解决数据库脏读的有效方法 (数据库处理脏读的方法)
在现代化的大数据时代，数据库已经成为各大企业或者公司必不可少的一部分。然而，随着数据库使用量的增长，各种各样的问题也开始显露出来。其中一个比较常见的问题便是脏读，脏读指的是当一个事务开始读取一个数据并且还没有提交时，另一个事务对该数据进行了修改并且提交后，之一个事务再次读到该数据时，读到的是已经被更改过的数据，导致数据一致性问题。毫无疑问，解决数据库脏读问题已成为每个数据库管理员的头等大事。
那么，有哪些呢？
1. 设置合适的隔离级别
数据库是一个多用户系统，不同的用户并发访问同一数据是很常见的情况，而事务隔离级别就是用来控制并发事务之间相互干扰的。通常情况下，我们可以在事务开始之前通过设置事务隔离级别来保证数据不会出现脏读问题。在MySQL中，我们设置的隔离级别越高，越能让我们避免脏读的问题。在InnoDB引擎下，我们可以设置如下几种隔离级别：
读未提交(Read uncommitted)：脏读，一般情况下不应该使用。
读已提交(Read committed)：解决脏读问题，但是无法解决幻读问题。
可重复读(Repeatable read)：将解决脏读和幻读问题，在并发环境中比较常用。
序列化(Serializable)：更高的隔离级别，在所有场景下都能够保证数据的一致性，缺点是并发性能较差。
2. 使用锁机制
锁机制是一种比较常见的解决并发问题的方法，通过在读取和修改的数据上加锁来协调事务的并发执行。在MySQL中，我们可以使用共享锁和排它锁进行并发控制。例如，当两个事务同时更新同一行数据时，只有一个事务能够成功地对该行数据加上排它锁，另一个事务需要等待之一个事务提交之后才能对该行数据进行修改。这种方式虽然能够有效避免脏读的问题，但是也会造成一定的性能损失。
3. 使用MVCC（多版本并发控制）
MVCC是MySQL中常用的一种解决并发问题的方式，它的核心思想是为每个事务创建一个视图，该视图看到的数据与当前数据库中的数据相同，但是在该事务提交之前不会被其他事务修改。因此，即使其他事务修改了同一行数据，这个事务所看到的也是原始数据，从而避免了脏读的发生。
4. 应用程序层次上的处理
除了数据库本身的优化，我们还可以通过应用程序层次上的处理来尽可能地避免或减少脏读问题。例如，我们可以通过锁机制来保证只有一个会话可以修改一个特定的数据，从而避免其他会话从该数据中读取到脏数据。
尽管脏读问题非常普遍，但是它并不是无解的问题。通过选择合适的隔离级别、使用锁机制、使用MVCC等数据库优化技术，以及在应用程序层次上的处理，我们都能够有效地解决脏读的问题，从而保证数据的一致性。在工作中，我们应该根据具体使用场景和业务需求，选择最适合的方案。
相关问题拓展阅读：
SQL数据库多用户操作同一条数据(多个用户同时对同一数据进行操作)
sql多用户访问数据库其实就是事务并发，会引起如下问题：
1、脏读：一个事务读取到了另外一个事务没有提交的数据
事务1：更新一条数据
事务2：读取事务1更新的记录
事务1：调用commit进行提交
此时事务2读取到的数据是保存在数据库内存中的数据，称为脏读。
读到的数据为脏数据
详细解释：
脏读就是指:当一个事务正在访问数据，并且对数据进行了修改，而这种修改还没有提交到数据库中，这时，另外一个事务也访问这个数据，然后使用了这个数据。因为这个数据是还没有提交的数据，那么另外一个
事务读到的这个数据是脏数据，依据脏数据所做的操作可能是不正确的。
2、不可重复读：在同一事务中，两次读取同一数据，得到内容不同
事务1：查询一条记录
事务2：更新事务1查询的记录
事务2：调用commit进行提交
事务1：再次查询上次的记录
此时事务1对同一数据查询了两次，可得到的内容不同，称为不可重复读。
3、幻读：同一事务中，用同样的操作读取两次，得到的记录数不相同
事务1：查询表中所有记录
事务2：插入一条记录
事务2：调用commit进行提交
事务1：再次查询表中所有记录
此时事务1两次查询到的记录是不一样的，称为幻读
详细解释：
幻读是指当事务不是独立执行时发生的一种现象，例如之一个事务对一个表中的数据进行了修改，这种修改涉及到表中的全部数据行。同时，第二个事务也修改这个表中的数据，这种修改是向表
中插入一行新数据。那么，以后就会发生操作之一个事务的用户发现表中还有没有修改的数据行，就好象发生了幻觉一样。
处理以上隔离级别的问题，采用如下方是：
事务隔离五种级别：
TRANSACTION_NONE不使用事务。
TRANSACTION_READ_UNCOMMITTED允许脏读。
TRANSACTION_READ_COMMITTED防止脏读，最常用的隔离级别,并且是大多数数据库的默认隔离级别
TRANSACTION_REPEATABLE_READ可以防止脏读和不可重复读，TRANSACTION_可以防止脏读，不可重复读取和幻读，（事务串行化）会降低数据库的效率
以上的五个事务隔离级别都是在Connection接口中定义的静态常量，使用(intlevel)方法可以设置事务隔离级别。
如:con.(Connection.REPEATABLE_READ);
注意：事务的隔离级别受到数据库的限制，不同的数据库支持的的隔离级别不一定相同
