。

3.时间戳分配算法需要保证事务的时间戳是单调递增的，以确保事务串行执行的正确性。

死锁检测和解决

1.死锁是并发系统中的一种常见问题，它发生在多个事务相互等待彼此释放资源的情况下，导致系统陷入僵局。

2.可串行化隔离升级算法需要检测和解决死锁，以防止系统因死锁而崩溃。

3.死锁检测算法可以基于时间戳或等待图来识别死锁，死锁解决策略可以包括回滚死锁事务或中止死锁事务中的其中一个。

性能影响

1.可串行化隔离提供了最高的隔离性，但它也带来了性能开销，因为它增加了系统维护数据版本和快照的负担。

2.性能开销的大小取决于系统的并发性、事务大小和数据库结构等因素。

3.在选择事务隔离级别时，需要权衡隔离性和性能之间的关系，以找到最适合特定应用程序需求的隔离级别。可串行化隔离升级算法

可串行化隔离级别确保事务执行的隔离性，使其表现如同在没有其他并发事务的情况下单独执行一样，该隔离级别能够防止脏读、不可重复读和幻读。

在可串行化隔离级别中，数据库维护一个事务提交顺序的视图，该视图用于冲突检测。所有事务都必须按照该视图提交顺序执行，以保证事务之间的隔离性。

以下为可串行化隔离升级算法的详细内容：

事务开始

*当一个事务开始时，数据库为该事务分配一个唯一的事务标识符（TID）。

*数据库将TID添加到事务提交顺序视图的末尾。

读操作

*当一个事务执行读操作时，数据库检查提交顺序视图。

*如果存在比当前事务TID更大的TID，则该读操作将阻塞，直到更高TID的事务提交或回滚。

写操作

*当一个事务执行写操作时，数据库检查提交顺序视图。

*如果存在比当前事务TID更大的TID，则该写操作将阻塞，直到更高TID的事务提交或回滚。

*如果不存在比当前事务TID更大的TID，则该写操作将被执行。

提交操作

*当一个事务提交时，数据库将该事务的TID从提交顺序视图中删除。

*然后，数据库将所有被当前事务阻塞的事务唤醒。

回滚操作

*当一个事务回滚时，数据库将该事务的TID从提交顺序视图中删除。

*然后，数据库将所有被当前事务阻塞的事务唤醒。

可串行化隔离级别保证

可串行化隔离级别提供以下保证：

*脏读：事务A无法读取事务B未提交的写操作。

*不可重复读：事务A无法读取事务B已提交的写操作，但该写操作在事务A开始执行后又被事务B更新。

*幻读：事务A无法读取事务B在事务A开始执行后插入的新行。

与其他隔离级别的比较

可串行化隔离级别是最严格的隔离级别，它提供了最高的隔离性，但也会导致更多的阻塞和性能开销。

其他隔离级别（如读已提交、读提交和快照隔离）可以提供更低的隔离性，从而提高性能。但是，这些隔离级别可能会出现脏读、不可重复读或幻读。

应用程序中的使用

可串行化隔离级别通常用于对数据完整性至关重要的应用程序中，例如银行交易系统和医疗记录系统。在这些应用程序中，防止脏读、不可重复读和幻读是至关重要的。

优点

*提供最高的隔离性，防止脏读、不可重复读和幻读。

*保证事务以串行方式执行，即使存在并发。

缺点

*导致更多的阻塞和性能开销。

*可能不适合对性能要求较高的应用程序。第三部分重复读隔离升级算法关键词关键要点事务隔离级别提升算法

主题名称：读模式转换

*允许在事务内将当前读模式（读取已提交或读取未提交）转换到更高隔离级别（可重复读或串行化）。

*通过维护一个快照边界（snapshotboundary），在转换时记录当前已经提交的事务信息，后续读取仅能访问该快照边界以后提交的事务数据。

*确保在转换后读取到的数据保持一致，防止因幻读或脏读问题导致数据不一致。

主题名称：锁兼容性

重复读隔离升级算法

简介

重复读隔离（RR）隔离级别可确保事务不会看到其他事务已提交但尚未提交的数据修改。然而，在某些情况下，为了提高并发性，有必要将RR隔离级别提升到更高的隔离级别，例如序列化（SER）隔离级别。重复读隔离升级算法提供了实现此目的的一种机制。

