浅谈事务

1、事务是什么。

事务（Transaction）是并发控制的基本单位。所谓的事务，它是应用程序中一系列严密的操作，所有操作必须成功完成，否则在每个操作中所作的所有更改都会被撤消。也就是事务具有原子性，一个事务中的一系列的操作要么全部成功，要么一个都不做。

(数据库引擎innoDB是支持事务的(默认每一条sql语句为一个事务)，MyISAM不支持事务。)

在关系数据库中,一个事务可以是一条SQL语句、一组SQL语句或整个程序。

开启事务：Start Transaction

事务结束：End Transaction
提交事务：Commit Transaction
回滚事务：Rollback Transaction
在MySQL中，默认情况下，事务是自动提交的，也就是说，只要执行一条DML语句就开启了事物，并且提交了事务
以上的自动提交机制是可以关闭的
对t_user进行提交和回滚操作
提交操作(事务成功)
start transaction
DML语句
commit
mysql> start transaction;#手动开启事务
mysql> insert into t_user(name) values('pp');
mysql> commit;#commit之后即可改变底层数据库数据
mysql> select * from t_user;
+----+------+
| id | name |
+----+------+
| 1 | jay |
| 2 | man |
| 3 | pp |
+----+------+
3 rows in set (0.00 sec)
回滚操作(事务失败)
start transaction
DML语句
rollback

mysql> start transaction;
mysql> insert into t_user(name) values('yy');
mysql> rollback;
mysql> select * from t_user;
+----+------+
| id | name |
+----+------+
| 1 | jay |
| 2 | man |
| 3 | pp |
+----+------+
3 rows in set (0.00 sec)

设置事务隔离级别

方式一

可以在my.ini文件中使用transaction-isolation选项来设置服务器的缺省事务隔离级别。

该选项值可以是：

– READ-UNCOMMITTED

– READ-COMMITTED

– REPEATABLE-READ

– SERIALIZABLE

• 例如：

[mysqld]

transaction-isolation = READ-COMMITTED

方式二

通过命令动态设置隔离级别

• 隔离级别也可以在运行的服务器中动态设置，应使用SET TRANSACTION ISOLATION LEVEL语句。

• 其语法模式为：

SET [GLOBAL | SESSION] TRANSACTION ISOLATION LEVEL <isolation-level>

其中的<isolation-level>可以是：

– READ UNCOMMITTED

– READ COMMITTED

– REPEATABLE READ

– SERIALIZABLE

• 例如： SET TRANSACTION ISOLATION LEVEL REPEATABLE READ;

隔离级别的作用范围

• 事务隔离级别的作用范围分为两种：

– 全局级：对所有的会话有效

– 会话级：只对当前的会话有效

• 例如，设置会话级隔离级别为READ COMMITTED ：

mysql> SET TRANSACTION ISOLATION LEVEL READ COMMITTED；

或：

mysql> SET SESSION TRANSACTION ISOLATION LEVEL READ COMMITTED；

• 设置全局级隔离级别为READ COMMITTED ：

mysql> SET GLOBAL TRANSACTION ISOLATION LEVEL READ COMMITTED；

查看隔离级别

• 事务隔离级别的作用范围分为两种：

– 全局级：对所有的会话有效

– 会话级：只对当前的会话有效

• 例如，设置会话级隔离级别为READ COMMITTED ：

mysql> SET TRANSACTION ISOLATION LEVEL READ COMMITTED；

或：

mysql> SET SESSION TRANSACTION ISOLATION LEVEL READ COMMITTED；

• 设置全局级隔离级别为READ COMMITTED ：

mysql> SET GLOBAL TRANSACTION ISOLATION LEVEL READ COMMITTED；

事务运行的三种模式:
A:自动提交事务
每条单独的语句都是一个事务。每个语句后都隐含一个COMMIT。
B:显式事务
以BEGIN TRANSACTION显式开始，以COMMIT或ROLLBACK显式结束。
C:隐性事务
在前一个事务完成时，新事务隐式启动，但每个事务仍以COMMIT或ROLLBACK显式结束。

2、事务的特性。

如果一个数据库声称支持事务的操作，那么该数据库必须要具备以下四个特性（ACID）:

⑴ 原子性（Atomicity）

　　原子性是指事务包含的所有操作要么全部成功，要么全部失败回滚，这和前面两篇博客介绍事务的功能是一样的概念，因此事务的操作如果成功就必须要完全应用到数据库，如果操作失败则不能对数据库有任何影响。

⑵ 一致性（Consistency）

　　一致性是指事务必须使数据库从一个一致性状态变换到另一个一致性状态，也就是说一个事务执行之前和执行之后都必须处于一致性状态。

　　拿转账来说，假设用户A和用户B两者的钱加起来一共是5000，那么不管A和B之间如何转账，转几次账，事务结束后两个用户的钱相加起来应该还得是5000，这就是事务的一致性。

