在现代数据库应用程序中，并发是不可避免的，因为多个用户或多个应用程序实例会同时访问和更新相同的数据。高效地处理并发是数据库管理系统（DBMS）必须面对的核心挑战之一。若处理不当，将可能导致数据不一致或无法满足性能需求。本文将详细讨论 SQL Server 中的并发、常见的并发问题，以及 SQL Server 提供的事务隔离级别来平衡性能与数据一致性。
什么是并发
并发是指多个事务（Transaction）或操作同时访问或修改相同的数据。数据库需要通过锁（Lock）、事务隔离级别（Isolation Level）等机制，尽量减少并发冲突并确保数据一致性。
举个简单的例子：
为了避免此类冲突或保证冲突可控，需要了解 SQL Server 提供的多种隔离级别以及具体的并发问题类型。
常见的并发问题
当两个或更多事务对同一行或同一数据集进行读写时，就可能出现以下几种并发问题：
丢失更新（Lost Update）
当两个事务读取到相同的记录并先后修改该记录时，最后一个提交的事务覆盖了前一个事务提交的结果，导致前一个事务的更新内容被“丢失”。
场景示例：
1) 事务 A 读取某产品价格为 100 元，并打算减价 10 元。
2) 事务 B 几乎同一时间也读取该产品价格为 100 元，并打算减价 5 元。
3) 事务 A 将更新后的价格（90 元）写回并提交。
4) 事务 B 将更新后的价格（95 元）写回并提交，把 A 的减价覆盖掉，导致 A 的更新丢失。
脏读（Dirty Read）
当一个事务读取到另一个事务尚未提交（或已经回滚）的数据时，就会产生脏读。
若该事务最终回滚，则第一个事务读到的那条“更新”实际上从未正式存在过，导致数据可能出现不一致。
场景示例：
1) 事务 A 更新某客户的信用额度为 10000 元，但尚未提交。
2) 此时事务 B 读取该客户信用额度并发现是 10000 元，基于这个信息进行后续逻辑。
3) 如果事务 A 最后回滚，信用额度继续保持原有值 5000 元。B 相当于用了一条 “不存在的更新” 做决策。
不可重复读（Non-Repeatable Read）
在同一事务中，两次读取同一行时，若中间有别的事务更新了该行，就会出现前后读取数据不一致的情况，即“同一个查询在同一事务里，前后两次读取结果不一致”。
场景示例：
1) 事务 A 两次读取同一个客户的地址信息。
2) 在 A 的两次读取之间，事务 B 修改了该地址信息。
3) 事务 A 第一次读到的是“北京市朝阳区”，第二次读到的是“上海市浦东新区”，产生不可重复读。
幻读（Phantom Read）
指在同一事务里，一次查询和下一次“同样的查询”获取到的结果集行数不一致，因为中间可能有其他事务插入或删除符合查询条件的新数据行，导致事务产生“幻觉”——仿佛多了一行或少了一行数据。
场景示例：
1) 事务 A 使用 SELECT * FROM Orders WHERE Amount > 1000 读取符合金额大于 1000 的订单列表。
2) 在事务 A 二次执行相同查询之前，事务 B 插入了一条新订单，金额也大于 1000。
3) 事务 A 再次执行相同的查询时，就会“发现”一条新行，好像出现了“幻影”数据。
事务隔离级别
为了应对上述并发问题，SQL Server 提供了多种隔离级别（Isolation Level），它们在性能与数据一致性之间做出了不同程度的权衡。常用的事务隔离级别包括：
未提交读（READ UNCOMMITTED）
已提交读（READ COMMITTED）（SQL Server 默认）
可重复读（REPEATABLE READ）
可序列化（SERIALIZABLE）
快照（SNAPSHOT）
如何选择合适的隔离级别
事务隔离级别的选择往往需要在“读一致性需求”和“性能需求”之间做出平衡：
如果对数据一致性要求极高（如财务系统），往往需要使用更严格的隔离级别（如 SERIALIZABLE 或 SNAPSHOT）。
如果对读性能要求很高、对一致性容忍度相对较宽（如统计报表类场景），则可在 READ COMMITTED 或 READ UNCOMMITTED 之间进行考虑。
SNAPSHOT 隔离级别在许多实际应用中是一个较平衡的方案，既减少锁争用，又避免大部分并发问题。
下表简要概括了常见隔离级别与会遇到的问题：
| 隔离级别 | 脏读 | 不可重复读 | 幻读 | 丢失更新 |
|---|
| READ UNCOMMITTED | 可能 | 可能 | 可能 | 可能 |
| READ COMMITTED (默认) | 否 | 可能 | 可能 | 可能 |
| REPEATABLE READ | 否 | 否 | 可能 | 否 |
| SERIALIZABLE | 否 | 否 | 否 | 否 |
| SNAPSHOT | 否 | 否 | 否 | 否（*） |
说明：
在 SNAPSHOT 隔离级别下，通过行版本控制机制避免大多数并发冲突，但一些业务逻辑层面的“逻辑冲突”仍有可能发生，需要进一步使用乐观并发控制或显式锁来处理。
示例：理解并发读取、更新与回滚
假设我们有一个简单的 Customer 表，包含以下字段：
| CustomerID | CustomerCode | CustomerName |
|---|
| 1 | Code_1 | 张三 |
| 2 | Code_2 | 李四 |
| ... | ... | ... |
测试数据
-- 1. 首先创建测试表
CREATE TABLE Customer (
CustomerID INT PRIMARY KEY,
CustomerCode VARCHAR(10),
CustomerName VARCHAR(50)
);
-- 2. 插入测试数据
INSERT INTO Customer VALUES (1, 'Code_1', '张三');
INSERT INTO Customer VALUES (2, 'Code_2', '李四');