算法

重复读隔离升级算法基于以下原则：

*跟踪未提交的数据修改：系统维护一个日志，记录每个事务对数据库所做的未提交修改。

*冻结读取操作：当一个事务读取数据时，它获取读取操作开始时数据库状态的快照。

*验证提交操作：当一个事务提交时，系统检查该事务对数据库所做的所有修改是否与其他事务的未提交修改不冲突。

步骤

重复读隔离升级算法包含以下步骤：

1.记录未提交修改：当一个事务修改数据库时，系统将修改记录在日志中，并将事务标记为活动。

2.冻结读取操作：当一个事务读取数据时，系统获取数据库在事务启动时状态的快照。

3.验证提交操作：当一个事务提交时，系统执行以下步骤：

*将事务标记为已提交。

*对于事务所做的每个修改，检查该修改是否与其他活动事务的未提交修改冲突。

*如果发现冲突，则回滚提交的修改并向用户报告错误。

4.清理日志：当一个事务提交或回滚时，系统从日志中删除与该事务相关的条目。

优点

重复读隔离升级算法的优点包括：

*防止幻读：确保事务看不到其他事务已提交但尚未提交的数据修改，从而防止幻读错误。

*提高并发性：通过允许事务在提交之前看到彼此的未提交修改，提高了并发性。

*减少死锁：与传统的RR隔离相比，减少了死锁的可能性，因为事务可以在提交前发现冲突。

缺点

重复读隔离升级算法的缺点包括：

*开销：维护日志和验证提交操作会带来额外的开销。

*潜在的死锁：虽然算法旨在减少死锁，但仍有可能发生死锁，尤其是在高并发系统中。

*复杂性：实现算法需要对数据库引擎进行重大修改，从而增加复杂性。

应用

重复读隔离升级算法通常适用于需要高并发性和防止幻读错误的应用程序。例如，银行系统和电子商务网站可以受益于这种算法提供的隔离级别提升。

结论

重复读隔离升级算法提供了一种机制，可以将重复读隔离级别提升到更高隔离级别，例如序列化隔离级别。该算法通过跟踪未提交的数据修改并验证提交操作，来确保事务不会看到其他事务已提交但尚未提交的数据修改。尽管存在一些缺点，但该算法在需要高并发性和防止幻读错误的应用程序中仍然很有用。第四部分读已提交隔离升级算法关键词关键要点读已提交隔离升级算法