⑶ 隔离性（Isolation）

　　隔离性是当多个用户并发访问数据库时，比如操作同一张表时，数据库为每一个用户开启的事务，不能被其他事务的操作所干扰，多个并发事务之间要相互隔离。

　　即要达到这么一种效果：对于任意两个并发的事务T1和T2，在事务T1看来，T2要么在T1开始之前就已经结束，要么在T1结束之后才开始，这样每个事务都感觉不到有其他事务在并发地执行。

　关于事务的隔离性数据库提供了多种隔离级别，稍后会介绍到。

⑷ 持久性（Durability）

　　持久性是指一个事务一旦被提交了，那么对数据库中的数据的改变就是永久性的，即便是在数据库系统遇到故障的情况下也不会丢失提交事务的操作。

　　例如我们在使用JDBC操作数据库时，在提交事务方法后，提示用户事务操作完成，当我们程序执行完成直到看到提示后，就可以认定事务以及正确提交，即使这时候数据库出现了问题，也必须要将我们的事务完全执行完成，否则就会造成我们看到提示事务处理完毕，但是数据库因为故障而没有执行事务的重大错误。

原子性是事务隔离的基础，隔离性和持久性是手段，最终目的是为了保持数据的一致性

3、事务的并发问题。

当多个线程都开启事务操作数据库中的数据时，数据库系统要能进行隔离操作，以保证各个线程获取数据的准确性，在介绍数据库提供的各种隔离级别之前，我们先看看如果不考虑事务的隔离性，会发生的几种问题：

1，脏读

　　脏读是指在一个事务处理过程里读取了另一个未提交的事务中的数据。

　　当一个事务正在多次修改某个数据，而在这个事务中这多次的修改都还未提交，这时一个并发的事务来访问该数据，就会造成两个事务得到的数据不一致。例如：用户A向用户B转账100元，对应SQL命令如下

update account set money=money+100 where name=’B’; (此时A通知B)

update account set money=money - 100 where name=’A’;

　　当只执行第一条SQL时，A通知B查看账户，B发现确实钱已到账（此时即发生了脏读），而之后无论第二条SQL是否执行，只要该事务不提交，则所有操作都将回滚，那么当B以后再次查看账户时就会发现钱其实并没有转。

2，不可重复读

　　不可重复读是指在对于数据库中的某个数据，一个事务范围内多次查询却返回了不同的数据值，这是由于在查询间隔，被另一个事务修改并提交了。

　　例如事务T1在读取某一数据，而事务T2立马修改了这个数据并且提交事务给数据库，事务T1再次读取该数据就得到了不同的结果，发送了不可重复读。

　　不可重复读和脏读的区别是，脏读是某一事务读取了另一个事务未提交的脏数据，而不可重复读则是读取了前一事务提交的数据。

　　在某些情况下，不可重复读并不是问题，比如我们多次查询某个数据当然以最后查询得到的结果为主。但在另一些情况下就有可能发生问题，例如对于同一个数据A和B依次查询就可能不同，A和B就可能打起来了……

3，幻读

　　幻读是事务非独立执行时发生的一种现象。例如事务T1对一个表中所有的行的某个数据项做了从“1”修改为“2”的操作，这时事务T2又对这个表中插入了一行数据项，而这个数据项的数值还是为“1”并且提交给数据库。而操作事务T1的用户如果再查看刚刚修改的数据，会发现还有一行没有修改，其实这行是从事务T2中添加的，就好像产生幻觉一样，这就是发生了幻读。

　　幻读和不可重复读都是读取了另一条已经提交的事务（这点就脏读不同），所不同的是不可重复读查询的都是同一个数据项，而幻读针对的是一批数据整体（比如数据的个数）。

4，丢失更新

如果两个事务A和B都要更新数据库一个字段，并同时获得相同数据，然后在各自事务中同时修改了该数据，那么先提交的事务A更新会被后提交事务B的更新给覆盖掉，这种情况事务A的更新就被覆盖掉了、丢失了。

小结：不可重复读的和幻读很容易混淆，不可重复读侧重于修改，幻读侧重于新增或删除。解决不可重复读的问题只需锁住满足条件的行，解决幻读需要锁表。

数据库为我们提供的四种隔离级别：

　　① Serializable (串行化)：可避免脏读、不可重复读、幻读的发生。

　　② Repeatable read (可重复读)：可避免脏读、不可重复读的发生。

　　③ Read committed (读已提交)：可避免脏读的发生。

　　④ Read uncommitted (读未提交)：最低级别，任何情况都无法保证

√: 可能出现 ×: 不会出现

	脏读	不可重复读	幻读
Read uncommitted	√	√	√
Read committed	×	√	√
Repeatable read	×	×	√
Serializable	×	×	×

Read uncommitted 读未提交

公司发工资了，领导把5000元打到singo的账号上，但是该事务并未提交，而singo正好去查看账户，发现工资已经到账，是5000元整，非常高兴。可是不幸的是，领导发现发给singo的工资金额不对，是2000元，于是迅速回滚了事务，修改金额后，将事务提交，最后singo实际的工资只有 2000元，singo空欢喜一场。

出现上述情况，即我们所说的脏读，两个并发的事务，“事务A：领导给singo发工资”、“事务B：singo查询工资账户”，事务B读取了事务A尚未提交的数据。

当隔离级别设置为Read uncommitted 时，就可能出现脏读，如何避免脏读，请看下一个隔离级别。

Read committed 读提交

singo拿着工资卡去消费，系统读取到卡里确实有2000元，而此时她的老婆也正好在网上转账，把singo工资卡的2000元转到另一账户，并在 singo之前提交了事务，当singo扣款时，系统检查到singo的工资卡已经没有钱，扣款失败，singo十分纳闷，明明卡里有钱，为何......

