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在現代數據庫應用程序中，并發是不可避免的，因為多個用戶或多個應用程序實例會同時訪問和更新相同的數據。高效地處理并發是數據庫管理系統（DBMS）必須面對的核心挑戰之一。若處理不當，將可能導致數據不一致或無法滿足性能需求。本文將詳細討論 SQL Server 中的并發、常見的并發問題，以及 SQL Server 提供的事務隔離級別來平衡性能與數據一致性。

什么是并發

并發是指多個事務（Transaction）或操作同時訪問或修改相同的數據。數據庫需要通過鎖（Lock）、事務隔離級別（Isolation Level）等機制，盡量減少并發沖突并確保數據一致性。

舉個簡單的例子：

• 用戶 A 和用戶 B 同時查看并更新同一個客戶表中的同一行數據。若這兩個更新發生沖突，可能會導致不一致的數據寫回數據庫。

為了避免此類沖突或保證沖突可控，需要了解 SQL Server 提供的多種隔離級別以及具體的并發問題類型。

常見的并發問題

當兩個或更多事務對同一行或同一數據集進行讀寫時，就可能出現以下幾種并發問題：

1. 丟失更新（Lost Update）

• 當兩個事務讀取到相同的記錄并先后修改該記錄時，最后一個提交的事務覆蓋了前一個事務提交的結果，導致前一個事務的更新內容被“丟失”。

• 場景示例：

  1) 事務 A 讀取某產品價格為 100 元，并打算減價 10 元。

  2) 事務 B 幾乎同一時間也讀取該產品價格為 100 元，并打算減價 5 元。

  3) 事務 A 將更新后的價格（90 元）寫回并提交。

  4) 事務 B 將更新后的價格（95 元）寫回并提交，把 A 的減價覆蓋掉，導致 A 的更新丟失。

2. 臟讀（Dirty Read）

• 當一個事務讀取到另一個事務尚未提交（或已經回滾）的數據時，就會產生臟讀。

• 若該事務最終回滾，則第一個事務讀到的那條“更新”實際上從未正式存在過，導致數據可能出現不一致。

• 場景示例：

  1) 事務 A 更新某客戶的信用額度為 10000 元，但尚未提交。

  2) 此時事務 B 讀取該客戶信用額度并發現是 10000 元，基于這個信息進行后續邏輯。

  3) 如果事務 A 最后回滾，信用額度繼續保持原有值 5000 元。B 相當于用了一條 “不存在的更新” 做決策。

3. 不可重復讀（Non-Repeatable Read）

• 在同一事務中，兩次讀取同一行時，若中間有別的事務更新了該行，就會出現前后讀取數據不一致的情況，即“同一個查詢在同一事務里，前后兩次讀取結果不一致”。

• 場景示例：

  1) 事務 A 兩次讀取同一個客戶的地址信息。

  2) 在 A 的兩次讀取之間，事務 B 修改了該地址信息。

  3) 事務 A 第一次讀到的是“北京市朝陽區”，第二次讀到的是“上海市浦東新區”，產生不可重復讀。

4. 幻讀（Phantom Read）

• 指在同一事務里，一次查詢和下一次“同樣的查詢”獲取到的結果集行數不一致，因為中間可能有其他事務插入或刪除符合查詢條件的新數據行，導致事務產生“幻覺”——仿佛多了一行或少了一行數據。

• 場景示例：

  1) 事務 A 使用 SELECT * FROM Orders WHERE Amount > 1000 讀取符合金額大于 1000 的訂單列表。

  2) 在事務 A 二次執行相同查詢之前，事務 B 插入了一條新訂單，金額也大于 1000。

  3) 事務 A 再次執行相同的查詢時，就會“發現”一條新行，好像出現了“幻影”數據。

事務隔離級別

為了應對上述并發問題，SQL Server 提供了多種隔離級別（Isolation Level），它們在性能與數據一致性之間做出了不同程度的權衡。常用的事務隔離級別包括：

1. 未提交讀（READ UNCOMMITTED）

• 允許臟讀，不會對讀取操作加任何鎖，性能最高，數據一致性最弱。

• 可能出現所有異常：臟讀、不可重復讀、幻讀和丟失更新。

2. 已提交讀（READ COMMITTED）（SQL Server 默認）

• 防止臟讀，會在讀取時加共享鎖，在讀取完后立即釋放。

• 無法防止不可重復讀、幻讀和丟失更新。

3. 可重復讀（REPEATABLE READ）

• 在事務開始后，對已讀取的數據行加鎖并持續到事務結束，防止其他事務修改這些數據行，從而避免不可重復讀和丟失更新。

• 可能仍會出現幻讀（因為沒有對“范圍”加鎖，可能有新行被插入）。

4. 可序列化（SERIALIZABLE）

• 在可重復讀的基礎上，還對“查詢范圍”加鎖，以防止新數據插入或現有數據刪除，徹底防止幻讀。

• 并發度最低，但保證最高的一致性。

5. 快照（SNAPSHOT）

• 在事務開始時，對數據庫進行一個一致性鏡像（版本），后續所有讀取操作基于這個版本，避免臟讀、不可重復讀和幻讀。

• 通過行版本控制減少鎖爭用，往往可以在高并發時提供更好的性能和一致性。

如何選擇合適的隔離級別

事務隔離級別的選擇往往需要在“讀一致性需求”和“性能需求”之間做出平衡：

• 如果對數據一致性要求極高（如財務系統），往往需要使用更嚴格的隔離級別（如 SERIALIZABLE 或 SNAPSHOT）。

• 如果對讀性能要求很高、對一致性容忍度相對較寬（如統計報表類場景），則可在 READ COMMITTED 或 READ UNCOMMITTED 之間進行考慮。

• SNAPSHOT 隔離級別在許多實際應用中是一個較平衡的方案，既減少鎖爭用，又避免大部分并發問題。

下表簡要概括了常見隔離級別與會遇到的問題：

說明：
在 SNAPSHOT 隔離級別下，通過行版本控制機制避免大多數并發沖突，但一些業務邏輯層面的“邏輯沖突”仍有可能發生，需要進一步使用樂觀并發控制或顯式鎖來處理。

