数据库事务

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数据库事务

1.JDBC处理事务

数据库事务是一组逻辑操作单元,使数据从一种状态变换到另一种状态。为确保数据库中数据的一致性,数据的操纵应当是离散的成组的逻辑单元,当它全部完成时,数据的一致性可以保持,而当这个单元中的一部分操作失败,整个事务应全部视为失败,所有从起点以后的操作应全部退到开始操作。

例如:A——B转帐,对应于如下两条sql语句。


update from account set money=money+100 where name='B';
update from account set money=money-100 where name='A';

 

有下面的数据表,存储了用户的ID号,用户名,密码以及账户余额:

数据库事务

现要用代码实现TOM给Jerry汇款500元的事务操作。

关于事务:

1.如果多个操作,每个操作都是使用自己的单独的操作,则无法保证事务。

2.具体步骤:

1).事务操作开始前,开始事务:取消Connection的默认提交行为:connection.setAutoCommit(false);

2).如果事务的操作都成功,则提交事务:connection.commit();

3).若出现异常,则在catch块中回滚事务:connection.rollback();

示例代码:


package com.test.jdbc;

import java.sql.Connection;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.SQLException;

import org.junit.Test;

public class TransactionTest {
  
  @Test
  public void testTransaction() throws SQLException {
    Connection connection = null;
    try{
      //为sql获得数据库的同一个连接
      connection=JDBCTools.getConnection();
      //开始事务,取消默认提交
      connection.setAutoCommit(false);
      String sql="UPDATE USERS SET BALANCE ="+"BALANCE-500 WHERE ID=1";
      update(connection,sql);
      //异常
      int i=10/0;
      sql="UPDATE USERS SET BALANCE ="+"BALANCE+500 WHERE ID=2";
      update(connection,sql);
      //提交事务
      connection.commit();
    }catch(Exception e){
      e.printStackTrace();
      try{
        //若遭遇异常,事务回滚
        connection.rollback();
      }catch(Exception eq){
        eq.printStackTrace();
      }
    }finally{
      JDBCTools.release(null, null, connection);
    }
  }
  public void update(Connection connection,String sql,Object ... args){
    PreparedStatement prepareStatement=null;
    try{
      prepareStatement=connection.prepareStatement(sql);
      for(int i=0;iargs.length;i++){
        prepareStatement.setObject(i+1,args[i]);
      }
      prepareStatement.executeUpdate();
    }catch(Exception e){
      e.printStackTrace();
    }finally{
      JDBCTools.release(null, prepareStatement, connection);
    }
  }

}

2.数据库的隔离级别

多个线程开启各自事务操作数据库中数据时,数据库系统要负责隔离操作,以保证各个线程在获取数据时的准确性。

2.1 事务不考虑隔离性可能会引发的问题

如果事务不考虑隔离性,可能会引发如下问题:

①脏读:脏读指一个事务读取了另外一个事务未提交的数据。

这是非常危险的,假设A向B转帐100元,对应sql语句如下所示:


update account set money=money+100 where name='B';    
update account set money=money-100 where name='A';

当第1条sql执行完,第2条还没执行(A未提交时),如果此时B查询自己的帐户,就会发现自己多了100元钱。如果A等B走后再回滚,B就会损失100元。  

②不可重复读

不可重复读指在一个事务内读取表中的某一行数据,多次读取结果不同。
例如银行想查询A帐户余额,第一次查询A帐户为200元,此时A向帐户内存了100元并提交了,银行接着又进行了一次查询,此时A帐户为300元了。银行两次查询不一致,可能就会很困惑,不知道哪次查询是准的。

不可重复读和脏读的区别是,脏读是读取前一事务未提交的脏数据,不可重复读是重新读取了前一事务已提交的数据。

很多人认为这种情况就对了,无须困惑,当然是后面的为准。我们可以考虑这样一种情况,比如银行程序需要将查询结果分别输出到电脑屏幕和写到文件中,结果在一个事务中针对输出的目的地,进行的两次查询不一致,导致文件和屏幕中的结果不一致,银行工作人员就不知道以哪个为准了。

