转账不翻车、并发不干扰，PostgreSQL的ACID特性到底有啥魔法？

用户4099322502122025-10-04 13:51

1. 什么是ACID？

ACID是数据库事务的四个核心特性，是保证数据可靠性和一致性的基石。这四个字母分别代表：

  • 原子性（Atomicity）：事务是"不可分割的最小单位"，要么完全执行（Commit），要么完全不执行（Rollback）；
  • 一致性（Consistency）：事务执行前后，数据库始终处于"合法状态"（满足所有约束条件）；
  • 隔离性（Isolation）：多个并发事务之间"互不干扰"，每个事务都像独自在数据库中运行；
  • 持久性（Durability） ：事务提交后，修改会永久保存，即使系统崩溃也不会丢失。

PostgreSQL作为关系型数据库的佼佼者，通过事务日志（WAL） 、MVCC（多版本并发控制） 、锁机制等技术，完整实现了ACID特性。

2. 原子性：要么全做，要么全不做

原子性是事务的"灵魂"------它保证了复杂操作的"整体性"。比如转账业务中，"扣减A账户余额"和"增加B账户余额"必须同时成功或同时失败，不能出现"钱扣了但没到账"的情况。

2.1 事务的开始与结束

PostgreSQL中，事务通过BEGIN（或START TRANSACTION）开启，COMMIT提交（确认修改），ROLLBACK回滚（撤销所有修改）：

sql 复制代码 
-- 开启事务
BEGIN;
-- 执行操作：扣减A账户200元
UPDATE accounts SET balance = balance - 200 WHERE id = 1;
-- 执行操作：增加B账户200元
UPDATE accounts SET balance = balance + 200 WHERE id = 2;
-- 提交事务（修改生效）
COMMIT;

如果中间任何一步出错（比如B账户不存在），PostgreSQL会自动回滚整个事务，所有修改都会被撤销。

2.2 回滚与保存点（Savepoint）

当事务需要"部分回滚"时，可以用保存点（Savepoint）。比如，在一个长事务中，你可能想尝试某个操作，失败后只回滚该操作，而保留之前的修改：

sql 复制代码 
BEGIN;
-- 第一步：扣减A账户200元（成功）
UPDATE accounts SET balance = balance - 200 WHERE id = 1;
-- 创建保存点sp1
SAVEPOINT sp1;
-- 第二步：尝试给C账户转200元（失败，C账户不存在）
UPDATE accounts SET balance = balance + 200 WHERE id = 3;
-- 回滚到保存点sp1（仅撤销第二步）
ROLLBACK TO sp1;
-- 调整操作：给B账户转200元（成功）
UPDATE accounts SET balance = balance + 200 WHERE id = 2;
-- 提交事务（最终A扣200，B加200）
COMMIT;

保存点的作用是将原子性"细分"，但整个事务依然保持原子性------只有COMMIT后，所有修改才会永久生效。

2. 一致性：从"合法状态"到"合法状态"

一致性是指事务执行前后，数据库必须满足所有"数据完整性约束"。这些约束包括：

  • 主键约束（Primary Key）：确保每行数据的唯一性；
  • 外键约束（Foreign Key） ：确保关联表的数据一致性（比如订单表的user_id必须存在于用户表）；
  • Check约束 ：确保字段值符合自定义规则（比如balance >= 0）；
  • 非空约束（NOT NULL）：确保字段不存空值。

2.1 约束的"强制检查"

PostgreSQL会在事务执行每个修改操作 时自动检查约束。比如，当你尝试插入一条balance=-100的记录时：

sql 复制代码 
-- 尝试插入非法数据（balance为负）
INSERT INTO accounts (user_id, balance) VALUES (3, -100);

PostgreSQL会立即抛出错误：

sql 复制代码 
ERROR:  check constraint "accounts_balance_check" violated by row

此时事务会进入"终止状态"，必须通过ROLLBACK撤销所有修改，才能继续操作。

2.2 一致性的"双重保障"

一致性是应用层+数据库层共同作用的结果：

  • 应用层：在数据进入数据库前，先验证合法性（比如前端检查"转账金额不能为负"）；
  • 数据库层：通过约束强制拦截非法数据，避免"脏数据"进入系统。

3. 隔离性：并发事务的"互不干扰"