出现上述情况，即我们所说的不可重复读，两个并发的事务，“事务A：singo消费”、“事务B：singo的老婆网上转账”，事务A事先读取了数据，事务B紧接了更新了数据，并提交了事务，而事务A再次读取该数据时，数据已经发生了改变。

当隔离级别设置为Read committed 时，避免了脏读，但是可能会造成不可重复读。

大多数数据库的默认级别就是Read committed，比如Sql Server , Oracle。如何解决不可重复读这一问题，请看下一个隔离级别。

Repeatable read 重复读

在对于数据库中的某个数据，一个事务范围内多次查询却返回了不同的数据值，这是由于在查询间隔，被另一个事务修改并提交了。

当隔离级别设置为Repeatable read 时，可以避免不可重复读。当singo拿着工资卡去消费时，一旦系统开始读取工资卡信息（即事务开始），singo的老婆就不可能对该记录进行修改，也就是singo的老婆不能在此时转账。

虽然Repeatable read避免了不可重复读，但还有可能出现幻读。

singo的老婆工作在银行部门，她时常通过银行内部系统查看singo的信用卡消费记录。有一天，她正在查询到singo当月信用卡的总消费金额（select sum(amount) from transaction where month = 本月）为80元，而singo此时正好在外面胡吃海塞后在收银台买单，消费1000元，即新增了一条1000元的消费记录（insert transaction ... ），并提交了事务，随后singo的老婆将singo当月信用卡消费的明细打印到A4纸上，却发现消费总额为1080元，singo的老婆很诧异，以为出现了幻觉，幻读就这样产生了。

注：Mysql的默认隔离级别就是Repeatable read。

不可重复读和脏读的区别是：脏读是某一事务读取了另一个事务未提交的脏数据，而不可重复读则是读取了前一事务提交的数据。

Serializable 序列化（串行化）

Serializable 是最高的事务隔离级别，同时代价也花费最高，性能很低，一般很少使用，在该级别下，事务顺序执行，不仅可以避免脏读、不可重复读，还避免了幻读。

多线程条件下查询mysql的数据库隔离级别：

mysql有一个autocommit参数，默认是on，他的作用是每一条单独的查询都是一个事务，并且自动开始，自动提交（执行完以后就自动结束了，如果你要适用select for update，而不手动调用 start transaction，这个for update的行锁机制等于没用，因为行锁在自动提交后就释放了），所以事务隔离级别和锁机制即使你不显式调用start transaction，这种机制在单独的一条查询语句中也是适用的，分析锁的运作的时候一定要注意这一点

再来说说锁机制：

共享锁：由读表操作加上的锁，加锁后其他用户只能获取该表或行的共享锁，不能获取排它锁，也就是说只能读不能写

排它锁：由写表操作加上的锁，加锁后其他用户不能获取该表或行的任何锁

锁的范围:

行锁: 对某行记录加上锁

表锁: 对整个表加上锁

这样组合起来就有,行级共享锁,表级共享锁,行级排他锁,表级排他锁四种锁

当然从数据库系统的角度来看，锁分为共享锁和排他锁，从数据范围角度来看，锁还可以划分成行级锁和表锁，从程序员的角度看，锁分为悲观锁和乐观锁。

共享锁(S锁, 读锁)

共享锁锁定的资源可以被其它用户读取，但其它用户不能修改它。在SELECT 命令执行时，SQL Server 通常会对对象进行共享锁锁定。通常加共享锁的数据页被读取完毕后，共享锁就会立即被释放。

排他/独占锁(X锁，写锁)

独占锁锁定的资源只允许进行锁定操作的程序使用，其它任何对它的操作均不会被接受。执行数据更新命令，即INSERT、UPDATE 或DELETE 命令时，SQL Server 会自动使用独占锁。但当对象上有其它锁存在时，无法对其加独占锁。独占锁一直到事务结束才能被释放。

共享锁可以一层套一层得上锁，但排他锁只能加一个。

乐观锁

总是认为不会产生并发问题，每次去取数据的时候总认为不会有其他线程对数据进行修改，因此不会上锁，但是在更新时会判断其他线程在这之前有没有对数据进行修改，一般会使用版本号机制或CAS操作实现。

version方式：一般是在数据表中加上一个数据版本号version字段，表示数据被修改的次数，当数据被修改时，version值会加一。当线程A要更新数据值时，在读取数据的同时也会读取version值，在提交更新时，若刚才读取到的version值为当前数据库中的version值相等时才更新，否则重试更新操作，直到更新成功。

