1. 深入理解SERIALIZABLE隔离级别
在数据库管理系统中，事务隔离级别是控制并发事务如何相互影响的关键机制。PostgreSQL提供了多种隔离级别，其中SERIALIZABLE（可串行化）是最高级别，旨在提供最强的数据一致性保证。然而，许多开发者对SERIALIZABLE的工作原理存在误解，常常将其等同于“事务串行执行”，即认为并发事务会强制排队，一个接一个地执行。
实际上，SERIALIZABLE的真正含义是“串行等效性”（Serializable Equivalence）。这意味着，即使多个事务并发执行，数据库系统也会保证它们的最终结果与这些事务按照某种特定的串行顺序（即一个接一个地执行，没有并发）执行所产生的结果完全一致。如果并发执行无法找到一个等效的串行顺序，那么其中一个事务将被回滚，并抛出“串行化失败”（serialization failure）错误。
这种机制的优势在于，它能有效防止所有并发异常，如脏读（Dirty Reads）、不可重复读（Non-repeatable Reads）、幻读（Phantom Reads）以及更复杂的写偏差（Write Skew）等。
2. 区分“串行等效性”与“串行执行”
用户常有的误解在于将SERIALIZABLE理解为SERIALIZED（被串行化）。为了澄清这一点，我们来看一个具体的例子。
假设我们有一个customers表，其中包含name和balance字段。考虑以下两个Python脚本（使用psycopg2库模拟）：
事务1 (transaction1.py):
import psycopg2
import time
# 假设 conn 和 cursor 已经建立并配置好
# cursor = conn.cursor()
cursor.execute("START TRANSACTION ISOLATION LEVEL SERIALIZABLE;")
cursor.execute("SELECT balance FROM customers WHERE name = '1'")
initial_balance = cursor.fetchall()[0][0]
print(f"Transaction 1: Initial balance for '1' is {initial_balance}")
time.sleep(10) # 模拟长时间操作
cursor.execute("COMMIT")
print("Transaction 1: Committed")事务2 (transaction2.py):
import psycopg2
# 假设 conn 和 cursor 已经建立并配置好
# cursor = conn.cursor()
cursor.execute("START TRANSACTION ISOLATION LEVEL SERIALIZABLE;")
cursor.execute("UPDATE customers SET balance = balance + 100 WHERE name = '1'")
print("Transaction 2: Updated balance for '1'")
cursor.execute("COMMIT")
print("Transaction 2: Committed")如果按照以下顺序执行：
- 启动 transaction1.py。
- 在 transaction1.py 进入 time.sleep(10) 期间，启动 transaction2.py。
许多人会预期 transaction2.py 会因为并发冲突而报错。然而，在PostgreSQL中，transaction2.py 会成功执行并提交，而 transaction1.py 也会在10秒后成功提交，不会有任何错误发生。
为什么没有报错？
这是因为PostgreSQL的SERIALIZABLE隔离级别识别出，尽管这两个事务并发执行，但存在一个等效的串行执行顺序，即：
- 事务1完全执行并提交 (读取初始余额)。
- 事务2完全执行并提交 (在事务1提交后更新余额)。
在这种串行顺序下，事务1读取的是更新前的余额，而事务2更新了余额。这与实际并发执行的结果是等效的：
- 事务1在开始时读取了用户'1'的初始余额。
- 事务2紧接着更新了用户'1'的余额。
- 事务2提交。
- 事务1在等待10秒后提交。
在这种情况下，事务1的读取操作并没有受到事务2更新的影响，因为它读取的是事务开始时的快照。事务2的更新操作也独立于事务1的睡眠时间。两个事务的最终效果与“事务1先完成，然后事务2完成”的串行执行结果完全一致，因此PostgreSQL不会报告串行化失败。
3. 何时会发生串行化失败？
虽然上述例子没有报错，但SERIALIZABLE隔离级别确实会在检测到无法找到等效串行顺序的并发操作时抛出错误。这通常发生在事务之间存在复杂的读写依赖关系，导致“循环依赖”或“写偏差”等异常时。
典型的串行化失败场景：
考虑以下场景，两个事务都试图基于某个条件进行更新，并且它们的更新操作相互依赖：
- 事务A: 读取账户X和账户Y的总和，如果总和大于某个阈值，则从账户X扣款。
- 事务B: 读取账户X和账户Y的总和，如果总和大于某个阈值，则从账户Y扣款。
如果两个事务几乎同时开始，都读取了相同的初始总和，并且都判断可以扣款。事务A扣款X，事务B扣款Y。如果两者都成功提交，那么最终的总和可能低于阈值，但两个事务都认为它们是在总和高于阈值时进行的扣款。这违反了串行等效性，因为无法找到一个串行顺序使得两个事务都能成功且保持一致性。在这种情况下，PostgreSQL会检测到这种冲突，并回滚其中一个事务（通常是后提交的那个），抛出serialization_failure错误。
示例代码片段 (概念性，可能导致串行化失败):
-- 假设有两个账户 A 和 B，总额不能低于 200 -- 初始数据: accounts (id, balance) -> (1, 150), (2, 100) -- 当前总额: 250 -- 事务 A (TxA) START TRANSACTION ISOLATION LEVEL SERIALIZABLE