当多个用户同时操作数据库时，隔离性保证每个事务"看不到"其他事务的中间状态。PostgreSQL通过隔离级别和**MVCC（多版本并发控制）**实现这一特性。

3.1 隔离级别的"四种境界"

PostgreSQL支持四种隔离级别（从弱到强）：

隔离级别 脏读（Dirty Read） 不可重复读（Non-repeatable Read） 幻读（Phantom Read）
读未提交（Read Uncommitted） 允许 允许 允许
读已提交（Read Committed） 禁止 允许 允许
可重复读（Repeatable Read） 禁止 禁止 禁止
串行化（Serializable） 禁止 禁止 禁止

注意 ：PostgreSQL的默认隔离级别是读已提交（Read Committed），这是"性能与一致性的平衡选择"。

3.2 隔离级别的"实战演示"

我们用一个简单的例子，看不同隔离级别的行为差异：

场景：查询账户余额

假设accounts表中有一条记录：id=1, balance=1000。

（1）读已提交（默认）
sql 复制代码 
-- 事务A（读已提交）
BEGIN;
-- 第一次查询：得到1000
SELECT balance FROM accounts WHERE id=1;
-- 此时事务B执行：UPDATE accounts SET balance=1500 WHERE id=1; COMMIT;
-- 第二次查询：得到1500（不可重复读）
SELECT balance FROM accounts WHERE id=1;
COMMIT;

结论：读已提交级别下，每个语句都会读取"最新的已提交数据"，因此会出现"不可重复读"。

（2）可重复读
sql 复制代码 
-- 事务A（可重复读）
BEGIN TRANSACTION ISOLATION LEVEL REPEATABLE READ;
-- 第一次查询：得到1000（快照生成）
SELECT balance FROM accounts WHERE id=1;
-- 事务B执行UPDATE并提交
-- 第二次查询：依然得到1000（快照一致）
SELECT balance FROM accounts WHERE id=1;
COMMIT;

结论：可重复读级别下，事务会基于"开始时的快照"进行所有查询，避免了不可重复读和幻读。

（3）串行化
sql 复制代码 
-- 事务A（串行化）
BEGIN TRANSACTION ISOLATION LEVEL SERIALIZABLE;
SELECT balance FROM accounts WHERE id=1; -- 1000
-- 事务B尝试UPDATE accounts SET balance=1500 WHERE id=1;
-- 此时事务B会被阻塞，直到事务A提交或回滚
COMMIT;

结论：串行化级别下，事务会"串行执行"，完全避免所有并发问题，但性能最低（适合对一致性要求极高的场景，比如金融交易）。

3.3 MVCC："多版本数据"的魔法

PostgreSQL的隔离性依赖MVCC（多版本并发控制）。它的核心思想是：

  • 每个修改操作都会生成"新版本数据"，而不是直接覆盖旧版本；
  • 事务根据"快照（Snapshot）"读取数据------快照包含事务开始时所有"已提交的数据版本"；
  • 旧版本数据会在"没有事务引用"时被自动清理（通过VACUUM）。

比如，当事务B修改balance为1500时，PostgreSQL会：

  1. 保留旧版本（balance=1000）；
  2. 生成新版本（balance=1500）；
  3. 事务A的快照依然指向旧版本，因此看不到事务B的修改。

4. 持久性：提交后的数据"永不丢失"

持久性是指事务提交后，修改会永久保存，即使系统崩溃也不会丢失。PostgreSQL通过**WAL（Write-Ahead Logging，预写日志）**实现这一特性。

4.1 WAL的"预写原则"

WAL的核心逻辑是：所有修改必须先写入日志，再写入数据文件。具体流程如下：

  1. 事务执行UPDATE操作时，PostgreSQL先将修改内容写入WAL日志（顺序写入，速度快）；
  2. WAL日志会被同步到磁盘 （通过fsync调用，保证日志不丢失）；
  3. 定期将WAL中的修改"刷入"数据文件（通过Checkpoint机制）。