悲观锁

总是假设最坏的情况，每次取数据时都认为其他线程会修改，所以都会加锁（读锁、写锁、行锁等），当其他线程想要访问数据时，都需要阻塞挂起。可以依靠数据库实现，如行锁、读锁和写锁等，都是在操作之前加锁，在Java中，synchronized的思想也是悲观锁。

例如：

start transaction;

select * from user where userId = 1 for update;

执行完这句以后

　　1）当其他事务想要获取共享锁，比如事务隔离级别为SERIALIZABLE的事务，执行

select * from user;

　　将会被挂起，因为SERIALIZABLE的select语句需要获取共享锁

　　2）当其他事务执行

　　select * from user where userId = 1 for update;

　　update user set userAge = 100 where userId = 1;

　　也会被挂起，因为for update会获取这一行数据的排它锁，需要等到前一个事务释放该排它锁才可以继续进行。

隔离级别越高，越能保证数据的完整性和一致性，但是对并发性能的影响也越大。对于多数应用程序，可以优先考虑把数据库系统的隔离级别设为Read Committed，它能够避免脏读取，而且具有较好的并发性能。尽管它会导致不可重复读、虚读和第二类丢失更新这些并发问题，在可能出现这类问题的个别场合，可以由应用程序采用悲观锁或乐观锁来控制。

四、数据库设计三大范式

为了建立冗余较小、结构合理的数据库，设计数据库时必须遵循一定的规则。在关系型数据库中这种规则就称为范式。范式是符合某一种设计要求的总结。要想设计一个结构合理的关系型数据库，必须满足一定的范式。

在实际开发中最为常见的设计范式有三个：

1．第一范式

(确保每列保持原子性是指每列的数据不能再分裂出其他的列，例如:联系人的中的姓名,电话,性别,其中电话不属于第一范式,要属于第一范式的话就要对电话在进一步分裂【姓名,性别,手机,家庭电话】)

第一范式是最基本的范式。如果数据库表中的所有字段值都是不可分解的原子值，就说明该数据库表满足了第一范式。

第一范式的合理遵循需要根据系统的实际需求来定。比如某些数据库系统中需要用到“地址”这个属性，本来直接将“地址”属性设计成一个数据库表的字段就行。但是如果系统经常会访问“地址”属性中的“城市”部分，那么就非要将“地址”这个属性重新拆分为省份、城市、详细地址等多个部分进行存储，这样在对地址中某一部分操作的时候将非常方便。这样设计才算满足了数据库的第一范式，如下表所示。

上表所示的用户信息遵循了第一范式的要求，这样在对用户使用城市进行分类的时候就非常方便，也提高了数据库的性能。

2．第二范式

(在满足第一范式的情况下,确保表中的每列数据都与主键有关系

例如:订单的编号,生产编号,价格,生产日期,其中生产编号与订单的信息没有直接关系所以可以去掉)

第二范式在第一范式的基础之上更进一层。第二范式需要确保数据库表中的每一列都和主键相关，而不能只与主键的某一部分相关（主要针对联合主键而言）。也就是说在一个数据库表中，一个表中只能保存一种数据，不可以把多种数据保存在同一张数据库表中。

比如要设计一个订单信息表，因为订单中可能会有多种商品，所以要将订单编号和商品编号作为数据库表的联合主键，如下表所示。

订单信息表

这样就产生一个问题：这个表中是以订单编号和商品编号作为联合主键。这样在该表中商品名称、单位、商品价格等信息不与该表的主键相关，而仅仅是与商品编号相关。所以在这里违反了第二范式的设计原则。

而如果把这个订单信息表进行拆分，把商品信息分离到另一个表中，把订单项目表也分离到另一个表中，就非常完美了。如下所示。

这样设计，在很大程度上减小了数据库的冗余。如果要获取订单的商品信息，使用商品编号到商品信息表中查询即可。

3．第三范式

(在满足第二范式的情况下,所有的列都与主键直接相关,而不是间接相关(这个关系是指全部满足对主键的关系而不是部分)也不依赖于其他主键

例如订单的信息(订单号,产品,单价,顾客姓名,顾客编码),其中顾客姓名与顾客编码相关所以应该吧顾客姓名去除)

第三范式需要确保数据表中的每一列数据都和主键直接相关，而不能间接相关。

比如在设计一个订单数据表的时候，可以将客户编号作为一个外键和订单表建立相应的关系。而不可以在订单表中添加关于客户其它信息（比如姓名、所属公司等）的字段。如下面这两个表所示的设计就是一个满足第三范式的数据库表。

这样在查询订单信息的时候，就可以使用客户编号来引用客户信息表中的记录，也不必在订单信息表中多次输入客户信息的内容，减小了数据冗余。

数据库的范式主要母的是防止数据冗余、更新异常、插入异常和删除异常，因此，如果达到了该目的也就可以了，但，范式越高可能带来处理速度缓慢和处理逻辑复杂的问题，因此需要权衡考虑。
一般是第二和第三范式就好了，有时候，为了加快处理速度，直接使用第一范式。

