1.ACID
事务(Transaction)是由一系列对系统中数据进行访问与更新的操作所组成的一一个程序
执行逻辑单元(Unit), 狭义上的事务特指数据库事务。一方面，当多个应用程序并发访
问数据库时，事务可以在这些应用程序之间提供---个隔离方法，以防止彼此的操作互相
干扰。另-方面，事务为数据库操作序列提供了一个从失败中恢复到正常状态的方法，
同时提供了数据库即使在异常状态下仍能保持数据--致性的方法。
事务具有四个特征，分别是原子性(Atomicity).- -致性 (Consistency)、隔离性(Isolation)
和持久性(Durability), 简称为事务的ACID特性。
原子性
事务的原子性是指事务必须是-一个原子的操作序列单元。事务中包含的各项操作在一-次
执行过程中，只允许出现以下两种状态之一。
●全部成功执行。
●全部不执行。
任何--项操作失败都将导致整个事务失败，同时其他已经被执行的操作都将被撤销并回
滚，只有所有的操作全部成功，整个事务才算是成功完成。
--致性
事务的一-致性是指事务的执行不能破坏数据库数据的完整性和一致性，一个事务在执行
之前和执行之后，数据库都必须处于一致性状态。 也就是说，事务执行的结果必须是使
数据库从一个- -致性状态转变到另-一个一致性状态，因此当数据库只包含成功事务提交
的结果时，就能说数据库处于--致性状态。而如果数据库系统在运行过程中发生故障，
有些事务尚未完成就被迫中断，这些未完成的事务对数据库所做的修改有一部分已写人
物理数据库，这时数据库就处于一种不正确的状态，或者说是不一致的状态 。
隔离性
事务的隔离性是指在并发环境中，并发的事务是相互隔离的，一个事务的执行不能被其
他事务干扰。也就是说，不同的事务并发操纵相同的数据时，每个事务都有各自完整的
数据空间，即一个事务内部的操作及使用的数据对其他并发事务是隔离的，并发执行的
各个事务之间不能互相干扰。
在标准SQL规范中，定义了4个事务隔离级别，不同的隔离级别对事务的处理不同，
如未授权读取、授权读取、可重复读取和串行化。
1>未授权读取.
未授权读取也被称为读未提交(Read Uncommitted)， 该隔离级别允许脏读取，其
隔离级别最低。换句话说，如果一个事务正在处理某一数据，并对其进行了更新，
但同时尚未完成事务，因此还没有进行事务提交;而与此同时，允许另-一个事务也
能够访问该数据。举个例子来说，事务A和事务B同时进行，事务A在整个执行
阶段，会将某数据项的值从1开始，做一系列加法操作(比如说加1操作)直到变
成10之后进行事务提交，此时，事务B能够看到这个数据项在事务A操作过程中
的所有中间值(如1变成2、2变成3等)，而对这一系列的中间值的读取就是未授
权读取。
2>授权读取.
授权读取也被称为读已提交(ReadCommitted)，它和未授权读取非常相近，唯一
的区别就是授权读取只允许获取已经被提交的数据。同样以上面的例子来说，事务
A和事务B同时进行，事务A进行与上述同样的操作，此时，事务B无法看到这
个数据项在事务A操作过程中的所有中间值，只能看到最终的10。另外，如果说
有一个事务C,和事务A进行非常类似的操作，只是事务C是将数据项从10加到.
20，此时事务B也同样可以读取到20，即授权读取允许不可重复读取。
3>可重复读取
可重复读取(Repeatable Read)， 简单地说，就是保证在事务处理过程中，多次读取
同一个数据时，其值都和事务开始时刻是一致的。因此该事务级别禁止了不可重复
读取和脏读取，但是有可能出现幻影数据。所谓幻影数据,就是指同样的事务操作，
在前后两个时间段内执行对同一个数据项的读取，可能出现不一-致的结果。在上面
的例子，可重复读取隔离级别能够保证事务B在第--次事务操作过程中，始终对数
据项读取到1，但是在下一-次事务操作中，即使事务B (注意，事务名字虽然相同，
但是指的是另一次事务操作)采用同样的查询方式，就可能会读取到10或20。
4>串行化
串行化(Serializable)是最严格的事务隔离级别。它要求所有事务都被串行执行，
即事务只能-一个接一个地进行处理，不能并发执行。
2.分布式事务
一个分布式事务可以看作是由多个分布式的操作序列组成的，例如上面例子中的取款服务和存款服务，通常可以把这一系列分布式的操作
序列称为子事务。因此，分布式事务也可以被定义为一种嵌套型的事务，同时也就具有
了ACID事务特性。但由于在分布式事务中，各个子事务的执行是分布式的，因此要实
现一种能够保证ACID特性的分布式事务处理系统就显得格外复杂。
对于本地事务处理或者是集中式的事务处理系统，很显然我们可以采用已经被实践证
明很成熟的ACID模型来保证数据的严格- - 致性。而在1.2.2 节中，我们也已经看到，
随着分布式事务的出现，传统的单机事务模型已经无法胜任。尤其是对于一个高访问
量、高并发的互联网分布式系统来说，如果我们期望实现--套严格满足ACID特性的
分布式事务，很可能出现的情况就是在系统的可用性和严格一致性之间出现冲突一
因为当我们要求分布式系统具有严格一致性时，很可能就需要牺牲掉系统的可用性。
但毋庸置疑的一-点是，可用性又是-一个所有消费者不允许我们讨价还价的系统属性，
比如说像淘宝网这样的在线购物网站,就要求它能够7x24小时不间断地对外提供服务，
而对于一- 致性，则更加是所有消费者对于一个软件系统的刚需。因此，在可用性和- -
致性之间永远无法存在-一个两全其美的方案，于是如何构建-一个兼顾可用性和一致性
的分布式系统成为了无数工程师探讨的难题，出现了诸如CAP和BASE这样的分布式
系统经典理论。