Java中的JDBC事务 深入解析Java中的JDBC事务
zinss26914 人气:0事务
事务是一步或多步组成操作序列组成的逻辑执行单元，这个序列要么全部执行，要么则全部放弃执行。事务的四个特性：原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔离性（IsoIation）和持续性（Durability）原子性（Atomicity）：事务应用最小的执行单元，不可再分。是事务中不可再分的最小逻辑执行体。
一致性（Consistency）：事务的执行结果，必须使数据库的从一个一致性的状态变到另一个一致性的状态。
隔离线（IsoIation）：各个事务的执行互不干扰，任意一个事务的内部操作对其他并发的事务，都是隔离的。也就是：并发执行的事务之间不能看到对方的中间状态，并发执行的事务之间不能互相影响。
持续性（Durability）：持续性也称为持久性（Persistence），指事务一旦提交，对数据所做的任何改变，都要记录到永久存储器中，通常就是保存在物理数据库中。
通常数据库的事务涉及到的语句有：一组DML（Data Munipulation Language，数据操作语言）语句，这组DML语句修改后数据将保持较好的一致性； 操作表的语句，如插入、修改、删除等；一个DDL（Data Definition Language，数据定义语言）语句，操作数据对象的语言，有create、alter、drop。一个DCL（Data Control Language，数据控制语言）语句，主要有grant、revoke语句。 DDL和DCL语句最多只能有一个，因为它们都会导致事务的立即提交。当事务所包含的全部数据库操作都成功执行后，应该提交事务，使这些修改永久生效。事务提交有两种方式：显示提交和自动提交。显示提交：使用commit提交自动提交：执行DLL或DCL，或者程序正常退出 当事务包含的任意一个数据库操作执行失败后，应该回滚（rollback）事务，使该事务中所作的修改全部失效。事务的回滚方式有两种：显示回滚和自动回滚。显示回滚：使用rollback自动回滚：系统错误或强行退出。
事务并发处理可能的问题
1、脏读（dirty read）：一个事务读取了另一个事务尚未提交的数据
2、不可重复读（non-repeatable read）：一个事务的操作导致另一个事务前后两次读到不同的数据
3、幻读（phantom read）：一个事务的操作导致另一个事务前后两次查询的结果数据量不同
举例：
事务A、B并发执行时：
- 当A事务update后，B事务select读取到A尚未提交的数据，此时A事务rollback，则B读到的数据是无效的脏数据
- 当B事务select读取数据后，A事务update操作更改B事务select到的数据，此时B事务再次读取该数据，发现前后两次的数据不一样
- 当B事务select读取数据后，A事务insert或delete了一条满足A事务的select条件的记录，此时B事务再次select，发现查询到前次不存在的记录，或者前次的某个记录不见了
Java JDBC事务机制
import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.SQLException;
public class JDBCTransaction {
public static final String URL = "com.mysql.jdbc.Driver";
public static final String USER = "root";
public static final String PASSWD = "123456";
public static void jdbcTransaction(int id) {
Connection conn = null;
PreparedStatement pstmtupdate = null;
PreparedStatement pstmtquery = null;
String updatesql = "更新sql";
String querysql = "查询sql";
try {
Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver");
conn = DriverManager.getConnection(URL, USER, PASSWD);
conn.setAutoCommit(false); // 自动提交设置为false
// 执行更新操作
pstmtupdate = conn.prepareStatement(updatesql);
pstmtupdate.executeUpdate();
// 执行查找操作
pstmtquery = conn.prepareStatement(querysql);
pstmtquery.executeQuery();
conn.commit();
conn.setAutoCommit(true);
pstmtupdate.close();
pstmtquery.close();
conn.close();
} catch (Exception e) {
try {
conn.rollback();
} catch (SQLException e1) {}
e.printStackTrace();
} finally {
try {
if (pstmtupdate != null) {
pstmtupdate.close();
}
if (pstmtquery != null) {
pstmtquery.close();
}
if (conn != null) {
conn.close();
}
} catch (SQLException e2) {}
}
}
}
JDBC的事务支持
JDBC的Connection也支持事物，Connection默认打开自动提交，即关闭事物。也就是说，每条SQL语句执行就会立即提交到数据库，永久生效，无法对其进行操作。关闭Connection的自动提交，开启事物。Connection的setAutoCommit方法即可：connection.setAutoCommit(false);通过connection.getAutoCommit()来获取事物的模式。当我们开启事物后，在当前Connection中完成的数据库操作，都不会立即提交到数据库，需要调用Connection的commit方法才行。如果有语句执行失败，可以调用rollback来回滚。注意：如果Connection遇到未处理的SQLException异常时，系统将非正常退出，系统会自动回滚该事务。如果程序捕捉了该异常，则需要在异常处理中显示回滚事务。 Connection提供了设置事务中间保存点的方法：setSavepoint，有2个方法可以设置中间点：Savepoint setSavepoint()：在当前事务中创建一个未命名的中间点，并返回该中间点的Savepoint对象。Savepoint setSavepoint(String name)：当前事务中创建一个具有指定名称的中间点，并返回该中间点的Savepoint对象通常setSavepoint(String name)设置中间点的名称，事务回滚并不是通过中间点的名称进行回滚的，而是根据中间点对象进行回滚的。设置名称只是更好的区分中间点对象，用Connection的rollback(Savepoint savepoint)方法即可完成回滚到指定中间点。
JDBC对事务的支持体现在三个方面：
1、自动提交模式（auto-commit mode）
Connection提供了一个auto-commit属性来指定事务何时结束
2、当auto-commit为true时，当每个独立SQL操作的执行完毕，事务立即自动提交，也就是说每个SQL操作都是一个事务
一个独立SQL操作什么时候算执行完毕，JDBC规范是这样定义的：
对数据操作语言（DML）和数据定义语言（DDL），语句一执行完就视为执行完毕
3、当auto-commit为false时，每个事务都必须显示调用commit方法进行提交，或者显示调用rollback方法进行回滚。auto-commit默认为true
事务隔离级别（Transaction Isolation Levels）
JDBC定义了五种事务隔离级别：
- TRANSACTION_NONE JDBC驱动不支持事务
- TRANSACTION_READ_UNCOMMITTED 允许脏读、不可重复读和幻读
- TRANSACTION_READ_COMMITTED 禁止脏读，但允许不可重复读和幻读
- TRANSACTION_REPEATABLE_READ 禁止脏读和不可重复读，单运行幻读
- TRANSACTION_SERIALIZABLE 禁止脏读、不可重复读和幻读
保存点
JDBC定义了SavePoint接口，提供一个更细粒度的事务控制机制。当设置了一个保存点后，可以rollback到该保存点处的状态，而不是rollback整个事务
首先，我们来看看现有的JDBC操作会给我们带来什么重大问题，比如有一个业务：当我们修改一个信息后再去查询这个信息，看似是一个简单的业务，实现起来也非常容易，但当这个业务放在多线程高并发的平台下，问题自然就出现了，比如当我们执行了一个修改后，在执行查询前有一个线程也执行了修改语句，这时我们再执行查询，看到的信息就有可能与我们修改的不同。为了解决这一问题，我们必须引入JDBC事务机制，其实现代码很简单，给出示例代码供大家参考：
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