主题名称：读已提交隔离

1.事务在提交前只能看到对其他事务已提交数据的修改。

2.防止不可重复读和幻像读，但允许脏读和不可重复读。

3.实现了比可串行化隔离更弱的保证，但开销也更低。

主题名称：多版本并发控制

读已提交隔离升级算法

概述

读已提交隔离（RC）级别保证事务在提交时看到的是其他已提交事务的影响，并不会观察到未提交事务的修改。RC隔离级别提供了较高的并发性，同时保证了数据一致性。

算法描述

读已提交隔离升级算法通过在读操作和写操作上使用多版本并发控制（MVCC）来实现。MVCC维护了数据项的多个版本，每个版本对应于一个特定的事务。

读操作

当一个事务执行读操作时，它将读取数据项的当前版本。当前版本通常是最近提交的事务所写的版本。但是，如果事务打开了RC隔离级别，它将读取所请求数据项的快照版本。

快照版本是指在事务开始时可见的最新已提交版本。快照版本不会受到随后提交的写操作的影响。因此，事务可以观察到事务开始时已经提交的修改，但不会观察到此后提交的修改。

写操作

当一个事务执行写操作时，它将创建一个该数据项的新版本。新版本将标记为事务的私有版本。

如果事务成功提交，则私有版本将成为该数据项的当前版本。但是，如果事务被中止或回滚，则私有版本将被丢弃，不会影响其他事务。

锁机制

RC隔离升级算法还使用了锁机制来管理对数据项的并发访问。事务在执行写操作之前必须获得排他锁，以便防止其他事务修改要写入的数据项。

当事务提交时，它将释放所有持有的锁。如果事务被中止或回滚，则其持有的锁将立即被释放。

优势

读已提交隔离升级算法具有以下优势：

*确保了RC隔离级别，提供了较高的并发性和数据一致性。

*使用MVCC消除了死锁的可能性。

*锁机制有效地管理了对数据项的并发访问。

*不会对未提交的事务施加锁，提高了吞吐量。

劣势

读已提交隔离升级算法也存在一些劣势：

*维护MVCC数据结构可能会产生额外的开销。

*无法观察到其他事务的未提交修改，可能会导致不可重复读现象。

*可能存在幻读现象，即事务可以看到其他事务提交后插入的新数据行。

应用场景

读已提交隔离升级算法适用于需要高并发性、数据一致性以及不需要观察未提交事务修改的场景。例如，它通常用于在线交易处理、电子商务和其他需要保证数据完整性的系统中。第五部分读未提交隔离升级算法读未提交隔离升级算法

概述

读未提交隔离（RU）允许事务读取未提交的数据更改。这可能会导致读取不一致的数据，从而降低数据完整性。读未提交隔离升级算法旨在将RU升级到更高的隔离级别，例如可重复读（RR），从而提高数据一致性。

