1 最近打算
最近在研究spring事务的源码，因为spring事务的核心流程其实和spring-aop的核心流程很像，所以本想趁热打铁直接写几篇文章总结一下spring事务的核心流程的。但是今天下午突然想到之前在学校里为了考试，自己背诵事务的基本特性、事务隔离级别的时光。。。想到当时为了能拿满分，硬是非要按照当时的讲义一字不错的背下来的执着。。。想到当时在学校里其实学了那么多东西，但是却都留在了当时。。。
于是我决定这次从事务的基本特性+事务的隔离级别开始，先好好的整理一下事务的基础知识，就算这次整理完，之后随着时间的推移这部分内容又会在我的记忆里慢慢逝去，但我相信只要再次来到这里，我肯定会很快地就可将这部分内容重新拾起。
2 事务的基本特性
事务存在的意义是为了保证即使在并发情况下也能正确的执行crud操作。怎样才算是正确的呢?这时提出了事务需要保证的四个特性即ACID：
- A：原子性(atomicity)
指的是事务中各项操作,要么全部成功，要么全部失败; - C ：一致性(consistency)
事务的执行使数据从一个状态转换为另一个状态，但是对于整个数据的完整性保持稳定。 — 记得很清楚当时有个同学说就是“能量守恒定律”，即我给你转了100块钱，我这里肯定少了100块，你那里肯定也只能多了100块。 - I ：隔离性(isolation)
并发执行的事务彼此无法看到对方的中间状态; - D：持久性(durability)
事务完成后所做的改动都会被持久化，即使发生灾难性的故障 —> 通过日志和同步备份可以在故障发生后重建数据。
事务的ACID特性是由关系数据库系统(DBMS)来实现的，DBMS采用日志来保证事务的原子性、一致性和持久性。 日志记录了事务对数据库所作的更新，如果某个事务在执行过程中发生错误，就可以根据日志撤销事务对数据库已做的更新，使得数据库回滚到执行事务前的初始状态。
对于事务的隔离性，DBMS是采用锁机制来实现的。 即当多个事务同时更新数据库中相同的数据时，只允许持有锁的事务能更新该数据，其他事务必须等待，直到前一个事务释放了锁，其他事务才有机会更新该数据。
在高并发的情况下，要完全保证其ACID特性是非常困难的,除非把所有的事务串行化执行，但带来的负面影响将是性能大打折扣。所以数据库中针对隔离性设计了四种隔离级别，供用户基于业务进行选择。
3 事务的隔离级别
事务的隔离级别主要有四个，即读未提交(Read Uncommitted)、读已提交（Read Committed）、可重复度(Repeatable Read)和串行化(Serializable)。它们可能出现的问题如下：
接下来解释一下脏读、不可重复度和幻读。
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脏读
A事务读到了B事务未提交的数据，就是所谓的脏读。 -
不可重复读
在同一个事务内的两个时间点读取同一个数据，读取到了不同的值，即发生了不可重复度。
更具体点的解释：A事务在时间点t1读到了某数据的数值为data1， 在A事务未结束时，事务B更新了该数据的数值，假设更新为data2，并在时间点t2提交了事务， 事务A在时间点t2之后再次读该数据，发现此时数据变为data2了，而不是之前的data1了。 -
幻读
由于mysql的默认隔离级别为可重复读，因此不会出现脏读和不可重复读，因此如果当数据库使用的是mysql的话，最容易出现的就是幻读。那什么是幻读呢？用如下两个栗子来说明。- 栗子①： A事务在时间点t1读到了数据D的数值为1000， 在A事务未结束时，事务B更新了该数据的数值，假设更新为1100，并在时间点t2提交了事务，事务A在时间点t2之后再次读该数据 —> 这时候该数据肯定仍为1000（如果为1100就为不可重复读了），但是事务A在时间点t2之后，对该数据做了一次D = D+100的操作，之后再去查询数据D时，发现结果却为1200 —>按理说事务A刚刚在时间点t2之后还查到数据D的值为1000，仅仅对数据D做了一次D = D+100的操作，结果却成了1200，好像事务A刚才在时间点t2之后看错了，出现了幻觉一样 —> 即出现了幻读。
- 栗子②： 事务A要对当前的所有员工都发1000块钱的奖金，于是先查了一下所有的员工数据，发现工资表里有小王、小李、小赵三个人，于是打算做一次更新工资的操作update t_salary set salary = salary + 1000；，但是在事务A进行更新操作之前，事务B在数据库里插入里一条数据小马，并提交了事务。之后事务A开始进行更新操作，按说它刚刚看到只有三人，但是更新操作却显示更新了4条记录，而且查表一看果然有四条数据，可是刚刚明明看到的是三条数据啊，怎么又成四条了，好像出现了幻觉一样 —> 即出现了幻读。
通过上面两个栗子，可以总结一下出现幻读的场景：A事务和B事务同时操作一份数据D，假设B事务对数据D进行了修改并进行了提交，事务A再对数据D进行操作，在操作之前事务A看到的数据D仍然是B事务修改之前的数据，但当事务A对数据D进行修改时，却是对事务B修改后的数据进行修改。