4、事务怎么实现。

在关系型数据库中，事务的重要性不言而喻，只要对数据库稍有了解的人都知道事务具有 ACID 四个基本属性，而我们不知道的可能就是数据库是如何实现这四个属性的；在这篇文章中，我们将对事务的实现进行分析，尝试理解数据库是如何实现事务的，当然我们也会在文章中简单对 MySQL 中对 ACID 的实现进行简单的介绍。

事务其实就是并发控制的基本单位；相信我们都知道，事务是一个序列操作，其中的操作要么都执行，要么都不执行，它是一个不可分割的工作单位；数据库事务的 ACID 四大特性是事务的基础，了解了 ACID 是如何实现的，我们也就清除了事务的实现，接下来我们将依次介绍数据库是如何实现这四个特性的。

原子性

在学习事务时，经常有人会告诉你，事务就是一系列的操作，要么全部都执行，要都不执行，这其实就是对事务原子性的刻画；虽然事务具有原子性，但是原子性并不是只与事务有关系，它的身影在很多地方都会出现。

由于操作并不具有原子性，并且可以再分为多个操作，当这些操作出现错误或抛出异常时，整个操作就可能不会继续执行下去，而已经进行的操作造成的副作用就可能造成数据更新的丢失或者错误。

事务其实和一个操作没有什么太大的区别，它是一系列的数据库操作（可以理解为 SQL）的集合，如果事务不具备原子性，那么就没办法保证同一个事务中的所有操作都被执行或者未被执行了，整个数据库系统就既不可用也不可信。

回滚日志

想要保证事务的原子性，就需要在异常发生时，对已经执行的操作进行回滚，而在 MySQL 中，恢复机制是通过回滚日志（undo log）实现的，所有事务进行的修改都会先记录到这个回滚日志中，然后在对数据库中的对应行进行写入。

这个过程其实非常好理解，为了能够在发生错误时撤销之前的全部操作，肯定是需要将之前的操作都记录下来的，这样在发生错误时才可以回滚。

回滚日志除了能够在发生错误或者用户执行 ROLLBACK 时提供回滚相关的信息，它还能够在整个系统发生崩溃、数据库进程直接被杀死后，当用户再次启动数据库进程时，还能够立刻通过查询回滚日志将之前未完成的事务进行回滚，这也就需要回滚日志必须先于数据持久化到磁盘上，是我们需要先写日志后写数据库的主要原因。

回滚日志并不能将数据库物理地恢复到执行语句或者事务之前的样子；它是逻辑日志，当回滚日志被使用时，它只会按照日志逻辑地将数据库中的修改撤销掉看，可以理解为，我们在事务中使用的每一条 INSERT 都对应了一条 DELETE，每一条 UPDATE 也都对应一条相反的 UPDATE 语句。

在这里，我们并不会介绍回滚日志的格式以及它是如何被管理的，本文重点关注在它到底是一个什么样的东西，究竟解决了、如何解决了什么样的问题，如果想要了解具体实现细节的读者，相信网络上关于回滚日志的文章一定不少。

事务的状态

因为事务具有原子性，所以从远处看的话，事务就是密不可分的一个整体，事务的状态也只有三种：Active、Commited 和 Failed，事务要不就在执行中，要不然就是成功或者失败的状态：

但是如果放大来看，我们会发现事务不再是原子的，其中包括了很多中间状态，比如部分提交，事务的状态图也变得越来越复杂。

事务的状态图以及状态的描述取自 Database System Concepts 一书中第 14 章的内容。

Active：事务的初始状态，表示事务正在执行；

Partially Commited：在最后一条语句执行之后；

Failed：发现事务无法正常执行之后；

Aborted：事务被回滚并且数据库恢复到了事务进行之前的状态之后；

Commited：成功执行整个事务；

虽然在发生错误时，整个数据库的状态可以恢复，但是如果我们在事务中执行了诸如：向标准输出打印日志、向外界发出邮件、没有通过数据库修改了磁盘上的内容甚至在事务执行期间发生了转账汇款，那么这些操作作为可见的外部输出都是没有办法回滚的；这些问题都是由应用开发者解决和负责的，在绝大多数情况下，我们都需要在整个事务提交后，再触发类似的无法回滚的操作。

以订票为例，哪怕我们在整个事务结束之后，才向第三方发起请求，由于向第三方请求并获取结果是一个需要较长事件的操作，如果在事务刚刚提交时，数据库或者服务器发生了崩溃，那么我们就非常有可能丢失发起请求这一过程，这就造成了非常严重的问题；而这一点就不是数据库所能保证的，开发者需要在适当的时候查看请求是否被发起、结果是成功还是失败。

并行事务的原子性

到目前为止，所有的事务都只是串行执行的，一直都没有考虑过并行执行的问题；然而在实际工作中，并行执行的事务才是常态，然而并行任务下，却可能出现非常复杂的问题：

当 Transaction1 在执行的过程中对 id = 1 的用户进行了读写，但是没有将修改的内容进行提交或者回滚，在这时 Transaction2 对同样的数据进行了读操作并提交了事务；也就是说 Transaction2 是依赖于 Transaction1 的，当 Transaction1 由于一些错误需要回滚时，因为要保证事务的原子性，需要对 Transaction2 进行回滚，但是由于我们已经提交了 Transaction2，所以我们已经没有办法进行回滚操作，在这种问题下我们就发生了问题，Database System Concepts 一书中将这种现象称为不可恢复安排（Nonrecoverable Schedule），那什么情况下是可以恢复的呢？

A recoverable schedule is one where, for each pair of transactions Ti and Tj such that Tj reads a data item previously written by Ti , the commit operation of Ti appears before the commit operation of Tj .

