Read Committed和Serializable隔离级别：那些让人头秃的并发问题案例

最近项目里遇到一个诡异的并发问题，查来查去，最终发现竟然是因为数据库事务隔离级别设置的问题！这让我深刻体会到，虽然Read Committed和Serializable这两个隔离级别听起来挺高大上，但真要理解透彻，并能灵活应用到实际开发中，还真不是件容易的事儿。

先简单回顾一下这两个隔离级别的区别：Read Committed避免脏读，Serializable避免脏读、不可重复读和幻读。说白了，Serializable的限制更严格，能保证事务之间绝对的串行化执行，而Read Committed则允许并发程度更高，但风险也更大。

那么，具体有哪些案例能体现它们的区别呢？我结合最近遇到的问题，以及平时积累的经验，来给大家分享几个：

案例一：不可重复读

假设有两个事务T1和T2，都在操作同一张用户表。

• T1读取用户A的余额为1000元。
• T2更新用户A的余额为1500元，并提交事务。
• T1再次读取用户A的余额，发现变成了1500元。

这就是典型的不可重复读，在Read Committed级别下会发生。Serializable级别下，T1读取用户A的余额时，T2要么还没开始执行，要么已经结束，T1就不会看到T2更新后的数据。

案例二：幻读

还是T1和T2两个事务，这次操作的是订单表。

• T1读取所有状态为“未支付”的订单。假设目前只有一条记录。
• T2插入一条新的“未支付”订单，并提交事务。
• T1再次读取所有状态为“未支付”的订单，发现多了一条记录。

这就是幻读，在Read Committed级别下同样会发生。对T1来说，仿佛凭空出现了一条订单，这在Serializable级别下是被禁止的。Serializable会对数据的范围加锁，防止新的数据插入到T1已经读取的范围内。

案例三：实际项目案例(电商系统)

我们项目是一个电商系统，用的是Read Committed隔离级别。有一天，用户投诉说下单后，付款成功，但是订单状态却一直是“未支付”。排查后发现，是由于并发量过大，两个事务同时操作同一订单，导致订单状态更新丢失。

这个问题在Serializable级别下可以避免，因为Serializable会保证事务的串行化执行，避免了数据更新冲突。当然，代价就是性能会降低。

总结:

选择哪个隔离级别，需要根据实际情况权衡利弊。如果对数据一致性要求非常高，那么选择Serializable是比较保险的，尽管性能会受到影响。如果对性能要求更高，可以选择Read Committed，但需要做好相应的并发控制措施，例如乐观锁或悲观锁，来避免数据不一致问题。

总而言之，深入理解事务隔离级别，对保证数据库应用的稳定性和可靠性至关重要。千万别小看这些看似简单的概念，它们可是能让你抓狂的bug源头！