算法步骤

1.初始化：

-为每个事务分配一个唯一的事务标识符（TID）。

-维护一个活跃事务列表，包括其TID、锁模式和锁定的数据项。

2.读操作：

-对于读操作，检查活跃事务列表中是否存在任何对请求数据项持有写入锁的未提交事务。

-如果有，则中止读操作并返回错误。

3.写操作：

-对于写操作，检查活跃事务列表中是否存在任何对请求数据项持有读锁或写入锁的未提交事务。

-如果有，则等待直到这些事务提交或回滚。

-一旦获得写入锁，则将写入操作应用于数据库。

4.事务提交：

-当事务提交时，释放所有持有的锁，并从活跃事务列表中删除事务。

5.事务回滚：

-当事务回滚时，释放所有持有的锁，并从活跃事务列表中删除事务。

-将数据库恢复到事务开始时的状态。

行为特征

*并发读写：不允许并发读写操作。如果一个事务正在写数据，则其他事务无法读取或写入该数据。

*顺序化读取：读操作是按事务提交顺序执行的。这意味着事务只能读取在其提交之前提交的数据更改。

*避免不可重复读：事务在读取数据时持有读锁，这防止了其他事务对该数据进行更改。因此，它避免了在同一事务中多次读取时出现不一致数据的情况。

*提升到RR：该算法有效地将RU隔离级别提升到RR。它通过防止不可重复读的情况，以及通过保证事务按提交顺序读取数据来实现这一点。

与其他算法的比较

与其他隔离升级算法（如基于时间戳的算法）相比，读未提交隔离升级算法具有以下优势：

*简单性：它是一种简单的算法，易于实现和维护。

*锁开销低：它避免使用时间戳或其他复杂的锁机制，从而减少了锁开销。

*适用于小型数据库：它适用于并发性较低的小型数据库。

局限性

*性能开销：在并发性较高的情况下，它可以引入性能开销，因为读操作必须等待写操作完成。

*死锁：它可能导致死锁，如果两个事务同时尝试写同一数据项。

*不适用于大型数据库：它不适用于具有高并发性的大型数据库。

应用场景

读未提交隔离升级算法通常用于以下场景：

*需要提高数据一致性的系统。

*并发性较低的小型数据库。

*需要简单且开销较低的隔离升级解决方案的系统。第六部分悲观锁与乐观锁的权衡关键词关键要点悲观锁与乐观锁的权衡

主题名称：并发控制

1.并发控制机制有两种主要类型：悲观锁和乐观锁。

2.悲观锁假设事务之间存在竞争，因此在事务开始时就获取锁。

3.乐观锁假设事务之间不存在竞争，因此在提交事务时才检查冲突。

主题名称：锁粒度

悲观锁与乐观锁的权衡

悲观锁

*定义：在执行事务之前，悲观锁会立即获取锁。

*优点：

*数据一致性强：锁能确保在同一时间只有一个事务可以访问数据，从而防止并发访问导致数据不一致。

*死锁风险低：锁机制本身可以防止死锁的发生。

*缺点：

*资源竞争激烈：过多的锁会导致资源竞争，影响系统性能。

*事务并发性低：锁定的数据无法被其他事务访问，限制了事务的并发执行。

乐观锁

*定义：乐观锁不立即获取锁，而是等到事务结束时再检查数据是否发生变化。

*优点：

*资源竞争少：不会在事务开始时获取锁，避免了资源竞争。

*事务并发性高：多个事务可以同时执行，提高了系统吞吐量。

*缺点：

*数据一致性弱：在事务执行期间，其他事务可能修改了相同的数据，导致数据不一致。

*死锁风险高：乐观锁本身无法防止死锁，需要通过其他机制来避免。

权衡考虑

在选择悲观锁或乐观锁时，需要考虑以下因素：

*数据一致性的重要性：对于数据一致性要求较高的场景，悲观锁更合适。

*事务并发性的要求：对于需要高并发处理的场景，乐观锁更合适。

*资源竞争的程度：在资源竞争可能成为瓶颈的场景中，乐观锁更合适。

*死锁风险的可能性：在容易发生死锁的场景中，悲观锁更合适。

以下是对比悲观锁和乐观锁的详细表格：

|特征|悲观锁|乐观锁|

||||

|加锁时机|事务开始时|事务结束时|

|资源竞争|高|低|

|并发性|低|高|

|数据一致性|强|弱|

|死锁风险|低|高|

最佳实践

*对于读取频繁的数据，可以使用乐观锁，以提高并发性。

*对于更新频繁的数据，可以使用悲观锁，以保证数据一致性。

*对于需要防止死锁的场景，可以采用悲观锁或通过其他机制来避免死锁。

结论

悲观锁和乐观锁是数据库并发控制中的两种重要机制，各有优缺点。根据具体应用场景的需要，选择合适的并发控制机制可以优化系统性能并确保数据一致性。第七部分锁粒度的选择与优化关键词关键要点粒度选择原则

1.粒度粒度过大会增加锁定的数据范围，可能导致大量无竞争事务等待，影响并发性能；粒度过小会增加锁定开销，影响事务处理速度。

2.应根据业务特征和数据访问模式，综合考虑数据访问并发粒度、锁开销和数据一致性需求，选择合适的锁粒度。

3.实践中，对于经常访问的、更新频率较高的数据，可采用细粒度锁；对于访问频繁、更新频率较低的数据，可选择中等粒度锁；对于访问不频繁、仅在查询时更新的数据，可采用粗粒度锁。

优化粒度粒度策略

1.通过粒度粒度分析工具，根据系统负载和业务特点，对粒度粒度进行实时监控和动态调整，自动识别和优化锁粒度。

2.利用分区分表锁技术，将数据分布在不同的分区中，并对不同分区采用不同的锁粒度，从而减少跨分区锁竞争。

3.采用多版本并发控制技术（MVCC），通过维护数据不同版本，减少锁冲突，从而降低锁粒度的影响。锁粒度的选择与优化

锁的粒度是指数据库系统中锁定的数据单位的大小。不同的锁粒度对数据库的性能有不同的影响。粒度较大的锁可以避免死锁，但会降低并发性。粒度较小的锁可以提高并发性，但却可能导致死锁。

