事务(Transaction)是访问并可能更新数据库中各种数据项的一个程序执行单元(unit)。在关系数据库中，一个事务由一组SQL语句组成。事务应该具有4个属性：原子性、一致性、隔离性、持久性。这四个属性通常称为ACID特性。

　　?原子性（atomicity）：事务是一个不可分割的工作单位，事务中包括的诸操作要么都做，要么都不做。

　　?一致性（consistency）：事务必须是使数据库从一个一致性状态变到另一个一致性状态，事务的中间状态不能被观察到的。

　　?隔离性（isolation）：一个事务的执行不能被其他事务干扰。即一个事务内部的操作及使用的数据对并发的其他事务是隔离的，并发执行的各个事务之间不能互相干扰。隔离性又分为四个级别：读未提交(read uncommitted)、读已提交(read committed，解决脏读)、可重复读(repeatable read，解决虚读)、串行化(serializable，解决幻读)。

　　?持久性（durability）：持久性也称永久性（permanence），指一个事务一旦提交，它对数据库中数据的改变就应该是永久性的。接下来的其他操作或故障不应该对其有任何影响。

　　? 任何事务机制在实现时，都应该考虑事务的ACID特性，包括：本地事务、分布式事务，及时不能都很好的满足，也要考虑支持到什么程度。

　　大多数场景下，我们的应用都只需要操作单一的数据库，这种情况下的事务称之为本地事务(Local Transaction)。本地事务的ACID特性是数据库直接提供支持。本地事务应用架构如下所示：

　　很多java应用都整合了spring，并使用其声明式事务管理功能来完成事务功能。一般使用的步骤如下：

　　? 可以看到，spring除了支持本地事务，也支持分布式事务，下面我们先对分布式事务的典型应用场景进行介绍。

　　当下互联网发展如火如荼，绝大部分公司都进行了数据库拆分和服务化(SOA)。在这种情况下，完成某一个业务功能可能需要横跨多个服务，操作多个数据库。这就涉及到到了分布式事务，用需要操作的资源位于多个资源服务器上，而应用需要保证对于多个资源服务器的数据的操作，要么全部成功，要么全部失败。本质上来说，分布式事务就是为了保证不同资源服务器的数据一致性。

　　? 跨库事务指的是，一个应用某个功能需要操作多个库，不同的库中存储不同的业务数据。下图演示了一个服务同时操作2个库的情况：

　　? 通常一个库数据量比较大或者预期未来的数据量比较大，都会进行水平拆分，也就是分库分表。如下图，将数据库B拆分成了2个库：

　　? 对于分库分表的情况，一般开发人员都会使用一些数据库中间件来降低sql操作的复杂性。如，对于sql：insert into user(id,name) values (1,gupaoedu),(2,gpvp)。这条sql是操作单库的语法，单库情况下，可以保证事务的一致性。

　　? 但是由于现在进行了分库分表，开发人员希望将1号记录插入分库1，2号记录插入分库2。所以数据库中间件要将其改写为2条sql，分别插入两个不同的分库，此时要保证两个库要不都成功，要不都失败，因此基本上所有的数据库中间件都面临着分布式事务的问题。

　　? 微服务架构是目前一个比较一个比较火的概念。例如上面提到的一个案例，某个应用同时操作了9个库，这样的应用业务逻辑必然非常复杂，对于开发人员是极大的挑战，应该拆分成不同的独立服务，以简化业务逻辑。拆分后，独立服务之间通过RPC框架来进行远程调用，实现彼此的通信。下图演示了一个3个服务之间彼此调用的架构：

　　? Service A完成某个功能需要直接操作数据库，同时需要调用Service B和Service C，而Service B又同时操作了2个数据库，Service C也操作了一个库。需要保证这些跨服务的对多个数据库的操作要不都成功，要不都失败，实际上这可能是最典型的分布式事务场景。

　　? 上述讨论的分布式事务场景中，无一例外的都直接或者间接的操作了多个数据库。如何保证事务的ACID特性，对于分布式事务实现方案而言，是非常大的挑战。同时，分布式事务实现方案还必须要考虑性能的问题，如果为了严格保证ACID特性，导致性能严重下降，那么对于一些要求快速响应的业务，是无法接受的。

　　? 分布式事务可以有多种分类，比如柔性事务和强一致性事务，这些事务操作会遵循一定的定理，比如CAP原理、BASE理论。

　　? CAP 定理又被称作布鲁尔定理，是加州大学的计算机科学家布鲁尔在 2000 年提出的一个猜想。2002 年，麻省理工学院的赛斯·吉尔伯特和南希·林奇发表了布鲁尔猜想的证明，使之成为分布式计算领域公认的一个定理。

　　CAP定理是这样描述的：在一个分布式系统（指互相连接并共享数据的节点的集合）中，当涉及读写操作时，只能保证一致性（Consistence）、可用性（Availability）、分区容错性（PartitionTolerance）三者中的两个，另外一个必须被牺牲。

　　这里并不是强调同一时刻拥有相同的数据，对于系统执行事务来说，在事务执行过程中，系统其实处于一个不一致的状态，不同的节点的数据并不完全一致。

　　一致性强调客户端读操作能够获取最新的写操作结果，是因为事务在执行过程中，客户端是无法读取到未提交的数据的，只有等到事务提交后，客户端才能读取到事务写入的数据，而如果事务失败则会进行回滚，客户端也不会读取到事务中间写入的数据。

　　这里强调的是合理的响应，不能超时，不能出错。注意并没有说“正确”的结果，例如，应该返回 100 但实际上返回了 90，肯定是不正确的结果，但可以是一个合理的结果。

　　这里网络分区是指： 一个分布式系统里面，节点组成的网络本来应该是连通的。然而可能因为一些故障（节点间网络连接断开、节点宕机），使得有些节点之间不连通了，整个网络就分成了几块区域，数据就散布在了这些不连通的区域中。

　　虽然 CAP 理论定义是三个要素中只能取两个，但放到分布式环境下来思考，我们会发现必须选择 P（分区容忍）要素，因为网络本身无法做到 100% 可靠，有可能出故障，所以分区是一个必然的现象。2023年2月27日23时16分49秒