简单理解一下，如果 Transaction2 依赖于事务 Transaction1，那么事务 Transaction1 必须在 Transaction2 提交之前完成提交的操作：

然而这样还不算完，当事务的数量逐渐增多时，整个恢复流程也会变得越来越复杂，如果我们想要从事务发生的错误中恢复，也不是一件那么容易的事情。

在上图所示的一次事件中，Transaction2 依赖于 Transaction1，而 Transaction3 又依赖于 Transaction1，当 Transaction1 由于执行出现问题发生回滚时，为了保证事务的原子性，就会将 Transaction2 和 Transaction3 中的工作全部回滚，这种情况也叫做级联回滚（Cascading Rollback），级联回滚的发生会导致大量的工作需要撤回，是我们难以接受的，不过如果想要达到绝对的原子性，这件事情又是不得不去处理的，我们会在文章的后面具体介绍如何处理并行事务的原子性。

持久性

既然是数据库，那么一定对数据的持久存储有着非常强烈的需求，如果数据被写入到数据库中，那么数据一定能够被安全存储在磁盘上；而事务的持久性就体现在，一旦事务被提交，那么数据一定会被写入到数据库中并持久存储起来。

当事务已经被提交之后，就无法再次回滚了，唯一能够撤回已经提交的事务的方式就是创建一个相反的事务对原操作进行『补偿』，这也是事务持久性的体现之一。

重做日志

与原子性一样，事务的持久性也是通过日志来实现的，MySQL 使用重做日志（redo log）实现事务的持久性，重做日志由两部分组成，一是内存中的重做日志缓冲区，因为重做日志缓冲区在内存中，所以它是易失的，另一个就是在磁盘上的重做日志文件，它是持久的。

当我们在一个事务中尝试对数据进行修改时，它会先将数据从磁盘读入内存，并更新内存中缓存的数据，然后生成一条重做日志并写入重做日志缓存，当事务真正提交时，MySQL 会将重做日志缓存中的内容刷新到重做日志文件，再将内存中的数据更新到磁盘上，图中的第 4、5 步就是在事务提交时执行的。

在 InnoDB 中，重做日志都是以 512 字节的块的形式进行存储的，同时因为块的大小与磁盘扇区大小相同，所以重做日志的写入可以保证原子性，不会由于机器断电导致重做日志仅写入一半并留下脏数据。

除了所有对数据库的修改会产生重做日志，因为回滚日志也是需要持久存储的，它们也会创建对应的重做日志，在发生错误后，数据库重启时会从重做日志中找出未被更新到数据库磁盘中的日志重新执行以满足事务的持久性。

回滚日志和重做日志

到现在为止我们了解了 MySQL 中的两种日志，回滚日志（undo log）和重做日志（redo log）；在数据库系统中，事务的原子性和持久性是由事务日志（transaction log）保证的，在实现时也就是上面提到的两种日志，前者用于对事务的影响进行撤销，后者在错误处理时对已经提交的事务进行重做，它们能保证两点：

发生错误或者需要回滚的事务能够成功回滚（原子性）；

在事务提交后，数据没来得及写会磁盘就宕机时，在下次重新启动后能够成功恢复数据（持久性）；

在数据库中，这两种日志经常都是一起工作的，我们可以将它们整体看做一条事务日志，其中包含了事务的 ID、修改的行元素以及修改前后的值。

一条事务日志同时包含了修改前后的值，能够非常简单的进行回滚和重做两种操作，在这里我们也不会对重做和回滚日志展开进行介绍，可能会在之后的文章谈一谈数据库系统的恢复机制时提到两种日志的使用。

隔离性

其实作者在之前的文章『浅入浅出』MySQL 和 InnoDB 就已经介绍过数据库事务的隔离性，不过为了保证文章的独立性和完整性，我们还会对事务的隔离性进行介绍，介绍的内容可能稍微有所不同。

事务的隔离性是数据库处理数据的几大基础之一，如果没有数据库的事务之间没有隔离性，就会发生在并行事务的原子性一节中提到的级联回滚等问题，造成性能上的巨大损失。如果所有的事务的执行顺序都是线性的，那么对于事务的管理容易得多，但是允许事务的并行执行却能能够提升吞吐量和资源利用率，并且可以减少每个事务的等待时间。

当多个事务同时并发执行时，事务的隔离性可能就会被违反，虽然单个事务的执行可能没有任何错误，但是从总体来看就会造成数据库的一致性出现问题，而串行虽然能够允许开发者忽略并行造成的影响，能够很好地维护数据库的一致性，但是却会影响事务执行的性能。

