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事務必會必知
事務，大家所熟悉的事務（Transaction），基本上會就往Spring事務靠。其實Spring事務管理基於底層數據庫本身的事務處理機製。數據庫事務的基礎，是掌握Spring事務管理的基礎。這篇總結下數據庫事務。
一、數據庫事務
它的思想：we are 伐木累。就是多個SQL語句（一個團隊），要麼所有執行success，不然就fail。 它最終的目標：數據不會被破壞。即事務操作成功，數據的結果和業務期待的結果是一致的。這也就是ACID中的一致性（Consistency）。那什麼是ACID呢？
二、ACID
上麵是思想，牛人馬上根據思想建模，DBMS中數據庫事務滿足4各特性，即原子性、一致性、隔離性和持久性。下麵一一生動解釋： a）原子性 原子是物質的最小單元，即不可再分。 例如，以MySQL為例，每一個簡單的 SQL 語句即包含在一個事務中，具有原子性。這時候有人問了，那多個SQL呢？
BEGIN TRANSACTION;
INSERT INTO `test`.`city` (`state`, `country`, `name`)
VALUES
('1', 'China', 'CHINA','錯誤語句多了個VALUE');
INSERT INTO `test`.`city` (`state`, `country`, `name`)
VALUES
('1', 'China', 'CHINA');
COMMIT;
結果：執行不通過。行3-5：為一個錯誤SQL。行6-8：是一個正確的SQL。它們各自被包裹在各自的隱式事務中，即Read Uncommited。T-all包裹了上麵具有原子性的T-1和T-2，實現了更大的原子，如下圖。
b）一致性 終極目標：數據不會被破壞。（這不是廢話？確實有點）具體說，事務操作成功後，數據庫所處的狀態和它的業務規則是一致的，即數據不會被破壞。舉個栗子：兩句UPDATE語句，從A賬戶轉賬到B賬戶，不管成功失敗，A和B賬戶的總額是不變的。 c）隔離性 隔離：表示互不幹擾。事務與事務之間無法幹擾，即每個事務獨立，不會交叉。這樣可以讓多個線程並發訪問數據庫。如圖：
但是聰明的小夥伴知道，如果事務完全隔離，每次隻允許一個事務能訪問數據庫，那其他都是阻塞。會非常慢。 但是聰明的小夥伴也知道，這樣會造成數據的並發問題。（是的，在下麵第三節講）。 d）持久性 數據必須持久化到數據庫（存儲在磁盤）中。已提交的事務，即使在提交後數據庫崩潰，重啟數據庫時也能夠根據日誌對未持久化的數據進行重執行操作。（同學會問，那沒提交的事務呢？那就悲劇了(＞﹏＜)） 小結：數據的一致性是最終目標，其他特性都是其要求或手段。
三、隔離性中的問題：髒讀、不可重複讀和幻讀
對應上麵的隔離性，事務並發訪問的時候會出現：髒讀、不可重複讀和幻讀。案例轉自勇哥博客 髒讀：A事務讀取了B事務未提交的更改數據。一般數據庫事務默認不允許該問題出現。 比如這裏查詢應該是1500，現在出現了髒讀。
| 時間 | 事務 A（存款） | 事務 B（取款） |
| T1 | 開始事務 | |
| T2 | 開始事務 | |
| T3 | 查詢餘額（1000 元） | |
| T4 | 取出 1000 元（餘額 0 元） | |
| T5 | 查詢餘額（0 元） | |
| T6 | 撤銷事務（餘額恢複為 1000 元） | |
| T7 | 存入 500 元（餘額 500 元） | |
| T8 | 提交事務 |
不可重複讀：A事務讀取了B事務已提交的更改數據。 幻讀：A事務讀取了B事務提交的新增數據。 上麵的案例腦補吧，主要還是看下麵。 不可重複讀和幻讀區別：一個更改，一個新增數據。其實兩個區別在於一個是新增（insert語句），處理幻讀這個操作需要加表級別的鎖，將整個表鎖定，防止新增數據造成幻讀。另一個則是更改（update delete），這時候避免這個情況隻需要添加行級鎖組織該行發生變化即可。
四、事務隔離級別
既要求高的隔離性（安全性），又要求高並發性。這種是不可能的任務。根據各種鎖的操作機製出現了一個事務隔離級別。即相同情況下的輸入，不同隔離級別結果不同。為啥了，當然是在並發性和安全性的抉擇。如圖：
按著圖說的，根據程序的並發性和安全性的抉擇。魚和熊掌不可兼得也~ 但分布式的時候，可以吧安全性關鍵的單獨分布式鎖。 好了，案例說了很多下麵代碼實戰。 ps: 休息下，泥瓦匠的代碼都會這github上~ ，這段代碼地址：https://github.com/JeffLi1993/jee-component-learning
五 、JDBC事務實戰
下麵利用MYSQL JDBC驅動連接MySQL，代碼如下：
public class TransactionLevels extends BaseJDBC {
public static void main(String[] args) {
try {
// 加載數據庫驅動
Class.forName(DRIVER);
// 數據庫連接
Connection conn = DriverManager.getConnection(URL,USER,PWD);
// 數據庫元數據
DatabaseMetaData metaData = conn.getMetaData();
// 是否支持事務
boolean isSupport = metaData.supportsTransactions();
System.out.println(isSupport);
// 是否支持的事務
boolean isSupportLevel = metaData.supportsTransactionIsolationLevel(Connection.TRANSACTION_SERIALIZABLE);
System.out.println(isSupportLevel);
// 獲取默認事務
int defaultIsolation = metaData.getDefaultTransactionIsolation();
System.out.println(defaultIsolation);
/** 關閉數據庫連接 */
if (conn != null) {
try {
conn.close();
} catch (SQLException e) {
e.printStackTrace();
}
}
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
第 5、7行是連接數據庫 第 9 行：獲取數據庫元數據，這是包含數據庫連接信息 第 12 行：從元數據中，判斷是否支持事務 第 15 行：從元數據中，判斷是否支持事務級別 TRANSACTION_SERIALIZABLE 第 18 行：這裏可以看出MySQL默認支持的事務級別是 READ_COMMITTED，默認會隔離髒讀。 具體源碼如下：
因此在安全性要求不高，支持高並發的情況下，選擇MySQL默認事務等級。但在安全性極高，幾乎不會出現高並發情況下，選擇更高的事務等級。根據上小節的圖一幕了然。
六、補充
關於事務，還有大家熟悉的Spring事務管理、具體數據庫事務的實現，推薦一本書《MySQL技術內幕InnoDB存儲引擎 》。 下一篇：ThreadLocal的工作機製，揭示Spring事務同步管理器的工作原理 如以上文章或鏈接對你有幫助的話，別忘了分享到朋友圈，讓更多的人閱讀這篇文章。
最後更新：2017-05-19 15:02:43