即使系统突然崩溃（比如断电），重启后PostgreSQL会：

  • 读取WAL日志；
  • 重放所有"已提交但未刷入数据文件"的修改；
  • 回滚所有"未提交"的修改。

4.2 Checkpoint："缩短恢复时间"的关键

Checkpoint是PostgreSQL定期执行的"磁盘同步操作"，它会：

  1. 将所有"脏页"（修改过但未写入数据文件的内存页）写入数据文件；
  2. 在WAL日志中标记一个"检查点"，表示"之前的修改已安全写入磁盘"。

这样，当系统崩溃时，PostgreSQL只需要重放检查点之后的WAL日志，大大减少恢复时间。

5. 实战：用ACID保障"转账业务"

我们用一个经典的"转账场景"，演示如何用ACID特性保证数据正确性：

5.1 准备工作

首先创建账户表（包含Check约束，保证余额非负）：

sql 复制代码 
-- 创建账户表
CREATE TABLE accounts (
    id SERIAL PRIMARY KEY,
    user_id INT NOT NULL,
    balance NUMERIC(10,2) NOT NULL CHECK (balance >= 0)
);

-- 插入测试数据：用户1有1000元，用户2有500元
INSERT INTO accounts (user_id, balance) VALUES (1, 1000.00), (2, 500.00);

5.2 转账事务

用户1给用户2转200元，事务必须保证：

  • 原子性：要么"用户1扣200+用户2加200"，要么都不执行；
  • 一致性：转账后双方余额都非负；
  • 隔离性：并发转账时，看不到对方的中间状态；
  • 持久性：转账成功后，数据永久保存。
sql 复制代码 
-- 开启转账事务
BEGIN;
-- 步骤1：扣减用户1的余额
UPDATE accounts SET balance = balance - 200.00 WHERE user_id = 1;
-- 步骤2：增加用户2的余额
UPDATE accounts SET balance = balance + 200.00 WHERE user_id = 2;
-- 步骤3：检查是否有错误（比如用户1余额不足）
-- 如果一切正常，提交事务
COMMIT;

5.3 异常处理

如果用户1的余额不足（比如只有100元），步骤1会触发Check约束错误：

sql 复制代码 
ERROR:  check constraint "accounts_balance_check" violated by row

此时事务会自动终止，必须通过ROLLBACK撤销所有修改：

sql 复制代码 
ROLLBACK;

6. 课后Quiz：巩固ACID知识

问题1：什么是原子性？PostgreSQL如何保证原子性？

答案 ：原子性是事务要么全做要么全不做。PostgreSQL通过ROLLBACK（回滚）和Savepoint（保存点）实现原子性------当事务出错时，回滚所有修改；保存点允许部分回滚，但整个事务依然原子。

问题2：PostgreSQL的默认隔离级别是什么？它能避免哪些并发问题？

答案 ：默认隔离级别是读已提交（Read Committed）。它能避免脏读，但不能避免不可重复读和幻读。

问题3：持久性是如何通过WAL实现的？

答案：WAL要求所有修改先写入日志（同步到磁盘），再写入数据文件。即使系统崩溃，重启后PostgreSQL会重放WAL日志中的未完成修改，保证数据不丢失。

问题4：假设你在开发一个电商系统，用户下订单时需要"扣减库存"和"创建订单"，如何用事务保证原子性？

答案：将两个操作包裹在一个事务中：

sql 复制代码 
BEGIN;
-- 扣减库存
UPDATE products SET stock = stock - 1 WHERE id = 100;
-- 创建订单
INSERT INTO orders (user_id, product_id) VALUES (1, 100);
COMMIT;

如果任何一步出错，ROLLBACK会撤销所有修改，避免"库存扣了但订单没创建"的情况。

7. 常见报错及解决

报错1：current transaction is aborted, commands ignored until end of transaction block

原因 ：事务中某条语句出错（比如违反约束），导致事务进入"终止状态"。 解决 ：执行ROLLBACK撤销所有修改，再重新执行正确的语句。 预防：在应用层捕获错误，及时回滚事务。

报错2：could not serialize access due to read/write dependencies among transactions

原因 ：使用Serializable隔离级别时，并发事务存在"读写依赖"，无法串行执行。 解决 ：重试事务，或降低隔离级别到Repeatable Read。 预防 ：避免在高并发场景使用Serializable级别。

报错3：check constraint "xxx" violated by row

原因 ：修改操作违反了Check约束（比如余额为负）。 解决 ：检查数据合法性，修改后重新执行。 预防：应用层先验证数据（比如前端检查"转账金额不能为负"）。

参考链接

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