事务的隔离级别

所以说数据库的隔离性和一致性其实是一个需要开发者去权衡的问题，为数据库提供什么样的隔离性层级也就决定了数据库的性能以及可以达到什么样的一致性；在 SQL 标准中定义了四种数据库的事务的隔离级别：READ UNCOMMITED、READ COMMITED、REPEATABLE READ 和 SERIALIZABLE；每个事务的隔离级别其实都比上一级多解决了一个问题：

RAED UNCOMMITED：使用查询语句不会加锁，可能会读到未提交的行（Dirty Read）；

READ COMMITED：只对记录加记录锁，而不会在记录之间加间隙锁，所以允许新的记录插入到被锁定记录的附近，所以再多次使用查询语句时，可能得到不同的结果（Non-Repeatable Read）；

REPEATABLE READ：多次读取同一范围的数据会返回第一次查询的快照，不会返回不同的数据行，但是可能发生幻读（Phantom Read）；

SERIALIZABLE：InnoDB 隐式地将全部的查询语句加上共享锁，解决了幻读的问题；

以上的所有的事务隔离级别都不允许脏写入（Dirty Write），也就是当前事务更新了另一个事务已经更新但是还未提交的数据，大部分的数据库中都使用了 READ COMMITED 作为默认的事务隔离级别，但是 MySQL 使用了 REPEATABLE READ 作为默认配置；从 RAED UNCOMMITED 到 SERIALIZABLE，随着事务隔离级别变得越来越严格，数据库对于并发执行事务的性能也逐渐下降。

对于数据库的使用者，从理论上说，并不需要知道事务的隔离级别是如何实现的，我们只需要知道这个隔离级别解决了什么样的问题，但是不同数据库对于不同隔离级别的是实现细节在很多时候都会让我们遇到意料之外的坑。

如果读者不了解脏读、不可重复读和幻读究竟是什么，可以阅读之前的文章『浅入浅出』MySQL 和 InnoDB，在这里我们仅放一张图来展示各个隔离层级对这几个问题的解决情况。

隔离级别的实现

数据库对于隔离级别的实现就是使用并发控制机制对在同一时间执行的事务进行控制，限制不同的事务对于同一资源的访问和更新，而最重要也最常见的并发控制机制，在这里我们将简单介绍三种最重要的并发控制器机制的工作原理。

锁

锁是一种最为常见的并发控制机制，在一个事务中，我们并不会将整个数据库都加锁，而是只会锁住那些需要访问的数据项， MySQL 和常见数据库中的锁都分为两种，共享锁（Shared）和互斥锁（Exclusive），前者也叫读锁，后者叫写锁。

读锁保证了读操作可以并发执行，相互不会影响，而写锁保证了在更新数据库数据时不会有其他的事务访问或者更改同一条记录造成不可预知的问题。

时间戳

除了锁，另一种实现事务的隔离性的方式就是通过时间戳，使用这种方式实现事务的数据库，例如 PostgreSQL 会为每一条记录保留两个字段；读时间戳中报错了所有访问该记录的事务中的最大时间戳，而记录行的写时间戳中保存了将记录改到当前值的事务的时间戳。

使用时间戳实现事务的隔离性时，往往都会使用乐观锁，先对数据进行修改，在写回时再去判断当前值，也就是时间戳是否改变过，如果没有改变过，就写入，否则，生成一个新的时间戳并再次更新数据，乐观锁其实并不是真正的锁机制，它只是一种思想，在这里并不会对它进行展开介绍。

多版本和快照隔离

通过维护多个版本的数据，数据库可以允许事务在数据被其他事务更新时对旧版本的数据进行读取，很多数据库都对这一机制进行了实现；因为所有的读操作不再需要等待写锁的释放，所以能够显著地提升读的性能，MySQL 和 PostgreSQL 都对这一机制进行自己的实现，也就是 MVCC，虽然各自实现的方式有所不同，MySQL 就通过文章中提到的回滚日志实现了 MVCC，保证事务并行执行时能够不等待互斥锁的释放直接获取数据。

隔离性与原子性

在这里就需要简单提一下在在原子性一节中遇到的级联回滚等问题了，如果一个事务对数据进行了写入，这时就会获取一个互斥锁，其他的事务就想要获得改行数据的读锁就必须等待写锁的释放，自然就不会发生级联回滚等问题了。

不过在大多数的数据库，比如 MySQL 中都使用了 MVCC 等特性，也就是正常的读方法是不需要获取锁的，在想要对读取的数据进行更新时需要使用 SELECT ... FOR UPDATE 尝试获取对应行的互斥锁，以保证不同事务可以正常工作。

一致性

作者认为数据库的一致性是一个非常让人迷惑的概念，原因是数据库领域其实包含两个一致性，一个是 ACID 中的一致性、另一个是 CAP 定义中的一致性。

这两个数据库的一致性说的完全不是一个事情，很多很多人都对这两者的概念有非常深的误解，当我们在讨论数据库的一致性时，一定要清楚上下文的语义是什么，尽量明确的问出我们要讨论的到底是 ACID 中的一致性还是 CAP 中的一致性。