③幻读

幻读是指在一个事务内读取到了别的事务插入的数据,导致前后读取不一致。
如丙存款100元未提交,这时银行做报表统计account表中所有用户的总额为500元,然后丙提交了,这时银行再统计发现帐户为600元了,造成虚读同样会使银行不知所措,到底以哪个为准。

2.2 事务隔离性的设置语句

MySQL数据库共定义了四种隔离级别:

  • Serializable(串行化):可避免脏读、不可重复读、虚读情况的发生。
  • Repeatable read(可重复读):可避免脏读、不可重复读情况的发生。
  • Read committed(读已提交):可避免脏读情况发生。
  • Read uncommitted(读未提交):最低级别,以上情况均无法保证。
  •  

    3.批量处理

    在实际的项目开发中,有时候需要向数据库发送一批SQL语句执行,这时应避免向数据库一条条的发送执行,而应采用JDBC的批处理机制,以提升执行效率。JDBC实现批处理有两种方式:statement和preparedstatement。

    3.1 使用Statement完成批处理

    ①使用Statement对象添加要批量执行SQL语句,如下:

    
    1.Statement.addBatch(sql1);2 Statement.addBatch(sql2);3 Statement.addBatch(sql3);
    

    ②执行批处理SQL语句:Statement.executeBatch();
    ③清除批处理命令:Statement.clearBatch();

    示例代码:

    
    package me.gacl.demo;
    
    import java.sql.Connection;
    import java.sql.ResultSet;
    import java.sql.Statement;
    import me.gacl.utils.JdbcUtils;
    import org.junit.Test;
     
    public class JdbcBatchHandleByStatement {
    
        @Test
        public void testJdbcBatchHandleByStatement(){
            Connection conn = null;
            Statement st = null;
            ResultSet rs = null;
            try{
                conn = JdbcUtils.getConnection();
                String sql1 = "insert into testbatch(id,name) values(1,'aaa')";
                String sql2 = "insert into testbatch(id,name) values(2,'bbb')";
                String sql3 = "insert into testbatch(id,name) values(3,'CCC')";
                String sql4 = "insert into testbatch(id,name) values(4,'DDD')";
                String sql5 = "update testbatch set name='gacl' where id=1";
                String sql6 = "insert into testbatch(id,name) values(5,'FFF')";
                String sql7 = "delete from testbatch where id=2";
                st = conn.createStatement();
                //添加要批量执行的SQL
                st.addBatch(sql1);
                st.addBatch(sql2);
                st.addBatch(sql3);
                st.addBatch(sql4);
                st.addBatch(sql5);
                st.addBatch(sql6);
                st.addBatch(sql7);
                //执行批处理SQL语句
                st.executeBatch();
                //清除批处理命令
                st.clearBatch();
            }catch (Exception e) {
                e.printStackTrace();
            }finally{
                JdbcUtils.release(conn, st, rs);
            }
        }
    }
    

     

    3.2 使用PreparedStatement完成批量处理

    示例代码:

    
    package me.gacl.demo;
    
    import java.sql.Connection;
    import java.sql.PreparedStatement;
    import java.sql.ResultSet;
    import me.gacl.utils.JdbcUtils;
    import org.junit.Test;
    
    public class JdbcBatchHandleByPrepareStatement {
    
        @Test
        public void testJdbcBatchHandleByPrepareStatement(){
            long starttime = System.currentTimeMillis();
            Connection conn = null;
            PreparedStatement st = null;
            ResultSet rs = null;
            
            try{
                conn = JdbcUtils.getConnection();
                String sql = "insert into testbatch(id,name) values(?,?)";
                st = conn.prepareStatement(sql);
                for(int i=1;i1000008;i++){  //i=1000  2000
                    st.setInt(1, i);
                    st.setString(2, "aa" + i);
                    st.addBatch();
                    if(i%1000==0){
                        st.executeBatch();
                        st.clearBatch();
                    }
                }
                st.executeBatch();
            }catch (Exception e) {
                e.printStackTrace();
            }finally{
                JdbcUtils.release(conn, st, rs);
            }
            long endtime = System.currentTimeMillis();
            System.out.println("程序花费时间:" + (endtime-starttime)/1000 + "秒!!");
        }
    }
    

     

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