-- 窗口 1 (事务 1):
BEGIN TRANSACTION;
-- 先读取初始值
SELECT CustomerCode FROM Customer WHERE CustomerID = 1;
-- 应该显示 Code_1
-- 第一次更新
UPDATE Customer
SET CustomerCode = 'Code_101'
WHERE CustomerID = 1;
-- 模拟长时间操作
WAITFOR DELAY '00:00:10';
-- 第二次更新
UPDATE Customer
SET CustomerCode = 'Code_1101'
WHERE CustomerID = 1;
-- 最后回滚所有操作
ROLLBACK TRANSACTION;
-- 或者 COMMIT TRANSACTION; 如果想要提交更改
-- 窗口 2 (事务 2):
-- 可以设置不同的隔离级别来观察行为差异
-- 使用 READ UNCOMMITTED (会看到未提交的更改)
SET TRANSACTION ISOLATION LEVEL READ UNCOMMITTED;
BEGIN TRANSACTION;
-- 第一次读取
SELECT CustomerCode FROM Customer WHERE CustomerID = 1;
-- 等待几秒后再次读取
WAITFOR DELAY '00:00:05';
-- 第二次读取
SELECT CustomerCode FROM Customer WHERE CustomerID = 1;
-- 再等待几秒
WAITFOR DELAY '00:00:05';
-- 第三次读取
SELECT CustomerCode FROM Customer WHERE CustomerID = 1;
COMMIT TRANSACTION;
-- 或者使用 READ COMMITTED (默认级别，只能看到已提交的更改)
SET TRANSACTION ISOLATION LEVEL READ COMMITTED;
BEGIN TRANSACTION;
-- 重复上述查询操作
SELECT CustomerCode FROM Customer WHERE CustomerID = 1;
WAITFOR DELAY '00:00:05';
SELECT CustomerCode FROM Customer WHERE CustomerID = 1;
WAITFOR DELAY '00:00:05';
SELECT CustomerCode FROM Customer WHERE CustomerID = 1;
COMMIT TRANSACTION;
-- 使用 SNAPSHOT 隔离级别前需要先启用数据库的SNAPSHOT功能
ALTER DATABASE testdb
SET ALLOW_SNAPSHOT_ISOLATION ON;
-- 然后可以使用 SNAPSHOT 隔离级别
SET TRANSACTION ISOLATION LEVEL SNAPSHOT;
BEGIN TRANSACTION;
-- 重复上述查询操作
SELECT CustomerCode FROM Customer WHERE CustomerID = 1;
WAITFOR DELAY '00:00:05';
SELECT CustomerCode FROM Customer WHERE CustomerID = 1;
WAITFOR DELAY '00:00:05';
SELECT CustomerCode FROM Customer WHERE CustomerID = 1;
COMMIT TRANSACTION;
当两个事务同时访问 CustomerID = 1 的记录时可能发生如下场景：
事务 1 先读取到 CustomerCode = Code_1。
事务 1 更新 CustomerCode 到 Code_101 并在此事务中保持锁，执行耗时约 10 秒。
事务 2 此时读取到更新后的 Code_101（若在 READ COMMITTED 级别下，需要事务 1 提交后才可见，否则就需要 SNAPSHOT 或其他机制）。
事务 1 在 10 秒后再次更新 CustomerCode 为 Code_1101。
事务 2 重新读取数据，得到了新的 Code_1101。
事务 1 最后决定回滚（ROLLBACK），会将 CustomerCode 恢复到初始值 Code_1。
事务 2 若再次读取，就会发现 Code_1。
如果应用不想让普通用户见到“中间的更新值”，就需要让读取操作只读取已经提交的数据，这就依赖于我们选择的事务隔离级别。如果隔离级别过低，例如 READ UNCOMMITTED，就可能出现事务 2 先读到事务 1 的未提交更新，最后又发现实际已经回滚的数据，从而产生数据不一致的问题。
小结
并发是多用户环境下数据库系统必须解决的问题。
不同的并发问题包括：丢失更新、脏读、不可重复读和幻读。它们在不同场景下给数据一致性带来不同挑战。
SQL Server 提供了多种事务隔离级别（从 READ UNCOMMITTED 到 SERIALIZABLE 以及 SNAPSHOT），分别在性能和一致性上做出了不同的权衡。
实际应用中需要结合具体业务需求和系统压力，选择恰当的隔离级别与并发控制技术（如锁管理、行版本控制、乐观并发控制等），才能在高并发环境下既保证数据一致性又维持良好的性能表现。
希望本文能帮助你更深入地理解 SQL Server 中的并发原理和常见问题。在后续探讨中，可以结合实际业务逻辑与测试案例来进一步验证哪种隔离级别或并发控制手段最为合适。祝你在数据库并发处理方面取得更加理想的性能与一致性！
该文章在 2024/12/24 9:49:04 编辑过
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