ACID

数据库对于 ACID 中的一致性的定义是这样的：如果一个事务原子地在一个一致地数据库中独立运行，那么在它执行之后，数据库的状态一定是一致的。对于这个概念，它的第一层意思就是对于数据完整性的约束，包括主键约束、引用约束以及一些约束检查等等，在事务的执行的前后以及过程中不会违背对数据完整性的约束，所有对数据库写入的操作都应该是合法的，并不能产生不合法的数据状态。

A transaction must preserve database consistency - if a transaction is run atomically in isolation starting from a consistent database, the database must again be consistent at the end of the transaction.

我们可以将事务理解成一个函数，它接受一个外界的 SQL 输入和一个一致的数据库，它一定会返回一个一致的数据库。

而第二层意思其实是指逻辑上的对于开发者的要求，我们要在代码中写出正确的事务逻辑，比如银行转账，事务中的逻辑不可能只扣钱或者只加钱，这是应用层面上对于数据库一致性的要求。

Ensuring consistency for an individual transaction is the responsibility of the application programmer who codes the transaction. - Database System Concepts

数据库 ACID 中的一致性对事务的要求不止包含对数据完整性以及合法性的检查，还包含应用层面逻辑的正确。

CAP 定理中的数据一致性，其实是说分布式系统中的各个节点中对于同一数据的拷贝有着相同的值；而 ACID 中的一致性是指数据库的规则，如果 schema 中规定了一个值必须是唯一的，那么一致的系统必须确保在所有的操作中，该值都是唯一的，由此来看 CAP 和 ACID 对于一致性的定义有着根本性的区别。

总结

事务的 ACID 四大基本特性是保证数据库能够运行的基石，但是完全保证数据库的 ACID，尤其是隔离性会对性能有比较大影响，在实际的使用中我们也会根据业务的需求对隔离性进行调整，除了隔离性，数据库的原子性和持久性相信都是比较好理解的特性，前者保证数据库的事务要么全部执行、要么全部不执行，后者保证了对数据库的写入都是持久存储的、非易失的，而一致性不仅是数据库对本身数据的完整性的要求，同时也对开发者提出了要求 - 写出逻辑正确并且合理的事务。

最后，也是最重要的，当别人在将一致性的时候，一定要搞清楚他的上下文，如果对文章的内容有疑问，可以在评论中留言。

Spring事务原理

统观spring事务，围绕着两个核心PlatformTransactionManager和TransactionStatus

spring提供了几个关于事务处理的类：

TransactionDefinition //事务属性定义

TranscationStatus //代表了当前的事务，可以提交，回滚。

PlatformTransactionManager这个是spring提供的用于管理事务的基础接口，其下有一个实现的抽象类AbstractPlatformTransactionManager,我们使用的事务管理类例如DataSourceTransactionManager等都是这个类的子类。

一般事务定义步骤：

TransactionDefinition td = new TransactionDefinition();TransactionStatus ts = transactionManager.getTransaction(td);try{ //do sth transactionManager.commit(ts);}catch(Exception e){transactionManager.rollback(ts);}

spring提供的事务管理可以分为两类：编程式的和声明式的。编程式的，比较灵活，但是代码量大，存在重复的代码比较多；声明式的比编程式的更灵活。

编程式主要使用transactionTemplate。省略了部分的提交，回滚，一系列的事务对象定义，需注入事务管理对象.

void add(){ transactionTemplate.execute( new TransactionCallback(){ pulic Object doInTransaction(TransactionStatus ts) { //do sth} }}

声明式：

使用TransactionProxyFactoryBean:<bean id="userManager" class="org.springframework.transaction.interceptor.TransactionProxyFactoryBean">

<props>

<prop key="insert*">PROPAGATION_REQUIRED</prop>

<prop key="update*">PROPAGATION_REQUIRED</prop>

<prop key="*">PROPAGATION_REQUIRED,readOnly</prop>

</props>

</property>

</bean>

围绕Poxy的动态代理能够自动的提交和回滚事务

org.springframework.transaction.interceptor.TransactionProxyFactoryBean

PROPAGATION_REQUIRED--支持当前事务，如果当前没有事务，就新建一个事务。这是最常见的选择。 PROPAGATION_SUPPORTS--支持当前事务，如果当前没有事务，就以非事务方式执行。 PROPAGATION_MANDATORY--支持当前事务，如果当前没有事务，就抛出异常。 PROPAGATION_REQUIRES_NEW--新建事务，如果当前存在事务，把当前事务挂起。 PROPAGATION_NOT_SUPPORTED--以非事务方式执行操作，如果当前存在事务，就把当前事务挂起。 PROPAGATION_NEVER--以非事务方式执行，如果当前存在事务，则抛出异常。 PROPAGATION_NESTED--如果当前存在事务，则在嵌套事务内执行。如果当前没有事务，则进行与PROPAGATION_REQUIRED类似的操作。

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