1脏读：修改时加排他锁，直到事务提交后才释放，读取时加共享锁，读取完释放事务1读取数据时加上共享锁后（这样在事务1读取数据的过程中，其他事务就不会修改该数据），不允许任何事物操作该数据，只能读取，之后1如果有更新操作，那么会转换为排他锁，其他事务更无权参与进来读写，这样就防止了脏读问题。
但是当事务1读取数据过程中，有可能其他事务也读取了该数据，读取完毕后共享锁释放，此时事务1修改数据，修改完毕提交事务，其他事务再次读取数据时候发现数据不一致，就会出现不可重复读问题，所以这样不能够避免不可重复读问题。
2不可重复读：读取数据时加共享锁，写数据时加排他锁，都是事务提交才释放锁。读取时候不允许其他事物修改该数据，不管数据在事务过程中读取多少次，数据都是一致的，避免了不可重复读问题
3幻读问题：采用的是范围锁RangeSRangeS_S模式，锁定检索范围为只读，这样就避免了幻影读问题。
如何处理数据库并发问题
想要知道如何处理数据并发，自然需要先了解数据并发。
什么是数据并发操作呢？
就是同一时间内，不同的线程同时对一条数据进行读写操作。
在互联网时代，一个系统常常有很多人在使用，因此就可能出现高并发的现象，也就是不同的用户同时对一条数老梁厅据进行操作，如果没有有效的处理，自然就会出现数据的异常。而最常见的一种数据并发的场景就是电商中的秒杀，成千上万个用户对在极端的时间内，抢购一个商品。针对这种场景，商品的库存就是一个需要控制的数据，而多个用户对在同一时间对库存进行重写，一个不小心就可能出现超卖的情况。
针对这种情况，我们如何有效的处理数据并发呢？
之一种方案、数据库锁
从锁的基本属性来说，可以分为两侍隐种：一种是共享锁（S），一种是排它锁（X）。在MySQL的数据库中，是有四种隔离级别的，会在读写的时候，自动的使用这两种锁，防止数据出现混乱。
这四种隔离级别分别是：
读未提交（Read Uncommitted）
读提交（Read Committed）
可重复读（Repeated Read）
串行化（Serializable）
当然，不同的隔离级别，效率也是不同的，对于数据的一致性保证也就有不同的结果。而这些可能出现的又有哪些呢？
脏读（dirty read）
当事务与事务之间没有任何隔离的时候，就可能会出现脏读。例如：商家想看看所有的订单有哪些，这时，用户A提交了一个订单，但事务还没提交，商家却看到了这个订单。而这时就会出现一种问题，当商家去操作这个订单时，可能用户A的订单由于部分问题，导致数据回滚，事务没有提交，这时商家的操作就会失去目标。
不可重复读（unrepeatable read）
一个事务中，两次读操作出来的同一条数据值不同，就是不可重复读。
例如：我们有一个事务A，需要去查询一下商品库存，然后做扣减，这时，事务B操作了这个商品，扣减了一部分库存，当事务A再次去查询商品库存的时候，发现这一次的结果和上次不同了，这就是不可重复读。
幻读（phantom problem）
一个事务中，两次读操作出来的结果集不同，就是幻读。
例如：一个事务A，去查询现在已经支付的订单有哪些，得到了一个结果集。这时，事务B新提交了一个订单，当事务A再次去查询时，就会出现，两次得到的结果集不同的情况，也就是幻读了。
那针对这些结果，不同的隔离级别可以干什么呢？
“读未提（Read Uncommitted）”能预防啥？啥都预防不了。
“读提交（Read Committed）”能预防啥？使用“
快照
读（Snapshot Read）”方式，避免“脏读”，但是可能出现“不可重复读”和“幻读”。
“可重复读（Repeated Red）”能预防啥？使用“快照读（Snapshot Read）”方式，锁住被读取记录，避免出现“脏读”、“不可重复读”，但是可能出现“幻读”。
“串行化（Serializable）”能预防啥？有效避免“脏读”、“不可重复读”、“幻读”，不过运行效率奇差。
好了，锁说完了，但是，我们的数据库锁，并不能有效的解决并发的问题，只是尽可能保证数据的一致性，当并发量特别大时，数据库还是容易扛不住。那解决数据并发的另一个手段就是，尽可能的提高处理的速度。
因为数据的IO要提升难度比较大，那么通过其他的方式，对数据进行处理，减少数据库的IO，就渣带是提高并发能力的有效手段了。
最有效的一种方式就是：缓存
想要减少并发出现的概率，那么读写的效率越高，读写的执行时间越短，自然数据并发的可能性就变小了，并发性能也有提高了。
还是用刚才的秒杀举例，我们为的就是保证库存的数据不出错，卖出一个商品，减一个库存，那么，我们就可以将库存放在内存中进行处理。这样，就能够保证库存有序的及时扣减，并且不出现问题。这样，我们的数据库的写操作也变少了，执行效率也就大大提高了。
当然，常用的分布式缓存方式有：Redis和Memcache，Redis可以持久化到硬盘，而Memcache不行，应该怎么选择，就看具体的使用场景了。
当然，缓存毕竟使用的范围有限，很多的数据我们还是必须持久化到硬盘中，那我们就需要提高数据库的IO能力，这样避免一个线程执行时间太长，造成线程的阻塞。
那么，读写分离就是另一种有效的方式了
当我们的写成为了瓶颈的时候，读写分离就是一种可以选择的方式了。
我们的
读库
就只需要执行读，写库就只需要执行写，把读的压力从主库中分离出去，让主库的资源只是用来保证写的效率，从而提高写操作的性能。
关于数据库处理脏读的方法的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。