在选择锁粒度时，需要考虑以下因素：

*并发性要求：系统对并发性的要求越高，就需要选择粒度越小的锁。

*死锁风险：粒度越大的锁，死锁的风险越低。

*数据访问模式：如果数据通常以较大的块访问，则选择粒度较大的锁更合适。如果数据通常以较小的块访问，则选择粒度较小的锁更合适。

常见的锁粒度包括：

*表锁：对整个表进行加锁。这是粒度最大的锁，可以防止对表中的所有数据进行并发访问。

*页锁：对数据库页进行加锁。这是一种中等粒度的锁，可以防止对页中所有数据进行并发访问。

*行锁：对数据库行进行加锁。这是粒度最小的锁，可以防止对行中数据进行并发访问。

优化锁粒度

可以通过以下方法优化锁粒度：

*使用分区表：将大表划分为多个分区，然后对每个分区使用单独的锁。这可以提高并发性，同时降低死锁的风险。

*使用索引：通过创建索引，可以快速找到特定数据，从而减少对大块数据的锁需求。

*使用乐观锁：乐观锁只在提交数据时才对数据进行加锁。这可以提高并发性，但如果有多个事务同时尝试提交对同一数据的更新，则可能会导致数据不一致。

*使用时间戳：时间戳可以用于检测并发事务之间的冲突。如果两个事务尝试更新同一数据，则具有较旧时间戳的事务将回滚。这可以防止死锁，但可能会导致性能下降。

具体实例

以下是一些具体实例，说明如何选择和优化锁粒度：

*一个低并发性的在线交易处理系统：可以使用表锁，因为并发性要求较低，死锁风险较低。

*一个高并发性的数据仓库系统：可以使用页锁或行锁，具体取决于数据访问模式。

*一个需要处理大量数据的批处理系统：可以使用分区表和索引来优化锁粒度。

通过仔细选择和优化锁粒度，可以提高数据库系统的性能和并发性。第八部分事务隔离算法的安全性考量关键词关键要点【隔离级别提升的安全性隐患】

1.数据不一致性：级别提升时，低隔离级别的事务可以访问未提交的数据，导致其他事务读到不一致的数据，从而破坏数据完整性。

2.丧失原子性：在低隔离级别下提交的事务可能被回滚，级别提升后，其他事务可能基于该事务执行操作，导致原子性丧失。

3.并发异常：级别提升后，低隔离级别允许的事务冲突在高隔离级别中可能成为异常，导致应用程序逻辑出错或数据损坏。

【死锁风险提升】

事务隔离算法的安全性考量

事务隔离算法的设计至关重要，以确保数据库系统的完整性、一致性和可用性。以下是对事务隔离算法安全性的关键考量：

非法读取（脏读）

当一个事务可以读取另一个未提交事务的修改时，就会发生非法读取。这可能会导致不一致的数据，因为未提交的事务可能会回滚其更改，从而导致读取的数据无效。

不可重复读

当一个事务在第一次读取数据后，另一个事务提交了对该数据的更改，导致该事务在后续读取中看到不同的数据时，就会发生不可重复读。这可能会导致应用程序出现逻辑错误。

幻读

当一个事务在第一次读取数据后，另一个事务插入或删除了一些数据，导致该事务在后续读取中看到不同的数据行数时，就会发生幻读。这可能会影响应用程序的查询结果。

写入偏差（写偏斜）

当多个并发事务尝试更新同一行数据时，可能会发生写入偏差。这可能会导致丢失更新或写覆盖现象，其中一个事务的更改被另一个事务覆盖。

读取偏差（读偏斜）

当多个并发事务尝试读取同一行数据时，可能会发生读取偏差。这可能会导致不一致的结果，因为每个事务看到的行值可能不同，这取决于它们读取数据的顺序。

解决安全性问题的方法

为了解决这些安全性问题，隔离算法采用了以下方法：

锁定机制

锁定机制通过阻止其他事务访问已被某个事务锁定的数据来防止非法读取和不可重复读。例如，读锁允许事务读取数据，但阻止其他事务修改数据；写锁阻止其他事务读取或修改数据。

多版本并发控制（MVCC）

MVCC通过维护数据不同版本的历史记录来实现快照隔离。每个事务读取数据的快照版本，这可以防止其他事务在快照期间提交的更改影响其结果。

时间戳机制

时间戳机制为每个事务分配一个时间戳，并使用时间戳来确定事务执行的顺序。这有助于防止写入偏差和读取偏差，因为事务只能更新或读取比其时间戳早的事务提交的数据。

严格两阶段锁定（2PL）

严格的两阶段锁定是实现串行化隔离的一种机制。它要求事务在释放任何锁之前获得所有必需的锁。这可以防止写入偏差和读取偏差，因为事务在获得所有锁之前不能修改或读取任何数据。

安全性级别

不同的隔离算法提供不同的安全性级别。最常见的安全性级别包括：

*读未提交：允许脏读，但防止不可重复读和幻读。

*读已提交：防止脏读，但允许不可重复读（快照隔离）。

*可重复读：防止脏读和不可重复读，但允许幻读（MVCC）。

*串行化：防止所有非串行化异常，包括脏读、不可重复读、幻读和写入偏差（2PL）。

选择适当的隔离级别对于确保数据库系统的安全性至关重要。更高的隔离级别