mysql -- 事務隔離級別以及java中事務提交的步驟

　　SQL標准定義了四種隔離級別，不同隔離的級別使用不當會出現臟讀、不可重復讀和幻讀的問題，隔離級別的出現是事務處理效率與安全的一種平衡。

• 隔離級別不同會出現的問題

　　臟讀(Drity Read)：某個事務已更新一份數據，另一個事務在此時讀取了同一份數據，由於某些原因，前一個RollBack了操作，則后一個事務所讀取的數據就會是不正確的。
　　不可重復讀(Non-repeatable read):在一個事務的兩次查詢之中數據不一致，這可能是兩次查詢過程中間插入了一個事務更新的原有的數據。
　　幻讀(Phantom Read):在一個事務的兩次查詢中數據筆數不一致，例如有一個事務查詢了幾列(Row)數據，而另一個事務卻在此時插入了新的幾列數據，先前的事務在接下來的查詢中，就會發現有幾列數據是它先前所沒有的。

　　不可重復讀與幻讀的區別在於前者是同一列的數據變了，而后者是表中列的多少變了。

• 隔離級別以及解決的問題

　　Read Uncommitted（讀取未提交內容）
　　在該隔離級別，所有事務都可以看到其他未提交事務的執行結果。本隔離級別很少用於實際應用，因為它的性能也不比其他級別好多少。讀取未提交的數據，也被稱之為臟讀（Dirty Read）。

　　Read Committed（讀取提交內容）
　　這是大多數數據庫系統的默認隔離級別（但不是MySQL默認的）。它滿足了隔離的簡單定義：一個事務只能看見已經提交事務所做的改變。這種隔離級別 也支持所謂的不可重復讀（Nonrepeatable Read），因為同一事務的其他實例在該實例處理其間可能會有新的commit，所以同一select可能返回不同結果。

　　Repeatable Read（可重讀）
　　這是MySQL的默認事務隔離級別，它確保同一事務的多個實例在並發讀取數據時，會看到同樣的數據行。不過理論上，這會導致另一個棘手的問題：幻讀 （Phantom Read）。簡單的說，幻讀指當用戶讀取某一范圍的數據行時，另一個事務又在該范圍內插入了新行，當用戶再讀取該范圍的數據行時，會發現有新的“幻影” 行。InnoDB和Falcon存儲引擎通過多版本並發控制（MVCC，Multiversion Concurrency Control）機制解決了該問題。

　　Serializable（可串行化）
　　這是最高的隔離級別，它通過強制事務排序，使之不可能相互沖突，從而解決幻讀問題。簡言之，它是在每個讀的數據行上加上共享鎖。在這個級別，可能導致大量的超時現象和鎖競爭。
　　

• Java中使用事務的場景以及思路

　　一些對數據庫進行特殊處理，例如多步驟處理（業務要求中間步驟不能間斷）中，我們需要將一連串操作統一為一個整體，要么全部成功，要么全部不執行。此時需要在代碼中進行事務設置，根據業務的需求將一系列操作設置為一個事務提交，並在發生異常時進行回滾。思路為，先將自動提交設置為false，再進行業務處理，最后整體提交，捕獲異常中設置回滾操作。下面用org.apache.commons.dbutils.DbUtils來進行演示：

        /**
         * 事物管理
         */
        Connection conn = null;
        QueryRunner qr2 = new QueryRunner();
        try {
            conn = DBUtilTest.getConnection();
            conn.setAutoCommit(false);
            qr2.update(conn, "delete from chiq3huanJson");
            for (JSONObject jsonObject : list) {
                qr2.update(conn, "insert into chiq3huanJson(name,code,logicNumber,pushbatch) values(?,?,?,?)",
                        jsonObject.get("name"), jsonObject.get("code"), jsonObject.get("logicNumber"), uuid);
            }
            DbUtils.commitAndClose(conn);
            log.info(uuid + "數據請求並覆蓋存入完成");
        } catch (Exception e) {
            DbUtils.rollbackAndCloseQuietly(conn);
            throw new RuntimeException();
        }

工具類：

import java.sql.Connection;
import javax.sql.DataSource;
import com.mchange.v2.c3p0.ComboPooledDataSource;

public class DBUtilTest {

    private static ComboPooledDataSource comboPooledDataSource = new ComboPooledDataSource("localTest");

    public static Connection getConnection() throws Exception {
        return comboPooledDataSource.getConnection();
    }

    public static DataSource getDataSource() {
        return comboPooledDataSource;
    }

}

配置文件：

<c3p0-config>
    <!-- 默認配置，如果沒有指定則使用這個配置 -->
    <default-config>
        <property name="checkoutTimeout">30000</property>
        <property name="idleConnectionTestPeriod">30</property>
        <property name="initialPoolSize">10</property>
        <property name="maxIdleTime">30</property>
        <property name="maxPoolSize">100</property>
        <property name="minPoolSize">10</property>
        <property name="maxStatements">200</property>
        <user-overrides user="test-user">
            <property name="maxPoolSize">10</property>
            <property name="minPoolSize">1</property>
            <property name="maxStatements">0</property>
        </user-overrides>
    </default-config>
    <!-- 命名的配置 -->
    <named-config name="localTest">
        <property name="driverClass">com.mysql.jdbc.Driver</property>
        <property name="jdbcUrl">jdbc:mysql://192.168.1.29:8096/chtv_audience_data</property>
        <property name="user">chtv_audience_data</property>
        <property name="password">chtvaudiencedata@ad20150715</property>
        <!-- 如果池中數據連接不夠時一次增長多少個 -->
        <property name="acquireIncrement">5</property>
        <property name="initialPoolSize">20</property>
        <property name="minPoolSize">10</property>
        <property name="maxPoolSize">40</property>
        <property name="maxStatements">0</property>
        <property name="maxStatementsPerConnection">5</property>
    </named-config>
</c3p0-config>