并发操作带来的数据不一致性有哪些

这篇文章主要介绍了并发操作带来的数据不一致性有哪些，具有一定借鉴价值，感兴趣的朋友可以参考下，希望大家阅读完这篇文章之后大有收获，下面让小编带着大家一起了解一下。

并发操作带来的数据不一致性包括三类：丢失修改、不可重复读和读"脏"数据。避免不一致性的方法和技术就是并发控制，最常用的技术是封锁技术；也可以用其他技术，例如在分布式数据库系统中可以采用时间戳方法来进行并发控制。

并发操作带来的数据不一致性包括三类：丢失修改、不可重复读和读"脏"数据。

1、丢失修改（Lost Update）

两个事务T1和T2读入同一数据并修改,T2提交的结果破坏了（覆盖了）T1提交的结果，导致T1的修改被丢失。

2、不可重复读(Non -Repeatable Read)

不可重复读是指事务T1读取数据后，事务T2执行更新操作，使T1无法再现前一次读取结果。

3、读"脏"数据(Dirty Read)

读"脏"数据是指事务T1修改某一数据，并将其写回磁盘，事务T2读取同一数据后，T1由于某种原因被撤销，这时T1已修改过的数据恢复原值，T2读到的数据就与数据库中的数据不一致，则T2读到的数据就为"脏"数据，即不正确的数据。

用什么方法能避免各种不一致的情况？

避免不一致性的方法和技术就是并发控制，最常用的技术是封锁技术；也可以用其他技术，例如在分布式数据库系统中可以采用时间戳方法来进行并发控制。

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