示例：理解并發讀取、更新與回滾

假設我們有一個簡單的 Customer 表，包含以下字段：

測試數據

-- 1. 首先創建測試表  
CREATE TABLE Customer (  
    CustomerID INT PRIMARY KEY,  
    CustomerCode VARCHAR(10),  
    CustomerName VARCHAR(50)  
);  

-- 2. 插入測試數據  
INSERT INTO Customer VALUES (1, 'Code_1', '張三');  
INSERT INTO Customer VALUES (2, 'Code_2', '李四');  

-- 窗口 1 (事務 1):  
BEGIN TRANSACTION;  
    -- 先讀取初始值  
    SELECT CustomerCode FROM Customer WHERE CustomerID = 1;  
    -- 應該顯示 Code_1  

    -- 第一次更新  
    UPDATE Customer   
    SET CustomerCode = 'Code_101'  
    WHERE CustomerID = 1;  

    -- 模擬長時間操作  
    WAITFOR DELAY '00:00:10';  

    -- 第二次更新  
    UPDATE Customer   
    SET CustomerCode = 'Code_1101'  
    WHERE CustomerID = 1;  

    -- 最后回滾所有操作  
    ROLLBACK TRANSACTION;  
    -- 或者 COMMIT TRANSACTION; 如果想要提交更改  

-- 窗口 2 (事務 2):  
-- 可以設置不同的隔離級別來觀察行為差異  

-- 使用 READ UNCOMMITTED (會看到未提交的更改)  
SET TRANSACTION ISOLATION LEVEL READ UNCOMMITTED;  
BEGIN TRANSACTION;  
    -- 第一次讀取  
    SELECT CustomerCode FROM Customer WHERE CustomerID = 1;  
    -- 等待幾秒后再次讀取  
    WAITFOR DELAY '00:00:05';  
    -- 第二次讀取  
    SELECT CustomerCode FROM Customer WHERE CustomerID = 1;  
    -- 再等待幾秒  
    WAITFOR DELAY '00:00:05';  
    -- 第三次讀取  
    SELECT CustomerCode FROM Customer WHERE CustomerID = 1;  
COMMIT TRANSACTION;  

-- 或者使用 READ COMMITTED (默認級別，只能看到已提交的更改)  
SET TRANSACTION ISOLATION LEVEL READ COMMITTED;  
BEGIN TRANSACTION;  
    -- 重復上述查詢操作  
    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 隔離級別前需要先啟用數據庫的SNAPSHOT功能  
ALTER DATABASE testdb  
SET ALLOW_SNAPSHOT_ISOLATION ON;  

-- 然后可以使用 SNAPSHOT 隔離級別  
SET TRANSACTION ISOLATION LEVEL SNAPSHOT;  
BEGIN TRANSACTION;  
    -- 重復上述查詢操作  
    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;  

當兩個事務同時訪問 CustomerID = 1 的記錄時可能發生如下場景：

1. 事務 1 先讀取到 CustomerCode = Code_1。

2. 事務 1 更新 CustomerCode 到 Code_101 并在此事務中保持鎖，執行耗時約 10 秒。

3. 事務 2 此時讀取到更新后的 Code_101（若在 READ COMMITTED 級別下，需要事務 1 提交后才可見，否則就需要 SNAPSHOT 或其他機制）。

4. 事務 1 在 10 秒后再次更新 CustomerCode 為 Code_1101。

5. 事務 2 重新讀取數據，得到了新的 Code_1101。

6. 事務 1 最后決定回滾（ROLLBACK），會將 CustomerCode 恢復到初始值 Code_1。

7. 事務 2 若再次讀取，就會發現 Code_1。

如果應用不想讓普通用戶見到“中間的更新值”，就需要讓讀取操作只讀取已經提交的數據，這就依賴于我們選擇的事務隔離級別。如果隔離級別過低，例如 READ UNCOMMITTED，就可能出現事務 2 先讀到事務 1 的未提交更新，最后又發現實際已經回滾的數據，從而產生數據不一致的問題。

小結

• 并發是多用戶環境下數據庫系統必須解決的問題。

• 不同的并發問題包括：丟失更新、臟讀、不可重復讀和幻讀。它們在不同場景下給數據一致性帶來不同挑戰。

• SQL Server 提供了多種事務隔離級別（從 READ UNCOMMITTED 到 SERIALIZABLE 以及 SNAPSHOT），分別在性能和一致性上做出了不同的權衡。

• 實際應用中需要結合具體業務需求和系統壓力，選擇恰當的隔離級別與并發控制技術（如鎖管理、行版本控制、樂觀并發控制等），才能在高并發環境下既保證數據一致性又維持良好的性能表現。

希望本文能幫助你更深入地理解 SQL Server 中的并發原理和常見問題。在后續探討中，可以結合實際業務邏輯與測試案例來進一步驗證哪種隔離級別或并發控制手段最為合適。祝你在數據庫并發處理方面取得更加理想的性能與一致性！