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在多线程或分布式系统中,并发操作是不可避免的，这种并行执行方式也带来了数据一致性的问题，本文将深入探讨并发操作可能引发的三类主要数据不一致性：脏读、不可重复读和幻读，并提供相应的解决方法。
脏读
脏读的定义与危害
脏读是指当一个事务正在读取一条记录时,另一个事务对该记录进行了修改但尚未提交，第一个事务所看到的可能是已经更改但还未被确认的数据，这可能导致错误的分析结果或者决策。
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实例分析
假设有两个事务A和B同时访问数据库中的同一笔资金余额记录,如果事务A开始读取该记录后，事务B对其进行更新并尝试扣减一定金额，但由于某种原因（如网络延迟），事务B未能及时提交其更改，那么当事务A继续处理这个记录时，它就会读到不完整的信息，从而产生错误的财务报表。
解决方案
为了防止脏读的发生,可以使用以下几种技术：
- 锁定机制：通过加锁来确保在同一时刻只有一个事务可以读写特定的数据项。
- 乐观并发控制：在每个事务开始之前，先检查目标数据的版本号是否发生变化；如果没有变化，则允许进行后续的操作；如果有变化，则需要重新获取最新数据并进行比较。
- 两阶段锁定协议(Two-Phase Locking, 2PL)：这是一种严格的锁定策略，其中每个事务分为两个阶段——增长期和收缩期，在增长期内，事务可以添加新锁；而在收缩期内，只能释放已持有的锁。
不可重复读
不可重复读的定义与危害
不可重复读指的是在一个事务内多次读取同一行数据时,由于其他事务对该数据进行修改而导致的读数不一致现象，这种现象会破坏事务的一致性要求，使得同一个事务对同一组数据的两次查询得到不同的结果。
实例分析
考虑一个简单的库存管理系统场景,某个产品有100件库存，现在有两个订单分别需要购买50件，如果在没有适当隔离的情况下，这两个订单可能会同时看到剩余20件的库存状态，导致无法正确地分配商品给顾客。
解决方案
要避免不可重复读的情况,可以采用如下措施：
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- 使用共享锁：在读取数据时施加共享锁，以阻止其他事务对该数据进行写入操作。
- 时间戳排序：为每条记录分配一个时间戳，并在每次读取时检查这些时间戳以确保读取的是最新的数据。
- 序列化调度器：实现一个全局的调度器，按照固定顺序执行所有的事务请求，从而保证操作的原子性和一致性。
幻读
幻读的定义与危害
幻读是指在某个事务中插入了一条新的记录,但在该事务结束前又发现了之前未知的“幽灵”记录存在的情况，这种现象同样违反了事务的隔离性原则，因为它暗示着某些数据在事务执行过程中消失了或者出现了新的副本。
实例分析
在一个学生选课系统中,一个事务试图删除某门课程的所有选课记录，如果在删除过程中有其他事务插入了新的选课信息，那么原来的删除操作就会发现一些原本不存在的记录（即所谓的“幽灵”）仍然存在于数据库中。
解决方案
为了防止幻读的发生,可以考虑以下解决方案：
- 范围锁定：除了对单个键值进行锁定外，还可以对整个范围内的数据进行锁定，这样可以捕捉到任何新增或删除的数据。
- 多版本并发控制(MVCC)：允许多个事务同时读取同一份数据的不同版本，这样即使有其他事务在进行修改也不会影响到当前事务的可见性视图。
- 悲观并发控制：在整个事务期间保持对所有相关资源的独占访问权，直到事务完成为止。
虽然并发操作不可避免地会导致各种类型的数据不一致性问题,但是通过合理的设计和管理，我们可以有效地降低这些问题的影响，提高系统的稳定性和可靠性，在实际应用中，应根据具体情况选择合适的并发控制技术和策略，以达到最佳的性能和效果。
标签： #并发操作带来的三类数据不一致性
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